人工智能与机器学习课程教学大纲

1、 人工智能与机器学习教学大纲课程性质专业任选课课程编号Xx408407课程名称人工智能与机器学习适用专业计算机科学与技术先修课程离散数学、概率统计、线性代数、数据结构、算法分析与设计总学时 其中理论 32 学时 学分数2一、课程简介人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，人工智能课程是计算机科学技术专业的专业拓展选修课。通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点。掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。学习该课程之前应先修离散数学、概率统计、线性代数、数据库原理、SQL SERVER

2、数据结构、算法设计与分析。二、课程教学目标通过本课程人工智能与机器学习课程的学习，学生应实现如下目标：知识目标：学生在较坚实打好的人工智能数学基础上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；应掌握问题求解（GPS）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A算法、A*算法、博弈数的极大极小法、剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes方法、DS证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。能力目标：1、掌握人工智能与机器学习基础理论和基本知识；2、具有知识推理与搜索推理的思虑维能力以及分

3、析问题、解决问题的能力； 3、具有综合运用科学人工智能与机器学习的理论和工程技术知识、分析解决工程问题的基本能力；三、课程教学基本要求1、注重理论指导的作用，积极探究达到最佳视觉效果的典型做法。同时贯彻理论和实践相结合的原则，给学生出一定量的思考，并要求学生完成一定量的作业，以提高学生的理论水平，培养学生的动手能力和创新精神。 2、把握课程的重难点，及时总结深化所学内容，并针对重难点布置适当的综合练习。以便达到 良好的教学效果。 3、采用理论讲解、操作示范等多种方式，充分利用多媒体等现代化教学手段，整体优化教学过 程和教学内容，调动学生学习积极性，进行启发式的教学。 4、注重学生动手能力的培养

4、，积极鼓励和引导学生对所学的知识、技能加以拓宽、深化。四、课程教学模块（或教学内容）与学时分配序号教学模块知识点学时1人工智能概述了解：研究途径和方法、人工智能的分之领域、基本技术和发展概况。 理解：人工智能的基本概念、基本技术。掌握：人工智能的发展概况，人工智能研究的课题种类。22基于谓词逻辑的机器推理了解：一阶谓词逻辑的基本概念 。理解：应用归结远力求取问题答案的方法和Horm自居归结于逻辑程序的方法以及非归结演绎原理的方法和途径。掌握：归结演绎推理。23图搜索推理技术了解：状态图的表示方法。理解：构建状态图的基本原理与方法。掌握：盲目搜索的基本步骤与方法。2了解：八数码问题的状态图。理解

5、：八数码问题的盲目搜索过程与估价函数。掌握：掌握启发式搜索算法的基本步骤与方法。2了解：博弈树搜索的背景理解：博弈树搜索的原理掌握：博弈树搜索的基本方法24知识表示了解：知识表示的概述 理解：几种知识表示方式 掌握：产生式表示 语义网络表示25不确定性推理方法了解：不确定性及其类型，不确定性知识的表示 掌握：不确定性推理的一般模式 掌握：确定性理论2了解：证据理论的背景理解：证据理论基本原理掌握：利用证据理论解决不确定推理的一般方法2了解：模糊推理的背景理解：模糊推理基本原理掌握：利用模糊推理解决不确定推理的一般方法26专家系统了解：专家系统的应用与发展理解：专家系统的概念 掌握：专家系统的结

6、构2了解： 新一代专家系统研究理解：专家系统开发与环境 掌握：专家系统设计与实现27机器学习了解：线性基函数模型 理解：贝叶斯线性回归 掌握：贝叶斯模型比较2了解：最大边缘分类器：历史回顾 理解：用于多分类和回归的支持向量机：几何背景、各种变种 掌握：统计学习理论2了解：贝叶斯推理理解：贝叶斯定理掌握：贝叶斯分类器2了解：遗传算法的基本概念理解：遗传算法的各算子掌握：遗传算法的基本原理与方法2了解：神经网络的基本概念理解：神经网络的基本结构与构造方法掌握：神经网络的基本原理与方法2五、教学方法与策略人工智能教学以课堂讲授为主，对重点模块（要求熟练掌握部分），可以进行课堂教学、讨论、视频、虚拟仿

7、真、测试相结合的方法进行教学；课后应该布置相应的作业，对作业中存在的问题，应该在课堂上进行相应的讲解。六、学生学习成效考核方式考核环节构成（均为100分制）评分依据占总成绩的比重期末考试（100分）闭卷：题型：填空题20分，判断题30分，分析计算30分，设计应用题20分。40课堂讨论与小测试（100分）基于谓词的机器推理（10分）搜索推理技术（20分）不确定推理（20分）机器学习（20分）知识表示（10）专家系统（20）30考勤（100分）旷课一次扣5分20作业（100分）缺交一次作业扣20分10七、选用教材蔡自兴，徐光祐著.人工智能及其应用.北京：清华大学出版社，2000.八、参考资料王万森编著，人工智能原理及其应用，电子工业出版社，2000年9月第一版。 林尧瑞、马少平编著，人工智