人工智能教学大纲

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1、《人工智能》教学大纲ArtificialIntelligence一、课程教学目标1、任务和地位：本课程是计算机科学与技术专业的专业选修课。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，掌握人工智能的基本原理和方法，培养学生在计算机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。通过本课程学习，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。2、知识要求：先开课程离散数学、高级语言程序设计、数据结构等。3、能力要求：通过课堂教学，要求学生了解人工智能的发展状况与研究内容，掌握基

2、本概念、基本原理方法和重要算法，掌握人工智能的一些主要思想和方法，熟悉典型的人工智能系统——产生式系统和简单的模糊推理方法，学会用启发式搜索求解问题，学会基本的神经网络方法，学会简单的机器学习方法，初步具备用经典的人工智能方法解决一些简单实际问题的能力。 二、教学内容的基本要求和学时分配1、学时分配教学内容章目本课程学分：学时分配讲课课堂讨论小计1、绪论222、问题求解与搜索方法102123、知识表达与处理方法102124、谓词逻辑的归结原理102125、进一步的推理方法4266、专家系统227、复习22合计408482、具体要求：1、序论：什么是人工智能，AI的产生及主要学派，人工

3、智能、专家系统和知识工程，人工智能的技术特征，AI模拟智能成功的标准，人工智能应用系统。2、问题求解与搜索方法：问题与问题空间，盲目的搜索方法，启发式搜索方法，问题归约（ProblemReduction）与AO*算法，博弈。3、知识表达与处理方法：概述，逻辑表示法，产生式表示法，语义网络表示法，框架表示法，过程式知识表示。4、谓词逻辑的归结原理及其应用：命题演算的归结，谓词演算的归结，归结原理，归结过程的控制策略，应用实例。5、进一步的推理方法：非单调推理，Dempster-Shater（D-S）证据理论，不确定性推理，MYCIN系统的推理模型，模糊推理。6、专家系统：专家系统的类型

4、，知识获取的直接方法，专家系统的解释机制，专家系统开发工具与环境，专家系统开发方法，专家系统开发实例。基本要求：本课程要求掌握五个部分的内容，即启发式搜索方法，知识表示，归结原理及其应用，不确定性推理方法和专家系统。由于内容比较抽象，要求具体深入地讲授各部分要领，在第2部分，第3部分和第4部分讲授后各安排一次习题课。三、大纲说明1、考试要求与考试方法。闭卷考试。2、实践性环节为配合理论教学，布置4~5个上机大作业题。3、考试成绩期末考试：70（80）%，平时30（20）%4、教材及主要参考书:教材：蔡自兴，徐光祐。人工智能及其应用，第三版，本科生用书。清华大学出版社，2003。参考书

5、:1、《人工智能基础》，朱福喜等编著，武汉大学出版社。2、《人工智能技术导论》，廉师友编著，西安交通大学出版社。3、《人工智能与专家系统》，吴泉源等编著，国防科技大学出版社。4、N.J.Nilsson.ArtificialIntelligence:ANewSynthesis.MorganKanfmann,1998;机械工业出社，1999。《人工智能》课程简介课程名称中文 人工智能总学时32 英文ArtificialIntellegence学分2开课单位计算机与通信工程系授课方式 理论教学授课教师 撰搞人 王瑶适用专业计算机网络、计算机应用课程属性 专业限选课先修课程高等数学、数据结构

6、与数据库原理课程简介《人工智能》是研究智能信息处理技术、开发具有智能特性的各类应用系统的核心技术。通过本课程的学习，要求学生了解人工智能的基本概念和原理，掌握常用的知识表示、逻辑推理和问题求解的方法，熟悉人工智能的发展学派和主要理论。为智能信息分析和构建专家系统、智能决策支持系统等各类智能系统奠定基础。主要教学参考书《人工智能基础》，朱福喜等编著，武汉大学出版社《人工智能技术导论》，廉师友编著，西安交通大学出版社注：“授课教师”栏可填1-3名教师