《人工智能》课程教学大纲

《人工智能》课程教学大纲课程代码：ABXX0526课程中文名称:人工智能课程英文名称：ArtificialIntelligence课程性质：选修课程学分数：2学分课程学时数：32学时授课对象：信息与计算科学本课程的前导课程：数据结构与算法，高级语言程序设计，数理逻辑一、课程简介

人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。通过人工智能课程教学,应注重培养学生以下素质：（1）培养学生严谨求实的科学态度和刻苦钻研的精神。（2）通过学习人工智能的发展历史、基本理论和应用及其跨学科的特点，引导学生树立科学的世界观，激发学生进一步学习前沿知识的热情和探索精神。（3）面向应用，重视实践：通过实践环节（实验），启发自主式学习，培养学生独立完成项目的能力，树立团队合作精神。二、教学基本内容和要求知识单元1：人工智能概论课程教学内容：1）什么是人工智能，人工智能的四种定义的区别；2）人工智能的发展历史；3）人工智能的研究内容与研究方法；4）人工智能的应用。课程的重点、难点：人工智能的四种定义的区别课程教学要求：1、理解人工智能的不同定义的差异;2、了解人工智能发展的历史；3、了解人工智能的研究内容与方法；4、了解人工智能的应用。知识单元2：知识表示课程教学内容：1）什么是知识表示，知识表示的目标；2）一阶谓词逻辑表示；3）产生式表示；4）框架表示；5）脚本；6）概念图；7）面向对象的知识表示。课程的重点、难点：脚本、概念图课程教学要求：1、掌握知识的产生式表示法;2、理解一阶谓词逻辑表示法；3、了解人框架表示、脚本、概念图、面向对象等表示法；知识单元3：状态空间与搜索策略课程教学内容：1）问题的状态空间与问题的表示；2）搜索与问题求解；3）盲目搜索与启发式搜索；4）问题规约和与或图；5）与或图搜索；6）博弈；课程的重点、难点：搜索与问题求解、问题规约和与或图课程教学要求：1、理解问题的状态表示与状态空间;2、理解深度优先搜索与广度优先搜索；3、理解启发式搜索的基本思想，掌握局部最优、全局最优搜索的方法及之间的异同；4、掌握通用图搜索算法、A*算法；5、理解问题规约及其与或图表示；6、理解与或图搜索策略与AO*算法；7、了解博弈树搜索知识单元4：自动推理课程教学内容：1）三段论推理；2）自然演绎推理；3）归结演绎推理；4）不确定性推理；课程的重点、难点：自然演绎推理、不确定性推理；课程教学要求：1、理解自然演绎推理的原理与方法;2、理解归结原理以及基于归结原理的推理方法；3、了解不确定性知识的概念；4、了解主观Bayes方法、可信度方法；知识单元5：专家系统课程教学内容：1）专家系统的概念、特点与发展史；2）专家系统的基本结构；3）专家系统MYCIN；4）专家系统的建造；课程的重点、难点：专家系统的基本结构、专家系统的建造课程教学要求：1、了解专家系统的特点与发展史;2、了解专家系统的基本结构；3、了解专家系统的建造方法。知识单元6：人工智能程序设计课程教学内容：1）Prolog程序设计；2）LISP程序设计；课程的重点、难点：Prolog程序设计课程教学要求：1、掌握PROLOG的基本语法、程序结构，会用PROLOG进行简单的AI程序设计;2、了解LISP程序设计语言的基本特点；知识单元7：人工智能热点领域简介课程教学内容：1）数据挖掘；2）模式识别；3）机器学习；4）神经网络。课程的重点、难点：数据挖掘、神经网络课程教学要求：1、了解数据挖掘的基本目标、需要解决的问题;2、了解模式识别的基本目标、需要解决的问题;3、了解机器学习的基本目标、需要解决的问题;4、了解神经网络的基本目标、需要解决的问题;三、教学方法与手段多媒体媒体教学。四、教学学时分配章节与内容课时作业量备注人工智能概述21知识表示42搜索策略82自动推理41专家系统41人工智能程序设计82热点领域简介21合计3210五、考核方式与成绩评定标准1、考核方法：1、课题表现：其中包括学生出勤、课堂作业、回答问题、学生提问水平（30%）；2、实验课表现：包括学生在实验课上的动手能力、解决问题的能力（30%）；3、大作业：要求学生完成一项或若干项有一定难度的大作业或论文（40%）。2、成绩评定：课题表现+实验课表现+大作业六、教学参考资源