《人工智能導(dǎo)論》教學(xué)大綱

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1、 《人工智能導(dǎo)論》教學(xué)大綱 大綱說(shuō)明 課程代碼： 3235042 總學(xué)時(shí)： 32 學(xué)時(shí)（講課 32 學(xué)時(shí)） 總學(xué)分： 2 學(xué)分 課程類別：限制性選修 適用專業(yè)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)，以及有關(guān)專業(yè) 預(yù)修要求： C 程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 課程的性質(zhì)、目的、任務(wù)： 人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)中涉及研究、 設(shè)計(jì)和應(yīng)用智能機(jī)器的一個(gè)分

2、支。 本課程是計(jì)算機(jī) 科學(xué)與技術(shù)， 以及有關(guān)專業(yè)重要的專業(yè)方向與特色模塊課程之一。 通過(guò)本課程的開(kāi)設(shè)， 使學(xué) 生對(duì)人工智能的發(fā)展概況、 基本原理和應(yīng)用領(lǐng)域有初步了解， 對(duì)主要技術(shù)及應(yīng)用有一定掌握， 啟發(fā)學(xué)生對(duì)人工智能的興趣，培養(yǎng)知識(shí)創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新能力。 課程教學(xué)的基本要求： 人工智能的研究論題包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、規(guī)劃與行動(dòng)、多 Agent 系統(tǒng)、 語(yǔ)音識(shí)別、自動(dòng)語(yǔ) 言理解、專家系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)等。 這些研究論題的基礎(chǔ)是通用和專用的知識(shí)表示和推理機(jī)制、 問(wèn)題求解和搜索算法，以及計(jì)算智能技術(shù)等。要求學(xué)生掌握這些研究論題的基礎(chǔ)知識(shí)。 人工智能還提供一

3、套工具以解決那些用其它方法難以解決， 甚至無(wú)法解決的問(wèn)題。 這些工具包 括啟發(fā)式搜索和規(guī)劃算法， 知識(shí)表示和推理形式， 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)， 語(yǔ)音和語(yǔ)言理解方法，計(jì)算機(jī) 視覺(jué)和機(jī)器人學(xué)等。 要求學(xué)生掌握利用其中的重要工具解決給定問(wèn)題的基本方法。 大綱的使用說(shuō)明： 通過(guò)適當(dāng)調(diào)節(jié)教學(xué)內(nèi)容和學(xué)時(shí)安排，減少有關(guān)章節(jié)學(xué)時(shí)和增加專家系統(tǒng)這一章的學(xué)時(shí)，本大綱亦可作為《人工智能與專家系統(tǒng)》的課程教學(xué)大綱。 大綱正文 第一章 緒論 學(xué)時(shí)： 2 學(xué)時(shí)（講課 2 學(xué)時(shí)） 了解人類智能與人工智能的含義，人工智能的發(fā)

4、展和應(yīng)用領(lǐng)域；理解人工智能的內(nèi)涵。 本章講授要點(diǎn) ：在介紹人工智能概念的基礎(chǔ)上， 使學(xué)生了解本課程所涉知識(shí)的重要意義， 以及人工智能的應(yīng)用現(xiàn)狀和應(yīng)用前景。 重點(diǎn) ：人工智能的定義、發(fā)展，及其應(yīng)用領(lǐng)域。 難點(diǎn) ：對(duì)人工智能內(nèi)涵的理解。 第一節(jié) 人工智能的定義和發(fā)展 第二節(jié) 人類智能和人工智能 第三節(jié) 人工智能的學(xué)派及其爭(zhēng)論 第四節(jié) 人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域 第五節(jié) 人工智能對(duì)人類的影響 第二章 知識(shí)表示 學(xué)時(shí)： 6 學(xué)時(shí)（講課 6 學(xué)時(shí)）

5、 了解實(shí)現(xiàn)知識(shí)表示的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)法、 框架表示法、 劇本表示法及過(guò)程表示法； 理解狀態(tài)空 間法、問(wèn)題規(guī)約法；掌握謂詞邏輯法。 本章講授要點(diǎn) ： 對(duì)知識(shí)表示的方法進(jìn)行全面介紹，對(duì)于后續(xù)章節(jié)將涉及的知識(shí)表示方 法作重點(diǎn)講解。 重點(diǎn) ：狀態(tài)空間法，謂詞邏輯法，以及語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)法。 難點(diǎn) ：采用謂詞邏輯法實(shí)現(xiàn)知識(shí)表示。 第一節(jié) 狀態(tài)空間法 第二節(jié) 問(wèn)題規(guī)約法 第三節(jié) 謂詞邏輯法 第四節(jié) 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)法 第五節(jié) 框架表示 第六節(jié) 劇本表示 第七節(jié)

6、 過(guò)程的表示 作業(yè)： 采用狀態(tài)空間法和問(wèn)題規(guī)約法實(shí)現(xiàn)知識(shí)表示；用謂詞演算公式表示命題。 第三章 搜索原理 學(xué)時(shí)： 6 學(xué)時(shí)﹙講課 6 學(xué)時(shí)﹚了解遺傳算法、 模擬退火算法； 理解盲目搜索、 啟發(fā)式搜索； 掌握啟發(fā)式搜索與其它搜 索的關(guān)系的有關(guān)知識(shí)。 本章講授要點(diǎn) ： 在介紹各種搜索原理的基礎(chǔ)上，講解它們的適用場(chǎng)合，以及它們之間 的內(nèi)在關(guān)系。 重點(diǎn) ：?jiǎn)l(fā)式搜索，及其與其它搜索的關(guān)系。 難點(diǎn) ：各種搜索方法的適用場(chǎng)合。 第一節(jié) 盲目搜索 第二節(jié) 啟發(fā)式搜索 第三節(jié) 遺傳算法 第四

7、節(jié) 模擬退火算法 作業(yè)： 說(shuō)明寬度優(yōu)先搜索，等代價(jià)搜索，有序搜索的內(nèi)在關(guān)系 。 第四章 推理技術(shù)  學(xué)時(shí)：  6 學(xué)時(shí)﹙講課  6 學(xué)時(shí)﹚ 了解規(guī)則演繹系統(tǒng)、  不確定性推理的知識(shí)；  理解消解原理；  掌握利用消解原理解決問(wèn)題 的方法。 本章講授要點(diǎn) ： 在介紹各種推理技術(shù)的基礎(chǔ)上，著重闡述消解原理，利用消解原理解決問(wèn)題的方法，以及消

8、解原理的局限性。 重點(diǎn) ：消解原理，利用消解原理解決問(wèn)題的方法。 難點(diǎn) ：利用消解原理解決問(wèn)題的方法。 第一節(jié) 消解原理 第二節(jié) 規(guī)則演繹系統(tǒng)簡(jiǎn)介 第三節(jié) 產(chǎn)生式系統(tǒng) 第四節(jié) 不確定性推理 作業(yè)： 求謂詞公式的子句集；用消解原理證明命題。 第五章 專家系統(tǒng) 學(xué)時(shí)： 2 學(xué)時(shí)﹙講課 2 學(xué)時(shí)﹚ 了解專家系統(tǒng)的一般特點(diǎn)，類型，結(jié)構(gòu)和建造步驟。 本章講授要點(diǎn) ： 概要介紹作為人工智能的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域，專家系統(tǒng)的一般特點(diǎn)和 結(jié)構(gòu)，拓寬學(xué)生對(duì)于人工智能應(yīng)用研究的知識(shí)面。 重點(diǎn) ：專家

9、系統(tǒng)的一般特點(diǎn)和結(jié)構(gòu)。 難點(diǎn) ：專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和建造步驟。 第一節(jié) 專家系統(tǒng)概述 第二節(jié) 專家系統(tǒng)的一般特點(diǎn) 第三節(jié) 專家系統(tǒng)的類型 第四節(jié) 專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和建造步驟 第六章 機(jī)器學(xué)習(xí) 學(xué)時(shí)： 6 學(xué)時(shí)﹙講課 6 學(xué)時(shí)﹚ 了解機(jī)器學(xué)習(xí)的研究意義， 常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法； 理解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理； 掌握基于 反向傳播網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法。 本章講授要點(diǎn) ： 在介紹常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法的基礎(chǔ)上， 著重講解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理， 使學(xué)生對(duì)于基于反向傳播網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算

10、法有較為深刻的理解。 重點(diǎn) ：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理，基于反向傳播網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法。 難點(diǎn) ：基于反向傳播網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法。 第一節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)的研究意義與發(fā)展史 第二節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本結(jié)構(gòu) 第三節(jié) 幾種常用的學(xué)習(xí)方法 第四節(jié) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 作業(yè)： 描述給定的反向傳播網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程。 第七章 規(guī)劃系統(tǒng) 學(xué)時(shí)： 2 學(xué)時(shí)﹙講課 2 學(xué)時(shí)﹚ 了解規(guī)劃的作用與任務(wù)；理解基于謂詞邏輯的規(guī)劃方法。 本章講授要點(diǎn) ：使學(xué)生了解規(guī)劃的作用與問(wèn)題分解途徑， 體會(huì)自動(dòng)規(guī)

11、劃與一般問(wèn)題求解 相比，更注重于問(wèn)題的求解過(guò)程，而不是求解結(jié)果。 重點(diǎn) ：規(guī)劃的作用與任務(wù)，基于謂詞邏輯的規(guī)劃。 難點(diǎn) ：基于謂詞邏輯的規(guī)劃。 第一節(jié) 規(guī)劃的作用與任務(wù) 第二節(jié) 基于謂詞邏輯的規(guī)劃 第三節(jié) STRIPS 規(guī)劃系統(tǒng) 第一節(jié) 分層規(guī)劃 第八章 Agent 課時(shí)： 2 學(xué)時(shí)﹙講課 2 學(xué)時(shí)﹚ 了解分布式人工智能特點(diǎn)， 以及 Agent 在分布式人工智能方面的作用； 理解 Agent 的要 素與結(jié)構(gòu)。

12、 本章講授要點(diǎn) ：在分析分布式人工智能特點(diǎn)的基礎(chǔ)上， 介紹 Agent 在分布式人工智能方 面的作用。 重點(diǎn) ： Agent 及其要素， Agent 的結(jié)構(gòu)。 難點(diǎn) ： Agent 及其要素。 第一節(jié) 分布式人工智能 第二節(jié) Agent 及其要素 第三節(jié) Agent 的結(jié)構(gòu) 第四節(jié) Agent 通信 本課程對(duì)學(xué)生自學(xué)的要求： 對(duì)本課程的預(yù)修課程 C 程序設(shè)計(jì)語(yǔ)

13、言和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行復(fù)習(xí)， 了解離散數(shù)學(xué)課程中的相關(guān)內(nèi)容。 課前預(yù)習(xí)， 課后完成所布置的作業(yè)和思考題， 并了解與本課程相關(guān)的本專業(yè)前沿知識(shí)。 課時(shí)數(shù)分配表： 序號(hào) 內(nèi)容 學(xué)時(shí) 作業(yè)（次） 1 第一章 緒論 2 2 第二章 知識(shí)表示 6 2 3 第三章 搜索原理 6 1 4 第四章 推理技術(shù) 6 1 5 第五章 專家系統(tǒng) 2 6 第六章 機(jī)器學(xué)習(xí) 6 1 7 第七章 規(guī)劃系統(tǒng) 2 8 第八章 Agent 2 合計(jì) 32 考核方式與要求： 期末筆試與平時(shí)練習(xí) 推薦教材與參考書(shū)目： 1. 蔡自興， 徐光祐。人工智能及其應(yīng)用， 第三版，本科生用書(shū)。 清華大學(xué)出版社， 2003 。 2. N. J. Nilsson. Artificial Intelligence: A New Synthesis. Morgan Kanfmann, 1998; 機(jī)械工業(yè)出社， 1999 。 3．廉師友。人工智能技術(shù)導(dǎo)論，第二版。西安電子科技大學(xué)出版社， 2002