人工智能导论课程教学大纲

人工智能导论课程教学大纲

《人工智能导论》课程教学大纲

(二零零六年六月)

一、课程名称

中文名称:人工智能导论

英文名称:Introduction To Artificial Intelligence

二、课程简介

人工智能是计算机科学的一门前沿与交叉学科，本课程全面介绍人工智能的基础理论和基本技术，主要包括:人工智能的发展及其研究领域;知识的各种表达方法;基本的问题求解技术(重点介绍启发式搜索技术);人工神经网络的基本结构与学习方法;初步了解遗传算法、机器学习、模式识别等应用领域。

三、适用专业

自动化本科专业

信息管理和信息系统本科专业

四、本门课程在教学计划中的地位、作用和任务

“人智能则国智，科技强则国强”这是宋健为人工智能课程的题词。这一题词充分说明了人工智能与提高民族素质，增强科技实力，建设现代化强国具有极其重要的作用。现在，人工智能从一门具有实用价值的交叉学科正在成为一个新的、独立的本科专业——智能科学。通过学习人工智能具有不同背景的各个学科领域的专家都可以从中发现新思想、新方法，从而为自己学科的发展带来革命性的影响。学生在学习了一系列本科生课程后，再学习人工智能，可以加强程序智能化的训练。为计算机的智能化和进一步研究智能科学技术打下一个坚实的基础，对提高本科生

和研究生创建高品质智能应用系统的能力起着相当重要的作用。因此本课程在本科学习中处于非常重要的核心地位。

五、课程内容和教学要求

1、内容:

第一章:绪言

(1)人工智能的概念

(2) 人工智能的研究方法与研究领域

(3)人工智能的发展方向

第二章:知识表示

(1)知识与知识表示

(2)基本的确定性知识表示方法

第三章:基本的问题求解方法

(1)状态图与状态空间

(2)广度优先状态图搜索技术

(3)深度优先搜索算法

(4)启发式搜索技术

(5)与或图概念与搜索

1

第四章:机器学习

(1)机器学习的概念

(2)机器学习的分类

(3)一个简单机器学习例子

第五章:人工神经网络

(1)人工神经网络的概念

(2)人工神经网络的发展历史

(3)人工神经网络的类型与结构

(4)BP人工神经网络

(5)BP人工神经网络应用

第七章:遗传算法

(1)遗传算法的概念

(2)基本的遗传算法

(3)应用举例

2、要求:

1)了解什么是人工智能，人工智能的发展历史及其研究领域;

2)熟悉知识的概念及知识的类型，模糊知识、不确定知识、语义网络及框架表达法等知识表达技术。

3)掌握状态空间搜索、盲目的图搜索、启发式图搜索、与/或图搜索等基本的

问题求解方法，并了解一些其它的方法。

4)了解机器学习的概念，基本决策树。

5)了解人工神经网络的基本概念、结构及工作方式、学习方法。

6)熟悉遗传算法的基本概念、结构。

六、课时安排计划

教学课外周次周学时内容教学组织方式说明时数时数

第1周 2 绪言:介绍人工智能及其发展 2 2 课堂教学第2周 2 绪言:人工智能研究方法与途径 2 2 课堂教学第3周 2 知识表达 2 2 课堂教学第4周 2 知识表达 2 2 课堂教学第5周 2 知识表达 2 2 课堂教学第6周 2 知识表达 2 2 课堂教学第7周 2 基本的问题求解技术 2 2 课堂教学第8周 2 基本的问题求解技术 2 2 课堂教学第9周 2 基本的问题求解技术 2 2 课堂教学第10周 2

基本的问题求解技术 2 2 课堂教学第11周 2 机器学习 2 2 课堂教学第12周2 机器学习 2 2 课堂教学第13周 2 人工神经网络 2 2 课堂教学第14周 2 人工神经网络 2 2 课堂教学第15周 2 人工神经网络 2 2 课堂教学第16周 2 人工神经网络 2 2 课堂教学第17周 2 遗传算法 2 2 课堂教学第18周 2 遗传算法 2 2 课堂教学第19周

2

第20周

总学时:36学时;

七、课程设计

无

八、课程实习

无

九、教材及主要参考资料

1、教材:

《人工智能导论》，廉师友编，西安电子大学出版社，2003年 2、主要参考资料:

《人工智能原理》，王士同主编，电子工业出版社，2002年

《人工智能》，Nils J. Nilsson著，机械工业出版社，1999年

《人工智能原理》，石纯一，清华大学出版社出版，1993年

《人工智能和专家系统》，吴泉源，国防科大出版社出版，1996年

《人工智能教程》，施鹏飞，交通大学出版社出版，1993年

《人工智能导论》，何华灿，西北工大出版社出版，1998年

《人工智能与模式识别》杂志

十、教学手段

1、教室要求:多媒体教室。

2、课件来源:自制。

3、是否提供课堂讲义:提供课件稿。

4、其他教学手段:实验。

十一、考核方法及要求

1、考核方式:考试。

2、考核范围:所讲全部内容。

3、成绩评定标准:根据平时学习情况、期末卷面考试成绩情况综合评定，分为及格与不及

格二档。

4、是否采用试题库:不。

十二、非本专业学生学习该课程的要求

1、必备的先导课程:程序设计、高等数学等。

2、教学内容的调整:提前一、两年先修完上列的先导课程或相当内容的课程，并达到合格

成绩。

3、考核要求:

考核学习对人工智能的概念、研究途径、方法，基本知识表达技术的掌握，对状态空

间搜索、盲目的图搜索、启发式图搜索等基本的问题求解方法的掌握情况，以及人工神经

网络、机器学习、专家系统的概念、基本结构等掌握情况。

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