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《人工智能》教学大纲
一、课程概述
1. 课程研究对象和研究内容
人工智能是计算机与自动化学科的一门分支学科。它研究如何用机器来模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、学习、规划、诊断等智能活动。人工智能是当前科学技术中正在迅速发展，新思想、新观点、新技术不断涌现的一个学科，也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。
《人工智能》（双语）课程的主要目标是为大学本科高年级学生提供有关人工智能理论以及应用所必需的知识和技能；掌握人工智能的基本原理；掌握设计开发智能系统的基本方法。
2. 课程在整个课程体系中的地位
人工智能原理是计算机科学技术类专业的应用学科。前修课程包括：离散数学、数据结构、算法分析与设计等，后续课程：专家系统，知识工程，该课程可以在大学三、四年级开设。
二、课程目标
1．熟练掌握图搜索策略，熟练掌握回溯策略、图搜索策略的过程以及算法（BACKTRACK以及A*算法），掌握一些典型问题的启发式函数。
2．掌握用命题逻辑、一阶逻辑表示知识的方法，并在此基础上进行推理，熟练掌握归结方法以及归结反驳过程，熟练掌握利用归结反驳方法进行推理。
3．掌握基于贝叶斯规则的不确定性推理，掌握条件概率、独立、条件独立及贝叶斯公式；掌握利用贝叶斯定理检测垃圾邮件的基本方法。
三、课程内容和要求
这门学科的知识与技能要求分为知道、理解、掌握、学会四个层次。这四个层次的一般涵义表述如下：
知道———是指对这门学科和教学现象的认知。
理解———是指对这门学科涉及到的概念、原理、策略与技术的说明和解释，能提示所涉及到的教学现象演变过程的特征、形成原因以及教学要素之间的相互关系。
掌握———是指运用已理解的教学概念和原理说明、解释、类推同类教学事件和现象。
学会———是指能模仿或在教师指导下独立地完成某些教学知识和技能的操作任务，或能识别操作中的一般差错。
教学内容和要求表中的“√”号表示教学知识和技能的教学要求层次。
本标准中打“*”号的内容可作为自学，教师可根据实际情况确定要求或不布置要求。

教学内容及教学要求表
教学内容
知道
理解
掌握
学会
1 图搜索策略
1.1 回溯策略
1.2 宽度优先搜索算法
1.3 深度优先搜索算法
1.4 启发式函数与评价函数
1.5 A星算法

√

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2 逻辑推理
2.1 谓词演算的基本概念
2.2 模型及语义
2.3 合取范式与子句
2.4 推理规则
2.5 归结(消解)原理
2.6 归结反驳(消解反演)推理方法

√
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√
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√

3 不确定推理方法
3.1 不确定性
3.2 概率、条件概率、独立、条件独立
3.3 朴素Bayes方法：基本Bayes公式
3.4 后验概率计算方法
3.5 垃圾邮件检测

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四、课程实施
人工智能(双语)可以作为计算机科学技术、信息管理与信息系统、通信工程专业选修课。一般情况下，每周安排2课时，共36课时。具体课时安排如下：
课时安排及教学方法表
教学内容
课时建议
(36课时)
教与学的方法建议
1 图搜索策略

12课时
讲述、演示
2 逻辑推理

10课时
讲述、演示
3 不确定推理方法
10课时
讲述、演示
4 复习与答疑
4课时
讲述、演示
合计：36课时中含理论课36课时。

五、教材和参考书目
1、《人工智能及其应用》 蔡自兴等 清华大学出版社 1996/2 第二版
2、《Principles of Artificial Intelligence》 Nils J. Nilsson
3、《人工智能技术导论》 廉师友 西安电子科技大学出版社 2002/7 第二版
4、《人工智能基础》 邵军力等 电子工业出版社 2001/5 第一版
5、《人工智能实用教程——同等学历申请硕士学位综合考试课程指导》 张仰森等 北京希望电子出版社 2002/5 第一版
六、课程评价
1．这门学科的评价依据是本课程标准规定的课程目标、教学内容和要求。
2．考试时间：120分钟。
3．考试方式、分制与分数解释
采用开卷、笔试的方式，以百分制评分，60分为及格，满分为100分。
有可能的话，把形成性评价与终结性评价结合起来。
4．题型比例
计算题、推理题、证明题、搜索题、简答题。
5．样题与目标定位示例

A. 计算题
例：根据历史数据计算后验概率(数据略)。
B．简答题
例：什么是最一般合一？
C．推理与证明题
例：已知A的老师是B，A与C是同班同学。如果x与y是同班同学，则x的老师也是y的老师。请问，C的老师是谁？请利用一阶逻辑进行推理。
D．搜索题
用回溯法求解以下8数码难题：
初始状态： 目标状态
1 3 2 1 2 3
4 7 6 4 5 6
5 8 7 8

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审核者：