《人工智能与专家系统》课程教学大纲

1、人工智能与专家系统课程教学大纲课程名称：人工智能与专家系统英文译名：Artificial intelligence & experts system开课单位： 计算机科学与工程学院预修课程： 概率论与数理统计、离散数学、高级程序设计语言开课学期：2课内总学时：32学 分：2考核方式：考查一、教学目的及要求 人工智能是研究如何利用计算机等现代工具设计模拟人类智能行为的系统。专家系统是具有代表性的智能应用系统，它旨在研究如何设计基于知识的计算机程序系统来模拟人类专家求解专门问题的能力。本课程作为面向研究生以及本科高年级的专业选修课，其作用是拓展学生对非结构性、专家依赖型问题及其解决方法的认知。本课

2、程的教学目标是使学生在学完本课程后，达到下列基本要求：1. 通过本课程的学习，使学生了解人工智能和专家系统的基本概念。2. 掌握人工智能的基本原理和方法，培养学生在机械工程学科领域中应用人工智能技术提高分析和解决较复杂问题的能力。3. 掌握人工智能中的机器学习算法，以及利用机器学习算法对具体问题进行分析建模的能力。4. 掌握将人工智能技术及专家系统的知识运用于机械制造和机械控制中的途径和方法。二、课程内容及学时分配 1. 课程主要内容 第1章 人工智能的概述和发展历程1. 人工智能的定义、起源、和发展2. 人工智能的各种知观3. 人工智能的主要方法4. 人工智能的研究目标和内容第2章 知识的表

3、示1. 一阶谓词逻辑表示法2. 产生式表示法3. 框架式表示法4. 语义网络表示法5. 面向对象表示法第3章知识的不确定性与不确定推理1. 知识的不确定性与不确定推理2. 基于概率的不确定推理3. 基于主观贝叶斯方法的不确定推理4. 基于可信度的不确定推理5. 模糊逻辑与模糊推理第4章 计算智能1. 人工神经网络的研究进展2. 人工神经网络的结构3. 人工神经网络的示例及其算法4. 基于神经网络的知识表示与推理5. 反馈神经网络、BP学习算法第5章 机器学习1. 机器学习的定义和发展历史2. 机器学习的主要策略与基本结构3. 机器学习方法建模和预测的基本流程4. 机器学习的模型评估与选择5.

4、机器学习的学习方法的分类6. 机器学习中常用的学习算法7. 机器学习方法的应用以及常用的开源机器学习算法第6章 专家系统1专家系统概述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专家系统工具8分布式专家系统与协同式专家系统2. 课程具体学时分配章 节教学内容教学环节的学时分配讲授讨论实验上机第1章人工智能的概述和发展历程2第2章知识的表示3第3章知识的不确定性与不确定推理3第4章计算智能4第5章机器学习82第6章专家系统82合 计32284三、教材人工智能与专家系统. 刘白林编著. 西安交通大学出版. 2012.2四、参考文献1. 人工智能及其应用（第3版）. 王万森 编著 . 电子工业出版社. 2012.9 2. 新一代专家系统开发技术及应用. 刘培奇 编著 . 西安电子科技大学出版社 2014.1 3. 专家系统工具ESTA及其应用. 崔奇明, 李友红,