人工智能 -课程简介+课程大纲模板解读

《人工智能理论与应用》课程简介

课程编号：A0940111

课程名称：人工智能理论与应用

学分/学时：3/48

先修课程：《数据结构》、《离散数学》和《高级程序设计语言》

适用专业：计算机科学与技术

课程性质：限选

考核方式：考查

考核形式：大作业、实验评估

建议教材：人工智能教程，王士同主编，电子工业出版社，2006年2月第2版

内容简介：（200字以内）（黑体五号）

1、人工智能研究的发展和基本原则：人工智能的研究和应用；人工智能研究的发展；人工智能研究的成果；人工智能研究的基本原则；存在的问题和发展前景

2、一般图搜索：回溯策略、图搜索策略、无信息搜索过程、启发式图搜索过程、搜索算法讨论。

3、与或图搜索问题：与或图的搜索、与或图的启发式搜索算法AO*、博弈树的搜索。

4、谓词逻辑与归结原理：命题逻辑、谓词逻辑基础、谓词逻辑归结原理、HERBRAND定理。

5、知识表示：知识、知识表示、知识观、产生式表示方法、语义网络表示、框架表示以及其他表示方法。

6、不确定性推理方法：不确定性推理的基本问题、贝叶斯网络、主观贝叶斯方法、确定性方法、证据理论。

7、机器学习：机器学习概论、实例学习、基于解释的学习、决策树学习、神经网络学习、知识发现与数据挖掘。

8、高级搜索：基本概念、局部搜索算法、模拟退火算法、遗传算法等。

人工智能理论与应用

Artificial Intelligence Theory and

Application

课程编号：A0940111

学分：3

学时：48 学时（讲课学时：32 实验学时：16）

先修课程：《数据结构》、《离散数学》和《高级程序设计语言》

适用专业：计算机科学与技术

建议教材：人工智能教程，王士同主编，电子工业出版社，2006年2月第2版

主要参考书：

（1）高等学校规划教材:人工智能原理及其应用电子工业出版社王万森 2012

（2）人工智能及其应用(第4版) 蔡自兴、徐光祐清华大学出版社 2010

开课学院：计算机科学与工程学院

修订日期：2015年4月

一、课程说明（黑体五号）

人工智能是一门综合性前沿学科，是计算机学科的重要分支。通过对人工智能课程的学习，使学生掌握人工智能技术的基本原理；了解启发式搜索策略、与或图搜索问题、谓词逻辑与归结原理、知识表示、不确定性推理方法、机器学习和知识发现等目前人工智能的主要研究领域的原理、方法和技术；增强学生的逻辑思维与实验能力，为今后在各自领域开拓高水平的人工智能技术应用奠定基础。

二、课程目标（黑体五号）（需对应于本专业2014级培养方案中的毕业要求进行细化分解）

根据课程在知识结构中的作用，教学要求分为掌握、熟悉、了解、选学四个层次，具体要求如下。

1．掌握部分:一般图搜索（回溯策略、图搜索策略、无信息搜索过程、启发式图搜索过程）；与或图搜索问题包括与或图的启发式搜索算法AO*、博弈树的搜索；谓词逻辑与归结原理（谓词逻辑归结原理、HERBRAND定理）；知识表示（产生式表示方法、语义网络表示、框架表示）；不确定性推理方法（不确定性推理的基本问题、贝叶斯网络、主观贝叶斯方法、确定性方法）(对应毕业要求中的2.2、3.1、3.2)

2．熟悉部分：

不确定性推理方法之证据理论；机器学习（机器学习概论、实例学习、基于解释的学习、决策树学习、神经网络学习）。(对应毕业要求中的3.1、3.2)

3．了解部分：

人工智能研究的发展和基本原则；知识原则、知识表示的作用、功能、性能；自动规划技术的新进展，人工智能的最新进展和面临的挑战。(对应毕业要求中的2.2、3.1)

4．选学部分：

高级搜索。(对应毕业要求中的3.1)

三、教学内容及基本要求

第一章：人工智能概述

1 、讲授内容：

（ 1 ）人工智能的概念

（ 2 ）人工智能的研究途径和方法

（ 3 ）人工智能的分之领域

（ 4 ）人工智能的基本技术

（ 5 ）人工智能的发展概况

2 、教学要求：

了解：研究途径和方法、人工智能的分之领域、基本技术和发展概况。

理解：人工智能的基本概念、基本技术

掌握：人工智能的发展概况，人工智能研究的课题种类

3 、教学重点：人工智能概念

4 、难点：人工智能的研究途径和方法

第二章：基于谓词逻辑的机器推理

1 、讲授内容：

（ 1 ）一阶谓词逻辑

（ 2 ）归结演绎推理

（ 3 ）应用归结原理求取问题答案

（ 4 ）归结策略

（ 5 ） Horn 子句归结与逻辑程序

（ 6 ）非归结演绎推理

2 、教学要求：

了解：一阶谓词逻辑的基本概念

理解：应用归结远力求取问题答案的方法和 Horm 自居归结于逻辑程序的方法以及非归结演绎原理的方法和途径

掌握：归结演绎推理

3 、教学重点：归结演绎推理

4 、难点： Horn 子句归结与逻辑程序

第三章：图搜索技术

1 、讲授内容：

（ 1 ）状态图搜索

（ 2 ）状态图问题求解

（ 3 ）与或图搜索

（ 4 ）与或图问题求解

（ 5 ）博弈树搜索

2 、教学要求：

了解：常用的图搜索技术

理解：与或图搜索问题的原理

掌握：与或图的启发式搜索算法 AO

3 、教学重点：与或图的启发式搜索算法

4 、难点：与或图搜索

第四章：产生式系统

1 、讲授内容：

（ 1 ）产生式规则

（ 2 ）产生式系统

（ 3 ）产生式系统与图搜索

（ 4 ）产生式系统的应用

2 、教学要求：

了解：产生式

理解：谓词逻辑归结原理

掌握： Herbrand 定理

3 、教学重点：谓词逻辑归结原理

4 、难点： Herbrand 定理

第五章：知识表示

1 、讲授内容：

（ 1 ）知识及其表示

（ 2 ）框架

（ 3 ）语义网络

（ 4 ）面向对象知识表示

2 、教学要求：

了解：知识表示的概述

理解：几种知识表示方式

掌握：产生式表示语义网络表示

3 、教学重点：产生式表示语义网络表示

4 、难点：框架表示

第六章：不确定性推理方法

1 、讲授内容：

（ 1 ）不确定性及其类型

（ 2 ）不确定性知识的表示

（ 3 ）不确定性推理的一般模式

（ 4 ）确定性理论

（ 5 ）证据理论

（ 6 ）模糊推理

2 、教学要求：

了解：不确定性推理方法的概述