《人工智能》课程教学大纲.doc

《人工智能》课程教学大纲 - 《人工智能》课程教学大纲 〔Artificial Intelligence〕 课程性质：院公选课 适用专业：各专业 先修课程：离散数学、数据构造、操作系统原理 后续课程： 总 学 分：2学分 一、教学目的与要求 1．教学目的 人工智能主要研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算机系统本课程要求学生掌握人工智能的根本原理，理解人工智能中常用的根本技术，诸如：知识表示技术、搜索技术、自动推理技术以及专家系统等，同时学会运用Prolog语言求解人工智能的实际问题 2．教学要求 学生必须具有离散数学、程序设计、数据构造、操作系统方面的知识 二、课时安排 序号 1 2 3 4 5 6 人工智能概述 人工智能程序设计语言 基于谓词逻辑的机器推理 图搜索技术 产生式系统 知识表示 合 计 教学内容 讲课学时 4 6 6 8 4 4 32 实验学时 三、教学内容 1．人工智能概述〔4学时〕 〔1〕教学根本要求 理解：人工智能的开展概况 理解：人工智能的概念 掌握：人工智能的研究途径与方法、人工智能的分支领域 灵敏运用：人工智能的根本技术 〔2〕教学内容 ①人工智能的概念 ②人工智能的研究途径与方法(重点) ③人工智能的分支领域(重点、难点) ④人工智能的根本技术(难点) ⑤人工智能的开展概况 2．人工智能程序设计语言〔6学时〕 〔1〕教学根本要求 理解：人工智能程序设计语言分类 掌握：函数型程序设计语言LISP和逻辑型程序设计语言PROLOG 灵敏运用：Turbo PROLOG程序设计语言 〔2〕教学内容 ①综述 ②函数型程序设计语言LISP(重点) ③逻辑型程序设计语言PROLOG(重点、难点) ④Turbo PROLOG程序设计(难点) 3．基于谓词逻辑的机器推理〔6学时〕 〔1〕教学根本要求 理解：谓词及谓词逻辑，形式演绎推理 掌握：归结演绎推理 灵敏运用：应用归结原理求取问题答案 理解：Horn子句归结与逻辑程序、非归结演绎推理 〔2〕教学内容 ①一阶谓词逻辑 ②归结演绎推理(重点) ③应用归结原理求取问题答案(重点、难点) ④归结策略 ⑤归结反演程序举例 ⑥Horn子句归结与逻辑程序(难点) ⑦非归结演绎推理 4．图搜索技术〔8学时〕 〔1〕教学根本要求 掌握：状态图搜索方法、与或图搜索方法 灵敏运用：状态图搜索方法进展问题求解、与或图搜索方法进展问题求解 理解：博弈树搜索技术 〔2〕教学内容 ①状态图搜索(重点、难点) ②状态图问题求解(重点) ③与或图搜索(重点、难点) ④与或图问题求解〔难点〕 ⑤博弈树搜索 5．产生式系统〔4学时〕 〔1〕教学根本要求 掌握：产生式规那么、产生式系统 灵敏运用：产生式系统 理解：产生式系统的程序实现 〔2〕教学内容 ①产生式规那么(重点 ②产生式系统(重点) ③产生式系统与图搜索(重点) ④产生式系统的应用 ⑤产生式系统的程序实现(难点) 6．知识表示〔4学时〕 〔1〕教学根本要求 掌握：知识及其表示 灵敏运用：框架和语义网络 〔2〕教学内容 ①知识及其表示(重点) ②框架(重点、难点) ③语义网络(重点、难点) 四、授课方式及考核方法 1．授课方式 讲授 2．考核方法 考试形式：闭卷或论文写作 课程成绩构成：平时成绩占30％，期末考试成绩占70％。

五、教材与参考书目 1. 廉师友.人工智能技术导论〔第二版〕.西安：西安电子科技大学出版社2023 2. 陈世福, 陈兆乾.人工智能与知识工程.南京：南京大学出版社，1997 4. Nilsson J..人工智能〔英文版〕. 北京：机械工业出版社，1999 第 页 共 页。