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1、 人工智能理论与应用课程简介 课程编号:A0940111 课程名称:人工智能理论与应用 学分/学时:3/48 先修课程:数据结构、离散数学和高级程序设计语言 适用专业:计算机科学与技术 课程性质:限选 考核方式:考查 考核形式:大作业、实验评估 建议教材:人工智能教程,王士同主编,电子工业出版社,2006 年 2 月第 2 版 内容简介:(200 字以内)(黑体五号)1、人工智能研究的发展和基本原则:人工智能的研究和应用;人工智能研究的发展;人工智能研究的成果;人工智能研究的基本原则;存在的问题和发展前景 2、一般图搜索:回溯策略、图搜索策略、无信息搜索过程、启发式图搜索过程、搜索算法讨论。3
2、、与或图搜索问题:与或图的搜索、与或图的启发式搜索算法 AO*、博弈树的搜索。4、谓词逻辑与归结原理:命题逻辑、谓词逻辑基础、谓词逻辑归结原理、HERBRAND 定理。5、知识表示:知识、知识表示、知识观、产生式表示方法、语义网络表示、框架表示以及其他表示方法。6、不确定性推理方法:不确定性推理的基本问题、贝叶斯网络、主观贝叶斯方法、确定性方法、证据理论。7、机器学习:机器学习概论、实例学习、基于解释的学习、决策树学习、神经网络学习、知识发现与数据挖掘。8、高级搜索:基本概念、局部搜索算法、模拟退火算法、遗传算法等。人工智能理论与应用 Artificial Intelligence Theor
3、y and Application 课程编号:A0940111 学 分:3 学 时:48 学时 (讲课学时:32 实验学时:16)先修课程:数据结构、离散数学和高级程序设计语言 适用专业:计算机科学与技术 建议教材:人工智能教程,王士同主编,电子工业出版社,2006 年 2 月第 2 版 主要参考书:(1)高等学校规划教材:人工智能原理及其应用 电子工业出版社 王万森 2012(2)人工智能及其应用(第 4 版)蔡自兴、徐光祐 清华大学出版社 2010 开课学院:计算机科学与工程学院 修订日期:2015 年 4 月 一、课程说明(黑体五号)人工智能是一门综合性前沿学科,是计算机学科的重要分支。
4、通过对人工智能课程的学习,使学生掌握人工智能技术的基本原理;了解启发式搜索策略、与或图搜索问题、谓词逻辑与归结原理、知识表示、不确定性推理方法、机器学习和知识发现等目前人工智能的主要研究领域的原理、方法和技术;增强学生的逻辑思维与实验能力,为今后在各自领域开拓高水平的人工智能技术应用奠定基础。二、课程目标(黑体五号)(需对应于本专业 2014 级培养方案中的毕业要求进行细化分解)根据课程在知识结构中的作用,教学要求分为掌握、熟悉、了解、选学四个层次,具体要求如下。1掌握部分:一般图搜索(回溯策略、图搜索策略、无信息搜索过程、启发式图搜索过程);与或图搜索问题包括与或图的启发式搜索算法 AO*、
5、博弈树的搜索;谓词逻辑与归结原理(谓词逻辑归结原理、HERBRAND 定理);知识表示(产生式表示方法、语义网络表示、框架表示);不确定性推理方法(不确定性推理的基本问题、贝叶斯网络、主观贝叶斯方法、确定性方法)(对应毕业要求中的、2熟悉部分:不确定性推理方法之证据理论;机器学习(机器学习概论、实例学习、基于解释的学习、决策树学习、神经网络学习)。(对应毕业要求中的、3了解部分:人工智能研究的发展和基本原则;知识原则、知识表示的作用、功能、性能;自动规划技术的新进展,人工智能的最新进展和面临的挑战。(对应毕业要求中的、4选学部分:高级搜索。(对应毕业要求中的 三、教学内容及基本要求 第一章:人
6、工智能概述 1、讲授内容:(1)人工智能的概念 (2)人工智能的研究途径和方法 (3)人工智能的分之领域 (4)人工智能的基本技术 (5)人工智能的发展概况 2、教学要求: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 3、教学重点:人工智能概念 4、难点:人工智能的研究途径和方法 第二章:基于谓词逻辑的机器推理 1、讲授内容:(1)一阶谓词逻辑 (2)归结演绎推理 (3)应用归结原理求取问题答案 (4)归结策略 (5)Horn 子句归结与逻辑程序 (6)非归结演绎推理 2、教学要求:了解:一阶
7、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 3、教学重点:归结演绎推理 4、难点:Horn 子句归结与逻辑程序 第三章:图搜索技术 1、讲授内容:(1)状态图搜索 (2)状态图问题求解 (3)与或图搜索 (4)与或图问题求解 (5)博弈树搜索 2、教学要求:了解:常用的图搜索技术 理解:与或图搜索问题的原理 掌握:与或图的启发式搜索算法 AO 3、教学重点:与或图的启发式搜索算法 4、难点:与或图搜索 第四章:产生式系统 1、讲授内容:(1)产生式规则 (2)产生式系统 (3)产生式系统与图
8、搜索 (4)产生式系统的应用 2、教学要求:了解:产生式 理解:谓词逻辑归结原理 掌握:Herbrand 定理 3、教学重点:谓词逻辑归结原理 4、难点:Herbrand 定理 第五章:知识表示 1、讲授内容:(1)知识及其表示 (2)框架 (3)语义网络 (4)面向对象知识表示 2、教学要求: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 3、教学重点:产生式表示 语义网络表示 4、难点:框架表示 第六章:不确定性推理方法 1、讲授内容:(1)不确定性及其类型 (2)不确定性知识的表示 (3)不确定性推理的一般模式 (4)确定性理论 (5)证据理论 (6)模糊推
9、理 2、教学要求:了解:不确定性推理方法的概述 理解:论证理论 模糊推理 掌握:论证理论 3、教学重点:论证理论 模糊推理 4、难点:证据理论(D-Stheory)第七章:专家系统 1、讲授内容:(1)专家系统的概念 (2)专家系统的结构 (3)专家系统的应用与发展 (4)专家系统设计与实现 (5)专家系统开发与环境 (6)新一代专家系统研究 2、教学要求:了解:专家系统的概述、专家系统的组成结构与发展 理解:专家系统的设计与实现 掌握:专家系统的开发与使用 3、教学重点:专家系统的设计与实现 4、难点:新一代专家系统概述 第八章:机器学习 1、讲授内容:(1)符号学习 (2)神经网络学习 2
10、、教学要求:了解:机器学习的概述 理解:符号学习 掌握:常用的机器学习的方式 3、教学重点:神经网络学习 4、难点:遗传算法 四、课程学时分配 人工智能原理及应用课程根据教学计划规定的学时数,理论课 32 学时,实践 16 学时,具体学时分配如下表,供参考。教学内容概要 学时 教学方式 对应 课程目标 讲课 实验 实践 第一章:人工智能概述 2 讲授 3 第二章:基于谓词逻辑的机器推理文法和语言 4 2 讲授、实验 1、2 第三章:图搜索技术 4 4 讲授、实验 1、2 第四章:产生式系统 4 4 讲授、实验 1、2 第五章:知识表示 4 2 讲授、实验 1、2 第六章:不确定性推理方法 4
11、4 讲授、实验 1、2 第七章:专家系统 4 讲授 3 第八章:机器学习 4 讲授 3 合计 32 16 五、其他教学环节(针对理实一体类课程填写此项)六、授课说明 1、教学方法 (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。2、教学手段(1)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
12、学生学习积极性,进行启发式的教学。(2)注重学生动手能力的培养,积极鼓励和引导学生对所学的知识、技能加以拓宽、深化。七、考核办法 课程名称:人工智能理论与应用 课程号:A0940111 考核方式:考查 考核形式:大作业 60%、实验评估 30%、作业 10%本课程的学生成绩由平时成绩和期末成绩两部分组成,其中平时成绩占总成绩的 40%,期末成绩占总成绩的 60%。平时成绩由实验评估、作业综合评定。制定人:审定人:批准人:(填写要求)1、课程教学大纲制定和修订由学院(部)教学分管领导负责组织,由教研室执行具体工作任务,由经验丰富的教师或教师小组执笔,教研室讨论通过,要明确各自职责,不要使签字流于形式。2、制定人、审定人、批准人不能为同一人,原则上制定人为讲课教师,审定人为教研室主任,批准人为学院(部)教学主任。3、制定人原则上需有丰富的教学经验,具有中级以上职称。4、请将姓名打入电子文稿。