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文档简介
《人工智能导论》教学大纲.《人工智能导论》教学大纲
大纲说明
课程代码:3235042
总学时:32学时(讲课32学时)
总学分:2学分
课程类别:限制性选修
适用专业:计算机科学与技术,以及有关专业
预修要求:C程序设计语言,数据结构
课程的性质、目的、任务:
人工智能是计算机科学中涉及讨论、设计和应用智能机器的一个分支。本课程是计算机科学与技术,以及有关专业重要的专业方向与特色模块课程之一。通过本课程的开设,使同学对人工智能的进展概况、基本原理和应用领域有初步了解,对主要技术及应用有肯定把握,启发同学对人工智能的爱好,培育学问创新和技术创新力量。
课程教学的基本要求:
人工智能的讨论论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些讨论论题的基础是通用和专用的学问表示和推理机制、问题求解和搜寻算法,以及计算智能技术等。要求同学把握这些讨论论题的基础学问。
人工智能还供应一套工具以解决那些用其它方法难以解决,甚至无法解决的问题。这些工具包括启发式搜寻和规划算法,学问表示和推理形式,机器学习技术,语音和语言理解方法,计算机视觉和机器人学等。要求同学把握利用其中的重要工具解决给定问题的基本方法。大纲的使用说明:
通过适当调整教学内容和学时支配,削减有关章节学时和增加专家系统这一章的学时,本大纲亦可作为《人工智能与专家系统》的课程教学大纲。
大纲正文
第一章绪论学时:2学时(讲课2学时)了解人类智能与人工智能的含义,人工智能的进展和应用领域;理解人工智能的内涵。
本章讲授要点:在介绍人工智能概念的基础上,使同学了解本课程所涉学问的重要意义,以及人工智能的应用现状和应用前景。
重点:人工智能的定义、进展,及其应用领域。
难点:对人工智能内涵的理解。
第一节人工智能的定义和进展
其次节人类智能和人工智能
第三节人工智能的学派及其争辩
第四节人工智能的讨论与应用领域
第五节人工智能对人类的影响
其次章学问表示学时:6学时(讲课6学时)了解实现学问表示的语义网络法、框架表示法、剧本表示法及过程表示法;理解状态空间法、问题规约法;把握谓词规律法。
本章讲授要点:对学问表示的方法进行全面介绍,对于后续章节将涉及的学问表示方法作重点讲解。
重点:状态空间法,谓词规律法,以及语义网络法。
难点:采纳谓词规律法实现学问表示。
第一节状态空间法
其次节问题规约法
第三节谓词规律法
第四节语义网络法
第五节框架表示
第六节剧本表示
第七节过程的表示
作业:采纳状态空间法和问题规约法实现学问表示;用谓词演算公式表示命题。
第三章搜寻原理学时:6学时﹙讲课6学时﹚了解遗传算法、模拟退火算法;理解盲目搜寻、启发式搜寻;把握启发式搜寻与其它搜寻的关系的有关学问。
本章讲授要点:在介绍各种搜寻原理的基础上,讲解它们的适用场合,以及它们之间的内在关系。
重点:启发式搜寻,及其与其它搜寻的关系。
难点:各种搜寻方法的适用场合。
第一节盲目搜寻
其次节启发式搜寻
第三节遗传算法
第四节模拟退火算法
作业:说明宽度优先搜寻,等代价搜寻,有序搜寻的内在关系。
第四章推理技术学时:6学时﹙讲课6学时﹚了解规章演绎系统、不确定性推理的学问;理解消解原理;把握利用消解原理解决问题的方法。
本章讲授要点:在介绍各种推理技术的基础上,着重阐述消解原理,利用消解原理解决问题的方法,以及消解原理的局限性。
重点:消解原理,利用消解原理解决问题的方法。
难点:利用消解原理解决问题的方法。
第一节消解原理
其次节规章演绎系统简介
第三节产生式系统
第四节不确定性推理
作业:求谓词公式的子句集;用消解原理证明命题。
第五章专家系统学时:2学时﹙讲课2学时﹚了解专家系统的一般特点,类型,结构和建筑步骤。
本章讲授要点:概要介绍作为人工智能的一个重要应用领域,专家系统的一般特点和结构,拓宽同学对于人工智能应用讨论的学问面。
重点:专家系统的一般特点和结构。
难点:专家系统的结构和建筑步骤。
第一节专家系统概述
其次节专家系统的一般特点
第三节专家系统的类型
第四节专家系统的结构和建筑步骤
第六章机器学习学时:6学时﹙讲课6学时﹚了解机器学习的讨论意义,常用的机器学习方法;理解人工神经网络的原理;把握基于反向传播网络的学习算法。
本章讲授要点:在介绍常用的机器学习方法的基础上,着重讲解人工神经网络的原理,使同学对于基于反向传播网络的学习算法有较为深刻的理解。
重点:人工神经网络的原理,基于反向传播网络的学习算法。
难点:基于反向传播网络的学习算法。
第一节机器学习的讨论意义与进展史
其次节机器学习的基本结构
第三节几种常用的学习方法
第四节人工神经网络
作业:描述给定的反向传播网络的学习过程。
第七章规划系统学时:2学时﹙讲课2学时﹚了解规划的作用与任务;理解基于谓词规律的规划方法。
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