人工智能-课程简介+课程大纲模板0001

1、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

2、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：

3、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

4、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理）；

5、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 .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 . 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、4 .选学部分：高级搜索。（对应毕业要求中的三、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

6、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

7、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AO3、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：

8、 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：框架表不第六章：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理解：论证理论模糊推理掌握：论证理论3、教学重点：论证理论模糊推理4、难点： 证据理论(D-Stheory)第七章：专家系统1、讲授内容：(1)专

9、家系统的概念(2)专家系统的结构(3)专家系统的应用与发展(4)专家系统设计与实现(5)专家系统开发与环境(6)新一代专家系统研究2、教学要求：了解：专家系统的概述、专家系统的组成结构与发展理解：专家系统的设计与实现掌握：专家系统的开发与使用3、教学重点：专家系统的设计与实现4、难点：新一代专家系统概述第八章：机器学习1 、讲授内容：(1 )符号学习(2 )神经网络学习2、教学要求：了解：机器学习的概述理解：符号学习掌握：常用的机器学习的方式3、教学重点：神经网络学习4、难点：遗传算法四、课程学时分配人工智能原理及应用课程根据教学计划规定的学时数，理论课32学时，实践16学时,具体学时分配如下

10、表，供参考。教学内容概要学时教学方式对应课程目标讲课实验实践第一章：人工智能概述2讲授3第二章：基于谓词逻辑的机器推理文法和语言42讲授、实验1、2第三章：图搜索技术44讲授、实验1、2第四章：产生式系统44讲授、实验1、2第五章：知识表示42讲授、实验1、2第六章：不确定性推理方法44讲授、实验1、2第七章：专家系统4讲授3第八章：机器学习4讲授3合计3216五、其他教学环节(针对理实一体类课程填写此项)六、授课说明1、教学方法(1 )注重理论指导的作用，积极探究达到最佳视觉效果的典型做法。同时贯彻理论和实践相结合 的原则，给学生出一定量的思考， 并要求学生完成一定量的作业，以提高学生的理论

11、水平，培养学生的动手能力和创新精神。(2 )把握课程的重难点，及时总结深化所学内容，并针对重难点布置适当的综合练习。以便达到 良好的教学效果。2、教学手段(1 )采用理论讲解、操作示范等多种方式，充分利用多媒体等现代化教学手段，整体优化教学过 程和教学内容，调动学生学习积极性，进行启发式的教学。(2 )注重学生动手能力的培养，积极鼓励和引导学生对所学的知识、技能加以拓宽、深化。七、考核办法课程名称：人工智能理论与应用课程号：A0940111考核方式：考查考核形式：大作业 60%实验评估30%作业10%本课程的学生成绩由平时成绩和期末成绩两部分组成，其中平时成绩占总成绩的40%期末成绩占总成绩的 60%平时成绩由实验评估、作业综合评定。制定人：审定人：批准人：（填写要求）1、课程教学大