人工智能引論教學大綱-48學時(40+8)

PAGEPAGE1《人工智能引論》教學大綱課程名稱:人工智能引論（IntroductiontoArtificialIntelligence）學分與學時：3學分/48學時（40學時理論+8學時實驗）適用專業(yè):人工智能，自動化，機器人先修課程：高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、離散數(shù)學、高級語言程序設計一、課程簡介《人工智能導論》課程介紹人工智能的基本概念、發(fā)展歷程、基本方法、實際應用及工程倫理，對于構(gòu)建信息類專業(yè)學生的知識體系和拓寬學生的理論基礎(chǔ)具有重要作用。通過該課程的學習，學生對人工智能領(lǐng)域的方法和技術(shù)發(fā)展形成整體認知，掌握人工智能的基礎(chǔ)原理和主要技術(shù)，對符號主義、聯(lián)結(jié)主義、行為主義三個主要技術(shù)流派具有清晰的認知識工程、自然語言處理、機器學習等只有具備“智能”才能解決的問題。二、課程目標1.體應用問題給出形式化描述以及提出有針對性的、體現(xiàn)“智能”的問題解決方案。2.詞邏輯表示，熟悉語義網(wǎng)絡表示，了解框架表示和知識圖譜表示。3.念和基本方法。4.針對具體問題設計盲目搜索和啟發(fā)式搜索算法實現(xiàn)問題的求解，特別是回溯搜索、局部搜索、遺傳算法、最好優(yōu)先搜索算法、A*算法、AO*算法、-搜索等。5.ID3比學習方法、聚類算法、主成分分析方法、強化學習方法等。6.經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、生成對抗網(wǎng)絡、注意力機制等。7.智能的問題解決方案等。8.三、課程教學內(nèi)容與基本要求序號教學內(nèi)容教學要求對應課程目標1（1）人工智能的概念（2）人工智能的基礎(chǔ)（3）人工智能發(fā)展歷程（4）人工智能研究基本內(nèi)容（5）人工智能研究的主要學術(shù)流派（6）人工智能應用人工智能的應用。12（1）知識、知識表示的概念（2）產(chǎn)生及產(chǎn)生式系統(tǒng)（3）語義網(wǎng)絡（4）框架表示（5）知識圖譜（6）基于邏輯的知識表示（7）推理的基本概念語義網(wǎng)絡表示。23（1）一階謂詞邏輯語法、語義及演算規(guī)則（2）謂詞歸結(jié)原理、置換與合一、子句集（3）應用歸結(jié)原理證明定理、提取問題答案（4）Herbrand定理、歸結(jié)法的完備性了解一階謂詞邏輯的基本概念。理解HORN子句、置換、合一、歸結(jié)原理、Herbrand定理。掌握應用歸結(jié)原理證明定理、提取問題答案的方法。1、2、34（1）不確定性的表示及量化Bayes網(wǎng)絡的推理（3）模糊理論、模糊假言推理了解不確定性的表示及量化。握基于Bayes網(wǎng)絡的推理方法。1、2、35（1）狀態(tài)空間表示與求解索（3）局部搜索、模擬退火算法、遺傳算法了解基于搜索的問題求解方限。掌握遺傳算法。1、2、46（1）啟發(fā)式搜索的基本思想法、最佳圖搜索算法索了解問題歸約表示、與或圖及解圖。理解啟發(fā)式搜索策略、最好優(yōu)先搜索算法、爬山法、分支限界法、最佳圖搜索算法A*、與或圖搜索的AO*算法、博弈樹搜索的極小-極大搜索函數(shù)設計方法、A*算法和-搜索過程。1、2、47（1）機器學習的定義、基本策略與基本結(jié)構(gòu)（2）歸納學習方法（3）分析學習方法（4）無監(jiān)督學習（5）強化學習了解機器學習的定義和基本結(jié)歸納學習的模式和規(guī)則、類比學習方法、基于解釋的學習方法、無監(jiān)督學習方法、強化學習的一般模式。掌握：ID3決策樹歸納算法、常用的聚類算法和主成分分析、獎勵函數(shù)設計原則。1、2、5序號教學內(nèi)容教學要求對應課程目標8（1）人工神經(jīng)網(wǎng)絡基本結(jié)構(gòu)（2）感知機學習（3）反傳學習與Hebbian一致性學習（4）深度神經(jīng)網(wǎng)絡了解神經(jīng)元數(shù)學模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和感知機原理。理解delta學習規(guī)則、Hebbian學習規(guī)則、誤差反向傳播學習算法。掌握常用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。1、2、69（1）智能體和多智能體系統(tǒng)（2）多智能體協(xié)同（3）基于大語言模型的智能體了解智能體和多智能體系統(tǒng)的基于大語言模型的智能體。理解群體智能激勵機制與涌現(xiàn)機理。掌握AI智能體的構(gòu)建。1、2、710（1）人機混合增強基本概念（3）人在回路的混合增強智能（4）基于認知計算的混合增強智能了解人機混合增強的形式和典人在環(huán)上的混合增強智能、人在環(huán)內(nèi)的混合增強智能、類腦計算原理、人工大腦模型。1、2、710（1）人工倫理規(guī)范（2）可信人工智能（3）人工智能的可解釋性（4）人工智能安全了解人工智能引發(fā)的倫理問規(guī)范的核心原則。1、2、8四、教學環(huán)節(jié)及學時分配章節(jié)名稱教學內(nèi)容學時分配合計講授習題實驗討論其它1緒論1122知識表示與推理223確定性推理444不確定性推理445無信息的盲目搜索44６基于經(jīng)驗的啟發(fā)式搜索628７機器學習628８人工神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習628９多智能體系統(tǒng)22410人機混合增強智能2211人工智能倫理與安全112合計388248五、考核與成績評定重要內(nèi)容。課程成績包括平時