人工智能原理.doc

课程名称：人工智能原理课程编码：C102课程学分：3适用学科：计算机应用技术人工智能原理Principle of Artificial Intelligence教学大纲一、课程性质课程性质为专业基础课，48学时，3学分。二、课程教学目的通过本课程学习，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有深入的了解，对主要技术及应用有一定掌握，并对现代人工智能发展的方向有所研究。通过对人工智能课程的学习与研究，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力，并能将人工智能技术融入到今后所开发的计算机软件之中。三、教学基本内容及基本要求第一章 绪论2学时1、人工智能的定义和发展2、类智能和人工智能3、人工智能各学派的认知观4、人工智能的研究与应用领域第二章 知识表示与推理4学时1、知识表示的一般方法2、图搜索策略3、一般搜索与推理技术4、A*算法5、消解原理6、规则演绎系统7、产生式系统8、系统组织技术第三章 高级知识推理4学时1、经典推理和非经典推理2、非单调推理3、时序推理4、不确定性推理5、概率推理6、主观贝叶斯方法7、可信度方法8、证据理论第四章 计算智能6学时1、概述2、神经计算3、模糊计算4、 粗糙集理论5、遗传算法6、进化策略7、进化编程8、人工生命9、粒群优化10、蚁群算法11、自然计算12、免疫计算第五章 专家系统4学时1、概述2、基于规则的专家系统3、基于框架的专家系统4、基于模型的专家系统5、新型专家系统6、专家系统设计7、专家系统开发工具8、MYCIN剖析第六章 机器学习4学时1、定义与发展历史2、主要策略与基本结构3、机械学习4、归纳学习5、类比学习6、解释学习7、神经学习8、知识发现第七章 自动规划4学时1、机器人规划的作用与任务2、积木世界的机器人规划3、STRIPS规划系统4、具有学习能力的规划系统5、分层规划6、基于专家系统的机器人规划7、太空构件装配顺序规划系统第八章 Agent2学时1、分布式人工智能2、Agent及其要素3、Agent结构4、Agent通信5、多Agent系统第九章 机器视觉4学时1、图像的理解与分析2、积木世界的景物分析3、视觉的知识表示与控制策略4、物体形状的分析与识别5、机器人视觉系统举例第十章 自然语言理解4学时1、语言及其理解的一般问题2、句法和语义的自动分析3、句子的自动理解4、语言的自动生成5、文本的自动翻译机器翻译6、自然语言理解系统的主要模型7、自然语言理解系统应用举例第十一章 人工智能的争论与展望2学时1、人工智能的争论2、人工智能对人类的影响3、智能认识论的若干基础问题4、对人工智能的展望第十二章 人工智能新技术综述8学时四、本课程与其他课程的联系与分工先行课程：无 后续课程：数据挖掘与知识获取五、实践环节教学内容的安排与要求人工智能原理是一门理论性和实践性都很强的课程，实践性教学环节对该课程尤为重要。1、 选择感兴趣的专题，在课外收集资料，进行研究；2、 利用某一种编程语言，课外编写人工智能小程序，如产生式系统、旅行商问题、传教士和野人、遗传算法、人工生命程序等。六、本课程课外练习的要求课内外学时比 ：1:1课外上机： 16学时七、本课程的教学方法及使用现代化教学手段方面的要求以讲授为主,全部使用计算机投影进行教学。八、本课程成绩的考查方法及评定标准本课程教学考核采用平时（占40%）加期末闭卷考试（占60%）的考核办法。其中平时成绩要求学生以小组（2-3人为一组）为单位，就人工智能的某一专题进行研究、讨论，写出论文，并选择优秀的专题论文由学生在课堂进行讲授。九、教材及参考书教 材：人工智能及其应用(第三版) 研究生用书，蔡自兴，清华大学出版社，2004参考书：人工智能一种现代方法，Russell，人民邮电出版社N. J. Nilsson. Artificial Intelligence: A New Synthesis. 机械工业出社，1999十、课程各章节学时分配章节内容总学时讲授课时讨论、论文、实验、设计备注第一章绪论22第二章知识表示与推理44第三章高级知识推理44第四章计算智能66第五章专家系统44第六章机器学习44第七章自动规划44第八章Agent22第九章机器视觉44第十章自然语言理解44第十一章人工智能的争论