《人工智能》课程教学大纲

《人工智能》课程教学大纲 一、课程基本信息 开课单位 信息与网络工程学院 课程类别 个性拓展 课程名称 人工智能 课程编码 GT28101 开课对象 网络工程专业、计算机科学与技术专业 开课学期 第 4 或 6 学期 学时/学分 36 学时/2 学分（理论课：28 学时/1.5 学分；实验课： 8 学时/0.5 学分） 先修课程 离散数学、数据结构、程序设计 课程简介： 人工智能是计算机科学的重要分支，是研究如何利用计算机来模拟人脑所从事的感知、 推理、学习、思考、规划等人类智能活动，来解决需要用人类智能才能解决的问题，以延伸 人们智能的科学。该课程主要讲述人工智能的基本概念及原理、知识与知识表示、机器推理、 搜索策略、神经网络、机器学习、遗传算法等方面内容。 二、课程教学目标 《人工智能》 是计算机科学与技术专业的一门专业拓展课， 通过本课程的学习使本科生 对人工智能的基本内容、 基本原理和基本方法有一个比较初步的认识， 掌握人工智能的基本 概念、基本原理、知识的表示、推理机制和智能问题求解技术。启发学生开发软件的思路， 培养学生对相关的智能问题的分析能力，提高学生开发应用软件的能力和水平。 三、教学学时分配 《人工智能》课程理论教学学时分配表 章次 主要内容 学时分配 教学方法或手段 第一章 人工智能概述 3 讲授法、多媒体 第二章 智能程序设计语言 5 讲授法、多媒体 第三章 图搜索技术 4 探究式、多媒体 第四章 基于谓词逻辑的机器推理 6 讲授法、多媒体 第五章 机器学习与专家系统 4 概述法、多媒体 第六章 智能计算与问题求解 6 启发式、多媒体 合计 28 《人工智能》课程实验内容设置与教学要求一览表 序 号 实验 项目 名称 实验内容 教学要求 学 时 分 配 实 验 类 别 实 验 类 型 每 组 人 数 实 实 验 一 一 分 支 与 循 环 程 序 设 计 1) Prolog 运行环境； 2)利用 PROLOG 进行事 实库、规则库的编写； 3)分支程序设计； 4)循环程序设计； 5)输入出程序设计。 1)了解 PROLOG 语言中常 量、变量的表示方法； 2)了解 PROLOG 进行事实 库、规则库的编写方法； 3)掌握分支程序设计; 4)掌握循环程序设计； 5)掌握 PROLOG 输入输出 程序设计； 2 必 做 验 证 性 1 实 实 验 二 递 归 与 表 处 理 程 序 设计 1) 谓 词asserta和 retract 用法； 2)递归程序设计； 3)表处理程序设计； 4)综合应用程序设计。 1） 了解 PROLOG 中的谓词 asserta和retract进行 数据管理； 2） 掌握动态数据库方法； 3） 掌握 PROLOG 递归程序 设计方法； 4） 掌握 PROLOG 表处理程 2 必 做 验 证 性 1 序设计方法。 实 实 验 三 小 型 专 家 系 统 设计 1）建造一个小型的专 家系统； 2） 用 PROLOG 语言或者 其他高级语言编程实 现小型专家系统 3）用产生式系统实现 专家系统 （应具有知识 库、 推理机和动态数据 库三部分） 1）了解专家系统设计方 法； 2）加深对专家系统原理 的理解； 3）学会用搜索技术解决 一些应用问题。 4 必 做 设 计 性 1 四、教学内容和教学要求 第一章 人工智能概述（3 学时） （一）教学要求 1. 掌握人工智能的基本概念； 2. 理解人工智能的发展状况。 3. 理解人工智能的基本技术； 4. 了解人工智能的研究途径与方法； 5. 了解人工智能的分支领域； （二）教学重点与难点 教学重点：人工智能的基本技术。 教学难点：三大学派的研究途径与方法。 （三）教学内容 第一节 人工智能的基本概念 1. 什么是人工智能 2. 强人工智能与弱人工智能 3. 脑智能和群智能 4. 符号智能和计算智能 第二节 人工智能发展概况 1. 人工智能学科的产生 2. 人工智能学科的发展 3. 人工智能三大学派 第三节 人工智能研究途径与方法 1. 人工智能的研究目标 2. 人工智能的研究方法 3. 人工智能的研究内容 第四节 人工智能基本技术 1. 推理技术 2. 搜索技术 3. 知识库技术 4. 归纳技术 5. 联想技术 第五节人工智能的应用 1. 难题求解 2. 机器定理证明 3. 自动程序设计 4. 模式识别 5. 机器翻译 6. 智能管控 7. 智能决策 8. 智能人机接口 第六节 人工智能的影响 1. 人工智能对人类的影响 2. 人工智能对社会的影响 本章习题要点：对基本概念、技术、方法的理解。 第二章 智能程序设计语言（5 学时） （一）教学要求 1．了解常见的几种人工智能程序设计语言； 2．理解逻辑型程序设计语言 PROLOG； 3．掌握 Turbo PROLOG 程序设计方法及常规程序设计。 （二）教学重点与难点 教学重点：TURBO PROLOG 常规程序设计。 教学难点：PROLOG 程序的运行机理。 （三）教学内容 第一节 人工智能语言概述 1. 什么是智能程序设计语言 2. 智能程序设计语言的特点 第二节 基本 PROLOG 语言 1. PROLOG 的语句 2. PROLOG 的程序构成 3. PROLOG 程序的运行机理 第三节 PROLOG 程序设计 1. 标准领域 2. 运算符与表达式 3. 输入与输出 4. 分支程序设计 5. 循环程序设计 6. 表处理与递归 7. 回溯控制 本章习题要点：对程序结构和设计方法的理解，进行分支、循环、递归程序设计和调 试。 第三章 图搜索技术（4 学时） （一）教学要求 1．掌握状态图搜索技术； 2．掌握状态图问题求解； 3．理解与或图搜索； 4．理解与或图问题求解; 5．了解博弈树搜索。 （二）教学重点与难点 教学重点：状态图搜索技术与状态图问题求解。 教学难点：博弈树搜索。 （三）教学内容 第一节 状态图搜索 1. 图搜索技术 2. 状态图搜索方式 3. 状态图搜索策略 4. 状态图搜索算法 第二节 状态图问题求解论 1. 问题的状态图表示 2. 状态图问题求解程序举例 第三节 与或图搜索 1. 与或图描述 2. 与或图搜索方式 3. 与或图搜索策略 4. 与或图搜索算法 第四节 与或图问题求解 1. 问题的与或图表示 2. 与或图问题求解程序举例 第五节 博弈树搜索 1. 博弈树的概念 2. 极小极大分析法 3. α-β 剪枝技术 4. 问题求解举例 本章习题要点：对基本概念、技术、算法的理解，用图搜索技术求解难题。 第四章 基于谓词逻辑的机器推理（6 学时） （一）教学要求 1．掌握一阶谓词逻辑； 2．掌握归结演绎推理； 3．了解归结策略； 4．了解 Horn 子句归结与逻辑程序。 （二）教学重点与难点 教学重点：归结演绎推理、Horn 子句。 教学难点：归结策略。 （三）教学内容 第一节 一阶谓词逻辑 1. 基本概念 2. 谓词公式 3. 常用逻辑等价式及蕴含式 第二节 归结原理 1. 子句集 2. 命题逻辑中的归结原理 3. 谓词逻辑中的归结原理 4. 应用归结原理求取问题答案 第三节 归结策略 1.