人工智能导论 实验教学大纲

第5页共6页人工智能导论实验教学大纲大纲版本：V3.0课程名称（中/英）：人工智能导论/IntroductiontoArtificialIntelligence学分：4实验学时：10课程类别：专业/专业基础课程性质：必修/必选开课学期：3/4适用专业：人工智能及计算机、自动化和电子信息类先修课程：高等数学、线性代数、离散数学、概率与统计、计算机原理、计算机网络、数据结构与算法、程序设计与软件等课程目标引导学生理解人工智能各个分支的原理、方法、应用及发展概况，初步学习和掌握人工智能的基本技术，对人工智能学科有一个全面、概略而具体的认识，获得相关的基本知识和技能，为进一步学习后续课程或从事人工智能的研发奠定宽厚基础，并指引方向。项目及课时分配序号项目名称课时数项目类别项目类型要求每组人数1PROLOG语言编程练习1专业基础综合性选做12图搜索问题求解2专业基础验证性必做13Python语言统计学习编程练习2专业基础验证性选做14Python语言神经网络学习编程练习2专业基础验证性选做15深度学习框架应用练习2专业基础综合性选做16大语言模型应用练习1专业基础综合性必做17多模态大模型与生成式AI应用练习2专业基础综合性必做1教学方法在老师的指导下，学生自己动手操作。教学内容及要求实验一PROLOG语言编程练习（1课时）1.目的加深学生对逻辑程序运行机理的理解，使学生掌握PROLOG语言的特点、熟悉其编程环境，同时为后面的人工智能程序设计做好准备。2.内容选择VisualPROLOG（）或SWIProlog（），在其集成环境下调试运行简单的PROLOG程序，如描述亲属关系的PROLOG程序或其他小型演绎数据库程序等。3.要求(1)程序自选，但必须是描述某种逻辑关系的小程序；(2)跟踪程序的运行过程，理解逻辑程序的特点；(3)对原程序可作适当修改，以便熟悉程序的编辑、编译和调试过程。4.设备与环境计算机、互联网、VisualProlog或SWIProlog语言系统软件。5.示例程序逻辑电路模拟程序。该程序以逻辑运算“与”、“或”、“非”的定义为基本事实，然后在此基础上定义了“异或”运算。那么，利用这些运算就可以对“与”、“或”、“非”和“异或”等逻辑门电路进行模拟。事实上，在此基础上也可以对其他任一逻辑门电路进行模拟。domainsdomainsd=integerpredicatesnot_(D,D)and_(D,D,D)or_(D,D,D)xor(D,D,D)clausesnot_(1,0).not_(0,1).and_(0,0,0).and_(0,1,0).and_(1,0,0).and_(1,1,1).or_(0,0,0).or_(0,1,1).or_(1,0,1).or_(1,1,1).xor(Input1,Input2,Output):-xor(Input1,Input2,Output):-not_(Input1,N1),not_(Input2,N2),and_(Input1,N2,N3),and_(Input2,N1,N4),or_(N3,N4,Output).实验二图搜索问题求解（2课时）1.目的使学生加深对图搜索技术的理解，初步掌握图搜索基本编程方法，并能运用图搜索技术解决一些应用问题。2.内容以求某交通图中两地之间的路径为例，用状态图搜索进行问题求解。3.要求(1)可使用第3章中的状态图搜索通用程序，这时只需编写规则集程序；也可用PROLOG语言或其它语言另行编程；(2)程序运行时，应能在屏幕上显示程序运行结果。4.设备与环境计算机、互联网、VisualProlog或SWIProlog语言系统软件。5.示例（参见教材第3章中的例3-8,3-9,3-10）实验三Python语言统计学习编程练习（2课时）1.目的使学生熟悉Python的编程环境，了解Python特点，加深对统计学习的理解，并具有初步的Python语言机器学习编程能力。2.内容在Python的编程环境下调试、运行一个简单的统计学习程序。3.要求⑴按照教材9.2节中的学习算法，自编或自选一个简单的统计学习程序，并阅读和分析程序；⑵调试、运行程序；⑶对原程序的参数做适当修改，再运行程序，以进一步理解机器学习的过程和机理。4.设备与环境计算机、互联网、Python语言系统软件。实验四Python语言神经网络学习编程练习（2课时）1.目的使学生熟悉Python的编程环境，了解Python特点，加深对神经网络学习的理解，并具有初步的Python语言机器学习编程能力。2.内容在Python的编程环境下调试、运行一个简单的神经网络学习程序。3.要求⑴按照教材10.3或10.4节中的学习算法，自编或自选一个简单的学习程序，并阅读和分析程序；⑵调试、运行程序；⑶对原程序的参数做适当修改，再运行程序，以进一步理解机器学习的过程和机理。4.设备与环境计算机、互联网、Python语言系统软件。实验五深度学习框架应用练习（2课时）1.目的使学生初步了解深度学习框架的特点，加深对机器学习和深度学习的理解，并具有初步的运用深度学习框架实现深度学习系统的能力。2.内容自选一个速度学习框架（建议使用TensorFlow），然后利用其调试、运行一个简单的深度学习程序。3.设备与环境计算机、互联网。实验六大语言模型应用练习（1课时）1.目的使学生初步了解大语言模型的特点，加深大语言模型的理解，并具有初步的应用大语言模型的能力。2.内容自选大语言模型或开发平台，然后利用其进行应用或开发练习。3.设备与环境计算机、互联网。实验七多模态大模型与生成式AI应用练习（2课时）1.目的使学生初步了解多模态大模型与生成式AI的特点，加深对其的理解，并具有初步应用多模态大模型与生成式AI的能力。2.内容自选多模态大模型或开发平台，然后利用其进行应用或开发练习。3.设备与环境计算机、互联网。五、主要教材（指导书）及参考用书1.教材：廉师友编著《人工智能导论》（第二版），清华大学出版社，2025。2.参考书：StuartJ.RussellandPeterNorvig.ArtificialIntelligence