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1、 人工智能课程教学大纲 课程代码：H0404X 课程名称：人工智能 适用专业：计算机科学与技术专业及有关专业 课程性质：本科生专业基础课学位课 主讲教师：中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所蔡自兴教授 总 学 时：40 学时课堂讲授 36 学时，实验教学 4 学时 课程学分：2 学分 预修课程：离散数学，数据结构 一.教学目的和要求：通过本课程学习，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。人工智能涉及自主智能系统的设计和分析，与软件系统、物理机器、传感器和驱动器有关，常以机器人或自
2、主飞行器作为例子加以介绍。一个智能系统必须感知它的环境，与其它Agent 和人类交互作用，并作用于环境，以完成指定的任务。人工智能的研究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。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。此外，人工智能还提供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索和规划算法，知识表示和推理形式，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。通过学习，学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适
3、当的实现方法。二.课程容简介 人工智能的主要讲授容如下：1.叙述人工智能和智能系统的概况，列举出人工智能的研究与应用领域。2.研究传统人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法 谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。3.讨论高级知识推理，涉及非单调推理、时序推理、和各种不确定推理方法。4.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命诸容。5.比较详细地讨论了人工智能的主要应用，包括专家系统、机器学习、自动规划、Agent、自然语言理解、机器视觉和智能控制等。对于应用容，根据学时，有选择
4、地进行讲授。6.评述近年来人工智能的争论，讨论人工智能对人类经济、社会和文化的影响，展望人工智能的发展。以上容反映了人工智能的最新进展，理论联系实际，具有很好的针对性。三.教学容和学时安排 教学容的章节和学时安排如下（总学时 40，其中实验 4 学时，课堂必学容 30 学时，选学容为 12 学时中选 6 学时，即第八章至第十二章中选 3 章简要讲授）：第一章 绪论2 学时 1.1 人工智能的定义和发展 1.2 人类智能和人工智能 1.3 人工智能各学派的认知观 1.4 人工智能的研究与应用领域 第二章 知识表示方法6 学时 2.1 状态空间法 2.2 问题规约法 2.3 谓词逻辑法 2.4 语
5、义网络法 2.5 框架表示 2.6 剧本表示 2.7 过程的表示 第三章 搜索推理技术6 学时 3.1 图搜索策略 3.2 盲目搜索 3.3 启发式搜索 3.4 消解原理 3.5 规则演绎系统 3.6 产生式系统 3.7 系统组织技术 3.8 不确定推理 3.9 非单调推理 实验一.产生式系统的推理2 学时 第四章 计算智能（1）：神经计算 模糊计算4 学时 4.1 概述 4.2 神经计算 4.3 模糊计算 第五章 计算智能（2）：进化计算 人工生命2 学时 5.1 遗传算法 5.2 进化策略 5.3 进化编程 5.4 人工生命 第六章 专家系统4 学时 6.1 专家系统概述 6.2 基于规则
6、的专家系统 6.3 基于框架的专家系统 6.4 基于模型的专家系统 6.5 新型专家系统 6.6 专家系统的设计 6.7 专家系统开发工具 第七章 机器学习4 学时 7.1 机器学习的定义和发展历史 7.2 机器学习的主要策略和基本结构 7.3 机械学习 7.4 归纳学习 7.5 类比学习 7.6 解释学习 7.7 神经学习 7.8 知识发现 第八章 自动规划2 学时（可选）8.1 规划系统的定义与任务 8.2 积木世界的机器人规划 8.3 STRIPS 规划系统 8.4 具有学习能力的规划系统 8.5 分层规划 8.6 基于专家系统的规划 实验二.移动机器人的路径规划与行为决策2 学时 第九
7、章 艾真体（Agent）2 学时（可选）9.1 分布式人工智能 9.2 Agent 及其要素 9.3 艾真体的结构 9.4 艾真体通信 9.5 多艾真体系统 第十章 机器视觉2 学时（可选）10.1 图像的理解与分析 10.2 积木世界的景物分析 10.3 视觉的知识表示与控制策略 10.4 物体形状的分析与识别 第十一章 自然语言理解2 学时（可选）11.1 自然语言理解的一般问题 11.2 句法和语义的自动分析 11.3 句子的自动理解 11.4 语言的自动生成 11.5 自然语言理解系统应用举例 第十二章 智能控制2 学时（可选）12.1 智能控制的发展与定义 12.2 智能控制的结构理
8、论与特点 12.3 智能控制系统 12.4 智能控制的应用领域 第十三章 人工智能的展望2 学时 13.1 人工智能的争论 13.2 人工智能对人类的影响 13.3 对人工智能的展望 四.教学进度表 教学进度表 专业名称 年级 课堂教学时数 36 课程名称 人工智能 总学时数 实 验 时 数 4 主讲教师 其它 周次 教学容 教学 时数 教学 方式 备注 1 第一章 绪论 1.1 人工智能的定义和发展 1.2 人类智能和人工智能 1.3 人工智能各学派的认知观 1.4 人工智能的研究与应用领域 2 讲授 第二章 知识表示方法 2.1 状态空间法 2.2 问题规约法 2 讲授 2 2.3 谓词逻
9、辑法 2.4 语义网络法 3 讲授 *2.5 框架表示*2.6 剧本表示*2.7 过程的表示 1 讲授 3 第三章 搜索推理技术 3.1 图搜索策略 3.2 盲目搜索 2 讲授 3.3 启发式搜索 3.4 消解原理 2 讲授 4 3.5 规则演绎系统 3.6 产生式系统*3.7 系统组织技术*3.8 不确定推理*3.9 非单调推理 2 讲授 实验一.产生式系统的推理 2 实验 5 第四章 计算智能（1）：神经计算 模糊计算 4.1 概述 1 讲授 周次 教学容 教学 时数 教学 方式 备注 4.2 神经计算 4.3 模糊计算 3 讲授 6 第五章 计算智能（2）：进化计算 人工生命 5.1 遗
10、传算法 5.2 进化策略 5.3 进化编程 5.4 人工生命 2 讲授 第六章 专家系统 6.1 专家系统概述 6.2 基于规则的专家系统 6.3 基于框架的专家系统 2 讲授 7 6.4 基于模型的专家系统 6.5 新型专家系统 6.6 专家系统的设计 6.7 专家系统开发工具 2 讲授 第七章 机器学习 7.1 机器学习的定义和发展历史 7.2 机器学习的主要策略和基本结构 7.3 机械学习 7.4 归纳学习 2 讲授 8 7.5 类比学习 7.6 解释学习 7.7 神经学习 7.8 知识发现 2 讲授 第八章 自动规划 8.1 规划系统的定义与任务 8.2 积木世界的机器人规划 8.3
11、STRIPS 规划系统 8.6 具有学习能力的规划系统 8.7 分层规划 8.8 基于专家系统的规划 2 讲授 9 实验二.移动机器人的路径规划与行为决策 2 实验 *第九章 艾真体（Agent）9.1 分布式人工智能 9.2 Agent 及其要素 9.3 艾真体的结构 9.4 艾真体通信 9.5 多艾真体系统 2 讲授 可选 周次 教学容 教学 时数 教学 方式 备注*第十章 机器视觉 10.5 图像的理解与分析 10.6 积木世界的景物分析 10.7 视觉的知识表示与控制策略 10.8 物体形状的分析与识别 2 讲授 可选 10*第十一章 自然语言理解 11.1 自然语言理解的一般问题 1
12、1.6 句法和语义的自动分析 11.7 句子的自动理解 11.8 语言的自动生成 11.9 自然语言理解系统应用举例 2 讲授 可选*第十二章 智能控制 12.5 智能控制的发展与定义 12.6 智能控制的结构理论与特点 12.7 智能控制系统 12.8 智能控制的应用领域 2 讲授 可选 第十三章 人工智能的展望 13.4 人工智能的争论 13.5 人工智能对人类的影响 13.6 对人工智能的展望 2 讲授 *第九章至第十二章，由主讲教师决定选授其中的两章。任课老师 教研室主任 五.教材及主要参考书 1.蔡自兴，徐光祐。人工智能及其应用，第三版，本科生用书。清华大学，2003。2.N.J.Nilsson.Artificial Intelligence:A New Synthesis.Morgan Kanfmann,1998;机械工业出社，1999。