人工智能课程教学大纲。
【课程编码】jszx0300
【适用专业】 计算机科学与技术。
【课时】 72(理论)+28(实验)
【学分】 3
【课程性质、目标和要求】
人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务．
作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用．完成如下教学目标：
（1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域．
（2） 较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。
3） 掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、 等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法．
4) 掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念．
（5） 概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等．
（6）简介人工智能程序设计的语言和工具．
(7) 掌握visual prolog编程环境，会使用prolog语言编写简单的智能程序。
要求学生已修过《数据结构》、《离散数据》和《编译原理》。
教学时间安排】
本课程计 3 学分，理论课时72 ,实验课时28。 学时分配如下表所示：
教学内容要点】
教学要求的层次。
课程的教学要求大体上分为三个层次：了解、理解和认识。了解即能正确判别有关概念和方法；理解是能正确表达有关概念和方法的含义；认识是在理解的基础上加以灵活应用。
第一章绪论。
一、学习目的要求。
1、了解人工智能的定义、起源与发展。
2、了解人工智能的研究与应用领域。
3、理解人工智能求解方法的特点。
二、主要教学内容。
1、人工智能的定义、起源与发展。
2、人工智能的研究与应用领域。
3、人工智能求解方法的特点。
第二章知识表示方法。
一、学习目的要求。
1、认识状态空间法。
2、理解问题归约法。
3、认识谓词逻辑法。
4、认识语义网络法。
5、认识框架表示。
6、认识剧本表示。
7、理解过程表示。
二、主要教学内容。
1、状态空间法。
2、问题归约法。
3、谓词逻辑法。
4、语义网络法。
5、框架表示。
6、剧本表示。
7、过程表示。
第三章搜索原理。
一、学习目的要求。
1、认识盲目搜索。
2、理解启发式搜索。
3、了解遗传算法。
4、了解模拟退火法。
二、主要教学内容。
1、盲目搜索。
2、启发式搜索。
3、遗传算法。
4、模拟退火法。
第四章推理技术。
一、学习目的要求。
1、理解消解原理。
2、理解规则演绎系统。
3、理解产生式系统。
3、认识不确定性推理。
4、理解非单调推理。
二、主要教学内容。
1、消解原理。
2、规则演绎系统。
3、产生式系统。
4、不确定性推理。
5、非单调推理。
第五章机器学习。
一、学习目的要求。
1、了解机器学习的定义、研究意义与发展历史。
2、认识机器学习的主要策略与基本结构。
3、理解机械学习。
4、理解基本解释经验的学习。
5、了解基于事例的学习。
6、了解基于概念的学习。
7、了解基于类比的学习。
8、理解基于神经网络的学习。
二、主要教学内容。
1、机器学习的定义、研究意义与发展历史。
2、机器学习的主要策略与基本结构。
3、机械学习。
4、基本解释经验的学习。
5、基于事例的学习。
6、基于概念的学习。
7、基于类比的学习。
8、基于神经网络的学习。
第六章规划系统。
一、学习目的要求。
1、理解规划的作用与任务。
2、理解基于谓词逻辑的规划。
3、了解strips规划系统。
4、了解分层规划。
二、主要教学内容。
1、规划的作用与任务。
2、基于谓词逻辑的规划。
3、strips规划系统。
4、分层规划。
第七章专家系统。
一、学习目的要求。
1、不同模型的专家系统。
2、理解专家系统。
3、了解专家系统开发工具。
4、理解专家系统实例。
二、主要教学内容。
1、专家系统。
2、基于规则的专家系统。
3、基于框架的专家系统。
4、基于模型的专家系统。
5、专家系统开发工具。
6、专家系统实例。
第八章自然语言理解。
一、学习目的要求。
1、理解语言及其理解的一般问题。
2、理解句法和语义的自动分析。
3、了解句子的自动理解。
4、了解语言的自动生成。
5、了解文本的自动翻译。
6、理解自然语言理解系统的主要模型。
7、理解自然语言理解系统应用举例。
8、了解语音识别。
二、主要教学内容。
1、语言及其理解的一般问题。
2、句法和语义的自动分析。
3、句子的自动理解。
4、语言的自动生成。
5、文本的自动翻译。
6、自然语言理解系统的主要模型。
7、自然语言理解系统应用举例。
8、语音识别。
第九章智能控制。
一、学习目的要求。
1、了解智能控制的历史沿革
2、了解智能控制的研究领域。
3、理解智能控制的学科结构理论
4、了解智能控制系统。
二、主要教学内容。
1、智能控制概述。
2、智能控制的研究领域。
3、智能控制的学科结构理论。
4、智能控制系统
第十章人工智能程序设计。
一、学习目的要求。
1、了解逻辑型编程语言
2、综合应用lisp语言
3、综合应用prolog语言
4、了解关系数据库
二、主要教学内容。
1、逻辑型编程语言
2、lisp语言
3、prolog语言
4、关系数据库
教学（实验）内容要点】
一、（实验1）visual prolog 环境的建立与熟悉。
1、实验目的要求。
⑴ 掌握visual prolog 安装与卸载。
掌握visual prolog的基本特性。
理解项目文件结构以及之间的关系。
掌握调试项目的步骤。
2、实验主要内容。
⑴ visual prolog的安装与卸载。
构建visual prolog 项目。
3、实验条件。
⑴ 需要visual prolog编程环境。
二、（实验2）prolog语言元素。
1、实验目的要求。
⑴ 掌握horn子句的表示方法。
理解prolog推理机的构建方法。
掌握prolog程序控制和prolog算符。
2、实验主要内容。
⑴ prolog推理机。
程序控制。
算符。三、（实验3）visual prolog 面向对象元素。
1、实验目的要求。
⑴ 掌握visual prolog中类与对象的概念与表示。
理解对象模型。
2、实验主要内容。
⑴ 接口。 类的声明和类的实现。
学生对象的prolog实现。
四、（实验4）pie推理机的实现。
1、实验目的要求。
⑴ 掌握prolog推理机的实现方法。
理解prolog推理机具体使用方法。
2、实验主要内容。
⑴ prolog推理机。
家族定理的分析与实现。
五、（实验5）三层结构的家族定理的设计与实现。
1、实验目的要求。
⑴ 掌握使用visual prolog开发三层结构的系统。
2、实验主要内容。
⑴ 家族定理的gui编程。
家族定理的逻辑层编码。
⑶ 家族定理的数据层编码。
【成绩考核方式】
1、成绩评定总则。
本课程考核分为平时考核和期末闭卷考试和实验考核三部分。其中平时成绩占15%，期末占60%，实验占25%。
2、平时成绩评定。
平时成绩依据学生的课堂出勤率、作业完成情况进行评定。评定时，应充分体现公平、公正、实事求是的原则，客观地评价学生平时的表现。
3、期末闭卷考试。
期末闭卷考试。试题的覆盖率至少要达到大纲要求的80%，试题的类型一般可以选择、填空、判断、解答、算法求解、设计为宜。
4、实验考核见实验大纲。
【教材与参考书目】
指定教材：人工智能基础》，蔡自兴，蒙祖强。高等教育出版社，2024年5月。
参考书目：1《人工智能（上、下册）》，陆汝钤，北京：科学出版社， 2024年。
2《人工智能原理》，石纯一等，北京：清华大学出版社，1993
3《人工智能基础》，高济等，北京：高等教育出版社，2002
【有关说明（教学建议）】
本课程概念多、较抽象、涉及面广，因此教学形式以讲授方式为主。
关键性概念、整体实现思想方面的问题可辅以课堂讨论的形式。
编制：马乐荣/审核：郝继升 ）
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