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《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、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
VISUAL Prolog 语言/LISP 语言。
四、学时分配理论学时分配表
序 号
教学内容（按章填写）
学时
课堂讲授
实验课
习题课
讨论课
其它
1
绪论
4

2
知识表示方法
6

3
搜索原理
4

4
推理技术
6

5
专家系统
4

6
强化学习
10

7
人工智能程序设计
4

小计
38

比例
100%

合计
38
实验学时分配表
序号
实验工程（或内容）名称
实 验 学 时
实验类型
每组实 验人数
说明
验 证 性
设 计 性
综 合 性
其 它
1
回溯法
2
V

5

2
A*算法
2
V

5

3
Actor/Critic学习算法
2
V

4
Q学习算法
4
V

小计
10

五、教学环节与教学要求：
Prolog语言是人工智能与专家系统领域最著名的逻辑程序设计语言。Visual Prolog指可视化逻辑程 序设计语言，是基于Prolog语言的可视化集成开发环境，是Prolog开发中心（PDC）最新推出的基于 Windows环境的智能化编程工具，其语言特性符合相应的国际标准ISO/IEC 13211-1:1995。Visual Prolog 具有模式匹配、递归、回溯、对象机制、事实数据库和谓词库等强大功能。它包含构建大型应用程序所 需要的一切特性：图形开发环境、编译器、连接器和调试器、支持模块化和面向对象程序设计、支持系 统级编程、文件操作、字符串处理、位级运算、算术与逻辑运算，以及与其他编程语言的接口。Visual Prolog 非常适合于专家系统、规划和其他AI相关问题的求解，是智能程序设计语言中具有代表性且应用较多 的一种语言。由于这种语言很适合表达人的思维和推理规那么，在自然语言理解、机器定理证明、专家系 统等方面得到了广泛的应用，在智能程序设计语言中占有相当重要的地位。Visual Prolog不仅是优秀的 智能化应用开发工具，而且与SQL数据库系统、Visual C++或其他C++开发系统、Visual Basic, Delphi或 Visual Age等编程语言一样，己经成为适用于任何应用领域的强有力的通用开发工具.
人工智能导论课程是一门理论与实践比拟强的专业课程，采用的是一种软件设计的方式，并通过这 种方式让学生真正理解许多比拟抽象的概念。该门课程的实验局部不进行笔试，通过学生上机以及所交 实验报告给出成绩，并且该门课程总平成绩的40%。
实验1：回溯法实验目的：掌握回溯法原理与实现技术 实验要求：对具体问题能够编制程序实现 实验设备：LISP/C++
实验内容：用回溯法实现4皇后问题 完成技能：基本掌握回溯法实验2： A*算法
实验目的：掌握A*算法原理与实现技术实验要求：对具体问题能够编制程序实现
实验设备：LISP/C++实验内容：用A*算法实现8数码问题
完成技能：基本掌握A*算法实验3：强化学习中的Actor/Critic学习算法
实验目的：掌握Actor/Critic学习算法原理与实现技术实验要求：对具体问题能够编制程序实现
实验设备：LISP/C++实验内容：用Actor/Critic学习算法实现Cart Pole问题
完成技能：基本掌握Actor/Critic学习算法实验4：强化学习中的Q学习算法
实验目的：掌握Q学习算法原理与实现技术实验要求：对具体问题能够编制程序实现
实验设备：LISP/C++实验内容：用Q学习算法实现Mountain Car问题
完成技能：基本掌握Q学习算法六、课程考核方法：
1、案例作业/实验：40%2、课堂参与：10%
3、考试（开卷）：50%七、教材与主要参考书：
人工智能马少平等清华大学出版社2004Reinforcement Learning: An Introduction. Sutton 1999
人工智能及其应用（第三版）（本科生用书）蔡自兴、徐光佑编著 清华大学出版社2003人工智能（AI）程序设计（面向对象语言）雷英杰等编著清华大学出版社2005
人工智能殷人昆编著清华大学出版社2004人工智能原理与应用王文杰、叶世伟编著人民邮电出版社2004
人工智能郑扣根、庄越挺译机械工业出版社2000人工智能黄厚宽等译电子工.业出版社2004