《人工智能导论》课程教学大纲(1).docx
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1、人工智能导论课程教学大纲一、课程基本信息课程代码:05110361课程名称:人工智能导论课程英文名称:Introduction of Artificial Intelligence课程所属单位:计算机与信息工程系计算机科学与技术教研室课程面向专业:计算机科学与技术本科、信息管理与信息系统本科课程类型:选修课先修课程:离散数学、数据结构、数据库系统概论学分:2.5总学时:48 (其中理论学时:38实验学时:10)二、课程性质与目的人工智能是计算机领域中的一个热门学科。智能计算机是世界各国科学家正积极从事的研究工程, 尽管近年来取得了可喜的进展,但使计算机具有人类的智能仍是一个遥远的目标。开设本课
2、程的目的是使学生对人工智能的原理,应用和当前的现状有一个一般的了解,提起学生对人工 智能的兴趣,并能将人工智能的原理和方法应用于其他研究领域。由于人工智能涉及面广,且和计算机科学以外的其他多种学科交叉,要求学生全面地、深入地了解 人工智能显然是不合理的。作为计算机专业的学生应该对人工智能有一个一般的了解。此外,学生应掌 握至少一种用于人工智能开发的语言工具,如LISP或PROLOGo三、课程教学内容与要求(-)绪论1教学内容与要求本章讲述人工智能的定义、形成过程、研究内容、研究方法、技术特点、应用领域及开展趋势。2教学重点(1)人工智能的定义和开展(2)人类智能与人工智能(3)人工智能的学派及
3、其争论(4)人工智能的研究和应用领域(5)人工智能对人类的影响(6)对人工智能的展望3教学难点人工智能的学派、研究应用背景及开展方向。(-)知识表示方法1、教学内容与要求本章介绍人类知识在计算机中的表示方法,知识库的构成。主要讨论了知识表示问题,介绍了8种 知识表示方法:状态空间法、问题归约法、谓词演算法、语义网络法、框架表示、面向对象表示、剧本 表示、过程表示。2、教学重点(1)状态空间表示法(2)问题规约法(3)谓词逻辑法(4)语义网络(5)框架表示3、教学难点掌握状态空间法、问题归约法、谓词演算法、语义网络法的要点及其之间的关系,了解框架表示、 面向对象表示、剧本表示、过程表示。(三)搜
4、索原理1、教学内容与要求本章先介绍搜索技术,将要讨论问题求解的搜索原理,包括一些早期的搜索技术或用于解决比拟简 单问题的搜索原理和一些比拟新的能够求解比拟复杂问题的搜索原理。2、教学重点(1)图搜索及其分类(2)穷举式搜索(3)启发式搜索3、教学难点启发式搜索算法原理。(四)推理技术1、教学内容与要求本章讨论消解原理,规那么演绎系统、产生式系统、不确定性推理和非单调推理等。2、教学重点(1)消解原理(2)规那么演绎系统(3)产生式系统(4)不确定性推理(5)非单调推理3、教学难点不确定性推理原理与非单调推理。(五)专家系统1、教学内容与要求本章介绍几种基于产生式的专家系统和新一代专家系统。2、
5、教学重点(1)专家系统的基本知识(2)专家系统的设计(3)专家系统的评价(4)专家系统实例3、教学难点专家系统的分类、特征、设计评价方法。(六)强化学习1、教学内容与要求本章介绍强化学习的基本算法及最新开展方向2、教学重点(1) Q学习(2) Actor/Critic 算法(3) TD算法3、教学难点Q 学习、Actor/Critic TD 算法(七)人工智能程序设计1、教学内容与要求本章介绍LISP语言、PROLOG语言和关系数据库,以及人工智能专用开发工具。2、教学重点(1) USP语言介绍(2) VISUAL Prolog语言及其实现技术(3)专家系统开发工具与环境3、教学难点VISUA
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