附件1广东财经大学华商学院课程教学大纲模板。
人工智能》课程教学大纲。
一、课程简介。
人工智能是计算机与自动化学科的一门分支学科。它研究如何用机器来模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、学习、规划、诊断等智能活动。人工智能是当前科学技术中正在迅速发展，新思想、新观点、新技术不断涌现的一个学科，也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。
人工智能原理是计算机科学技术类专业的应用学科。前修课程包括：离散数学、数据结构、算法分析与设计等，后续课程：
专家系统，知识工程。
二、教学目标。
1）熟练掌握图搜索策略，熟练掌握回溯策略、图搜索策略的过程以及算法（backtrack以及ai算法），掌握一些典型问题的启发式函数；
2）掌握用命题逻辑、一阶逻辑表示知识的方法，并在此基础上进行推理，熟练掌握归结方法以及归结反驳过程，熟练掌握利用归结反驳方法进行推理。
3）掌握基于贝叶斯规则的不确定性推理，掌握条件概率、独立、条件独立及贝叶斯公式；掌握利用贝叶斯定理检测垃圾邮件的基本方法。
三、主要教学模式和教学手段。
1．本课程的教学包括课堂讲授、课外作业、辅导答疑、上机实验和期末考试等教学环节。
2．课堂教学采用启发式教学方法，理例结合，多**并用，引导学生加深对课程内容的理解，提高学生的学习兴趣和效果。
3．理论联系实际，通过本课程的教学，力争使学生在理解和掌握大纲所要求的知识内容的基础上，能正确地运用这些知识解决有关实际问题。
四、教学内容 （要求编写所有章节的主要内容）
第一章人工智能概述。
基本内容和要求：
1．人工智能的概念与目标；
2．人工智能的研究内容与方法；
3．人工智能的分支领域；
4．人工智能的发展概况。
第二章逻辑程序设计语言prolog
基本内容和要求：
1．掌握prolog语言的语句特点、程序结构和运行机理；
2．能编写简单的prolog程序，能读懂一般的prolog程序。
教学重点：prolog程序设计。
教学难点：表与递归，回溯控制。
第三章基于图搜索的问题求解。
基本内容和要求：
1．掌握状态图的基本概念、状态图搜索基本技术和状态图问题求解的一般方法，包括穷举式搜索、启发式搜索、加权状态图搜索和a算法、a*算法等；
2．掌握与或图的基本概念、与或图搜索基本技术和或图问题求解的一般方法；
3．理解一些经典规划调度问题（如迷宫、八数码、梵塔、旅行商、八皇后等问题）的求解方法；
教学重点：1．状态图搜索常用算法和问题的状态图表示；
2．与或图搜索常用算法和问题的与或图表示。
教学难点：问题的状态图、与或图表示。
第四章基于遗传算法的随机优化搜索。
基本内容和要求：
1．了解遗传算法的基本概念和特点；
2．理解基本遗传算法的基本原理和应用技术。
教学重点：选择-复制、交叉和变异等三种遗传操作。
教学难点：遗传算法的应用。
第五章知识表示与推理。
基本内容和要求：
1．了解知识表示的基本概念；
2．理解和掌握常用知识表示方法，包括：一阶谓词逻辑、产生式规则、框架和语义网络的基本原理和语言实现；
3．理解不确定性知识的表示及其推理方法。
教学重点：1．基于一阶谓词逻辑和产生式规则的推理模式。
2．不确定性知识的表示及其推理。
教学难点：不确定性知识的表示及其推理。
第六章机器学习与知识发现。
基本内容和要求：
1．理解符号学习的基本原理，包括： 记忆学习、演绎学习、类比学习、示例学习、发现学习等；
2．理解连接学习的基本原理，包括：人工神经网络的概念和类型、神经网络学习方法等；
3．了解知识发现与数据挖掘的概念、对象、任务和基本方法等。
教学重点：1．符号学习中的归纳学习；
2．神经网络学习。
教学难点：bp神经网络及其学习举例。
第七章专家系统。
基本内容和要求：
1．理解专家系统的概念和结构；
2．初步掌握专家系统设计与实现方法；
3．了解专家系统的发展。
教学重点：1．专家系统的概念和结构；
2．专家系统的设计与实现。
教学难点：专家系统的设计与实现。
第八章 agent系统。
基本内容和要求：
1．理解agent的概念、类型和结构；
2．理解多agent系统的原理、结构和应用；
3．了解agent的实现语言工具。
教学重点：agent和多agent系统的概念和结构。
教学难点：多agent系统的结构。
第九章智能化网络。
基本内容和要求：
1．了解智能网络的概念和原理；
2．理解网络的智能化管理与控制基本技术；
3．了解网上信息的智能化检索基本原理和方法。
教学重点：网络的智能化管理与控制。
教学难点：网上信息的智能化检索。
5、教学重点难点。
教学重点：1．状态图搜索常用算法和问题的状态图表示；
2．与或图搜索常用算法和问题的与或图表示。
3．符号学习中的归纳学习；神经网络学习。
4．agent和多agent系统的概念和结构。
5．选择-复制、交叉和变异等三种遗传操作。
教学难点：1．状态图搜索常用算法和问题的状态图表示；
2．与或图搜索常用算法和问题的与或图表示。
6．符号学习中的归纳学习；神经网络学习。
六、课内实验（实训）教学内容及要求（按实际所需填写）
一）实验（实训）教学内容。
项目一：产生式系统实验。
1. 目的与要求。
熟悉和掌握产生式系统的运行机制，掌握基于规则推理的基本方法。
2. 实验（实训）学时：4
3. 实验（实训）内容。
主要包括产生式系统的正、反向推理、基于逻辑的搜索等10余个相关演示性、验证性和开发性设计实验。
项目二：搜索策略实验。
1.目的与要求。
熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程，并利用a*算法求解n数码难题，理解求解流程和搜索顺序。
2.实验（实训）学时：4
3.实验（实训）内容。
主要包括盲目式、启发式搜索类的10余个相关演示性、验证性和开发性设计实验。
项目三：神经网络实验。
1.目的与要求。
理解反向传播网络的结构和原理，掌握反向传播算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。通过构建bp网络实例，熟悉前馈网络的原理及结构。
2.实验（实训）学时：4
3.实验（实训）内容。
主要包括以bp网为代表的ann的验证性实验及设计性实验。并包括用bp网解决一些非线性问题的典型设计实验（如异或问题、布尔代数及非线性函数模拟等）.
项目四：自动规划实验。
1.目的与要求。
理解自动规划的基本原理，掌握为活动实体（人、组织、机器）设计合理的行为、按时间顺序的活动序列等基本技术。
2.实验（实训）学时：4
3.实验（实训）内容。
主要包括积木世界的机器人行动规划的几个相关实验。
二）各实验（实训）学时分配。
七、各教学环节学时分配。
八、本课程与其他课程的联系。
1.先修课程：操作系统，j**a程序设计，python程序设计，数据预处理技术。
2.后续课程：实用机器学习，虚拟化与容器技术。
九、推荐教材和教学参考书。
教材：《人工智能技术导论》（第三版），廉师友，西安电子科技大学出版社。
2] 人工智能 ——一种现代方法（第二版），[美]stuart russell，peter norvig，姜哲等译，人民邮电出版社，2004；
3] 人工智能，[日]沟口理一郎，石田亨编，卢伯英译，科学出版社，2003；
4] artificial intelligence: a guide to intelligent systems, second edition，michael negnevitsky，pearson education, 2005；
5] 高级人工智能，史忠植，科学出版社，2006。
人工智能教学大纲
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