ArtificialIntelligenceAModernApproach2ndEdition教学设

Artificial Intelligence: A Modern Approach 2nd Edition 教学设
计
介绍
《人工智能：一种现代方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach）是人工智能教育领域的经典教材之一，由 Peter Norvig 和 Stuart Russell 合著。

本书以全新的视角和方法论来探索人工智能领域。

在本文档中，我们将讨论如何设计一门针对
Artificial Intelligence: A Modern Approach 2nd Edition 教材的课程。

教学目标
本课程的教学目标是让学生掌握如下能力：
•理解人工智能的背景及其组成部分。

•学习机器学习领域的基本算法及其应用。

•掌握自然语言处理的基础知识和技术。

•讨论人工智能的道德和社会问题。

教学内容
课程的内容将分为以下几个部分：
Part I：Introduction to Artificial Intelligence
•Chapter 1 Introduction
•Chapter 2 Intelligent agents
Part II: Problem-solving
•Chapter 3 Solving problems by searching
•Chapter 4 Search in complex environments
•Chapter 5 Adversarial search and games
Part III: Knowledge, reasoning, and planning •Chapter 6 Agents that reason logically
•Chapter 7 First-order logic
•Chapter 8 Inference in first-order logic
•Chapter 9 Classical planning
Part IV: Uncertnty
•Chapter 13 Quantifying uncertnty
•Chapter 14 Probabilistic reasoning
•Chapter 15 Probabilistic reasoning over time •Chapter 16 Making simple decisions
Part V: Learning
•Chapter 18 Learning from examples
•Chapter 19 Knowledge in learning
•Chapter 20 Statistical learning methods
•Chapter 21 Reinforcement learning
Part VI: Communicating, perceiving, and acting •Chapter 22 Natural language processing
•Chapter 23 Natural language generation
•Chapter 24 Perception
•Chapter 25 Robotics
Part VII: Conclusions
•Chapter 26 Philosophical foundations
•Chapter 27 : Present and future
教学方法
课程将采用以下方法：
•理论教学：对每个章节中的概念、工具和技术进行深入的解释与思考。

•实践操作：在理论基础之上，引导学生完成一些编程任务，例如迷宫求解、博弈游戏等。

•课堂讲解：引导学生讨论文献、较精细度高的理论部分和案例分析。

•期末项目：针对一些实际问题，要求学生在小组中完成使用机器学习、自然语言处理、计算机视觉等人工智能技术完成的简单项目。

项目要有详细的文档资料和演示。

评价方式
课程的评分将考虑如下三个方面：
•平时成绩（40%）：包括每周的作业、出勤和参与课堂讨论等。

•期末考试（40%）：考查知识点掌握情况。

•期末项目（20%）：考察学生结合课程学习完成一个人工智能项目的能力和文档编写能力。

总结
本文档介绍了一门面向 Artificial Intelligence: A Modern Approach 2nd Edition 教材的课程设计。

本课程将引导学生掌握人工智能的基础概念、算法和应用，通过理论教学、实践操作和项目实践的方式，帮助学生获得一定的技术能力，进而解决实际问题。