《人工智能》课程教学大纲.doc

人工智能课程教学大纲（Artificial Intelligence）课程性质：院公选课适用专业：各专业先修课程：离散数学、数据结构、操作系统原理后续课程：总 学 分：2学分 一、教学目的与要求1教学目的人工智能主要研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算机系统。本课程要求学生掌握人工智能的基本原理，了解人工智能中常用的基本技术，诸如：知识表示技术、搜索技术、自动推理技术以及专家系统等，同时学会运用Prolog语言求解人工智能的实际问题。2教学要求 学生必须具有离散数学、程序设计、数据结构、操作系统方面的知识。二、课时安排序号教学内容讲课学时实验学时1人工智能概述42人工智能程序设计语言63基于谓词逻辑的机器推理64图搜索技术85产生式系统46知识表示4合 计32三、教学内容1人工智能概述（4学时） （1）教学基本要求 了解：人工智能的发展概况理解：人工智能的概念掌握：人工智能的研究途径与方法、人工智能的分支领域灵活运用：人工智能的基本技术 （2）教学内容人工智能的概念人工智能的研究途径与方法(重点)人工智能的分支领域(重点、难点)人工智能的基本技术(难点)人工智能的发展概况2人工智能程序设计语言（6学时） （1）教学基本要求 了解：人工智能程序设计语言分类掌握：函数型程序设计语言LISP和逻辑型程序设计语言PROLOG灵活运用：Turbo PROLOG程序设计语言 （2）教学内容综述函数型程序设计语言LISP(重点)逻辑型程序设计语言PROLOG(重点、难点)Turbo PROLOG程序设计(难点)3基于谓词逻辑的机器推理（6学时） （1）教学基本要求 理解：谓词及谓词逻辑，形式演绎推理掌握：归结演绎推理灵活运用：应用归结原理求取问题答案 了解：Horn子句归结与逻辑程序、非归结演绎推理（2）教学内容一阶谓词逻辑归结演绎推理(重点)应用归结原理求取问题答案(重点、难点)归结策略归结反演程序举例Horn子句归结与逻辑程序(难点)非归结演绎推理4图搜索技术（8学时） （1）教学基本要求 掌握：状态图搜索方法、与或图搜索方法灵活运用：状态图搜索方法进行问题求解、与或图搜索方法进行问题求解了解：博弈树搜索技术（2）教学内容状态图搜索(重点、难点)状态图问题求解(重点)与或图搜索(重点、难点)与或图问题求解（难点）博弈树搜索5产生式系统（4学时） （1）教学基本要求 掌握：产生式规则、产生式系统灵活运用：产生式系统 了解：产生式系统的程序实现（2）教学内容产生式规则(重点产生式系统(重点)产生式系统与图搜索(重点)产生式系统的应用产生式系统的程序实现(难点)6知识表示（4学时） （1）教学基本要求 掌握：知识及其表示灵活运用：框架和语义网络（2）教学内容知识及其表示(重点)框架(重点、难点)语义网络(重点、难点)四、授课方式及考核方法1授课方式讲授2考核方法考试形式：闭卷或论文写作课程成绩构成：平时成绩占30，期末考试成绩占70。五、教材与参考书目1. 廉师友.人工智能技术导论（第二版）.西安：西安电子科技大学出版社20022. 陈世福