《人工智能導(dǎo)論》教學(xué)大綱大綱闡明課程代碼：3235042總課時：32課時（講課32課時）總學(xué)分：2學(xué)分課程類別：限制性選修合用專業(yè)：計算機科學(xué)與技術(shù)，以及有關(guān)專業(yè)預(yù)修規(guī)定：C程序設(shè)計語言，數(shù)據(jù)構(gòu)造課程的性質(zhì)、目的、任務(wù)：人工智能是計算機科學(xué)中波及研究、設(shè)計和應(yīng)用智能機器的一種分支。本課程是計算機科學(xué)與技術(shù)，以及有關(guān)專業(yè)重要的專業(yè)方向與特色模塊課程之一。通過本課程的開設(shè)，使學(xué)生對人工智能的發(fā)展概況、基本原理和應(yīng)用領(lǐng)域有初步理解，對重要技術(shù)及應(yīng)用有一定掌握，啟發(fā)學(xué)生對人工智能的愛好，培養(yǎng)知識創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新能力。課程教學(xué)的基本規(guī)定：人工智能的研究論題包括計算機視覺、規(guī)劃與行動、多Agent系統(tǒng)、語音識別、自動語言理解、專家系統(tǒng)和機器學(xué)習(xí)等。這些研究論題的基礎(chǔ)是通用和專用的知識表達(dá)和推理機制、問題求解和搜索算法，以及計算智能技術(shù)等。規(guī)定學(xué)生掌握這些研究論題的基礎(chǔ)知識。人工智能還提供一套工具以處理那些用其他措施難以處理，甚至無法處理的問題。這些工具包括啟發(fā)式搜索和規(guī)劃算法，知識表達(dá)和推理形式，機器學(xué)習(xí)技術(shù)，語音和語言理解措施，計算機視覺和機器人學(xué)等。規(guī)定學(xué)生掌握運用其中的重要工具處理給定問題的基本措施。大綱的使用闡明：通過合適調(diào)整教學(xué)內(nèi)容和課時安排，減少有關(guān)章節(jié)課時和增長專家系統(tǒng)這一章的課時，本大綱亦可作為《人工智能與專家系統(tǒng)》的課程教學(xué)大綱。大綱正文第一章緒論課時：2課時（講課2課時）理解人類智能與人工智能的含義，人工智能的發(fā)展和應(yīng)用領(lǐng)域；理解人工智能的內(nèi)涵。本章講授要點：在簡介人工智能概念的基礎(chǔ)上，使學(xué)生理解本課程所涉知識的重要意義，以及人工智能的應(yīng)用現(xiàn)實狀況和應(yīng)用前景。重點：人工智能的定義、發(fā)展，及其應(yīng)用領(lǐng)域。難點：對人工智能內(nèi)涵的理解。第一節(jié)人工智能的定義和發(fā)展第二節(jié)人類智能和人工智能第三節(jié)

人工智能的學(xué)派及其爭論第四節(jié)人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域第五節(jié)

人工智能對人類的影響第二章知識表達(dá)課時：6課時（講課6課時）理解實現(xiàn)知識表達(dá)的語義網(wǎng)絡(luò)法、框架表達(dá)法、劇本表達(dá)法及過程表達(dá)法；理解狀態(tài)空間法、問題規(guī)約法；掌握謂詞邏輯法。本章講授要點：對知識表達(dá)的措施進(jìn)行全面簡介，對于后續(xù)章節(jié)將波及的知識表達(dá)措施作重點講解。重點：狀態(tài)空間法，謂詞邏輯法，以及語義網(wǎng)絡(luò)法。難點：采用謂詞邏輯法實現(xiàn)知識表達(dá)。第一節(jié)狀態(tài)空間法第二節(jié)問題規(guī)約法第三節(jié)謂詞邏輯法第四節(jié)語義網(wǎng)絡(luò)法第五節(jié)框架表達(dá)第六節(jié)劇本表達(dá)第七節(jié)過程的表達(dá)作業(yè)：采用狀態(tài)空間法和問題規(guī)約法實現(xiàn)知識表達(dá)；用謂詞演算公式表達(dá)命題。第三章搜索原理課時：6課時﹙講課6課時﹚理解遺傳算法、模擬退火算法；理解盲目搜索、啟發(fā)式搜索；掌握啟發(fā)式搜索與其他搜索的關(guān)系的有關(guān)知識。本章講授要點：在簡介多種搜索原理的基礎(chǔ)上，講解它們的合用場所，以及它們之間的內(nèi)在關(guān)系。重點：啟發(fā)式搜索，及其與其他搜索的關(guān)系。難點：多種搜索措施的合用場所。第一節(jié)盲目搜索第二節(jié)啟發(fā)式搜索第三節(jié)遺傳算法第四節(jié)模擬退火算法作業(yè)：闡明寬度優(yōu)先搜索，等代價搜索，有序搜索的內(nèi)在關(guān)系。第四章推理技術(shù)課時：6課時﹙講課6課時﹚理解規(guī)則演繹系統(tǒng)、不確定性推理的知識；理解消解原理；掌握運用消解原理處理問題的措施。本章講授要點：在簡介多種推理技術(shù)的基礎(chǔ)上，著重論述消解原理，運用消解原理處理問題的措施，以及消解原理的局限性。重點：消解原理，運用消解原理處理問題的措施。難點：運用消解原理處理問題的措施。第一節(jié)消解原理第二節(jié)規(guī)則演繹系統(tǒng)簡介第三節(jié)產(chǎn)生式系統(tǒng)第四節(jié)不確定性推理作業(yè)：求謂詞公式的子句集；用消解原理證明命題。第五章專家系統(tǒng)課時：2課時﹙講課2課時﹚理解專家系統(tǒng)的一般特點，類型，構(gòu)造和建造環(huán)節(jié)。本章講授要點：概要簡介作為人工智能的一種重要應(yīng)用領(lǐng)域，專家系統(tǒng)的一般特點和構(gòu)造，拓寬學(xué)生對于人工智能應(yīng)用研究的知識面。重點：專家系統(tǒng)的一般特點和構(gòu)造。難點：專家系統(tǒng)的構(gòu)造和建造環(huán)節(jié)。第一節(jié)專家系統(tǒng)概述第二節(jié)專家系統(tǒng)的一般特點第三節(jié)專家系統(tǒng)的類型第四節(jié)專家系統(tǒng)的構(gòu)造和建造環(huán)節(jié)第六章機器學(xué)習(xí)課時：6課時﹙講課6課時﹚理解機器學(xué)習(xí)的研究意義，常用的機器學(xué)習(xí)措施；理解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理；掌握基于反向傳播網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法。本章講授要點：在簡介常用的機器學(xué)習(xí)措施的基礎(chǔ)上，著重講解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理，使學(xué)生對于基于反向傳播網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法有較為深刻的理解。重點：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理，基于反向傳播網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法。難點：基于反向傳播網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法。第一節(jié)機器學(xué)習(xí)的研究意義與發(fā)展史第二節(jié)機器學(xué)習(xí)的基本構(gòu)造第三節(jié)幾種常用的學(xué)習(xí)措施第四節(jié)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作業(yè)：描述給定的反向傳播網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程。第七章 規(guī)劃系統(tǒng)課時：2課時﹙講課2課時﹚理解規(guī)劃的作用與任務(wù)；理解基于謂詞邏輯的規(guī)劃措施。本章講授要點：使學(xué)生理解規(guī)劃的作用與問題分解途徑，體會自動規(guī)劃與一般問題求解相比，更重視于問題的求解過程，而不是求解成果。重點：規(guī)劃的作用與任務(wù)，基于謂詞邏輯的規(guī)劃。難點：基于謂詞邏輯的規(guī)劃。第一節(jié)規(guī)劃的作用與任務(wù)第二節(jié)基于謂詞邏輯的規(guī)劃第三節(jié) STRIPS規(guī)劃系統(tǒng)分層規(guī)劃第八章Agent課時：2課時﹙講課2課時﹚理解分布式人工智能特點，以及Agent在分布式人工智能方面的作用；理解Agent的要素與構(gòu)造。本章講授要點：在分析分布式人工智能特點的基礎(chǔ)上，簡介Agent在分布式人工智能方面的作用。重點：Agent及其要素，Agent的構(gòu)造。難點：Agent及其要素。第一節(jié)分布式人工智能第二節(jié)Agent及其要素第三節(jié)Agent的構(gòu)造第四節(jié)Agent通信本課程對學(xué)生自學(xué)的規(guī)定：對本課程的預(yù)修課程C程序設(shè)計語言和數(shù)據(jù)構(gòu)造進(jìn)行復(fù)習(xí)，理解離散數(shù)學(xué)課程中的有關(guān)內(nèi)容。課前預(yù)習(xí)，課后完畢所布置的作業(yè)和思索題，并理解與本課程有關(guān)的本專業(yè)前沿知識。課時數(shù)分派表：序號內(nèi)容課時作業(yè)（次）1第一章緒論22第二章知識表達(dá)623第三章搜索原理614第四章推理技術(shù)615第五章專家系統(tǒng)26第六章機器學(xué)習(xí)617第七章規(guī)劃系統(tǒng)28第八章Agent2合計32考核方式與規(guī)定：期末筆試與平時練習(xí)推薦教材與參照書目：1.

蔡自興，徐光祐。人