沈阳理工大学-人工智能教学大纲

《人工智能》课程教学大纲课程代码：030332012课程英文名称：ArtificialIntelligence课程总学时：32讲课：32实验：0上机：0适用专业：电子信息工程大纲编写（修订）时间：2010.7一、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标人工智能是电子信息工程专业的一门专业选修课。人工智能是一门前沿性的学科，主要研究如何用计算机模拟和实现人类智能、智能行为及其规律，是计算机科学的一个重要分支。目前其中的很多理论、方法和技术已广泛应用到各个领域的相关研究中。因此，通过本课程的学习，力图使学生对人工智能的发展概况、研究内容、应用领域和发展趋势有初步的了解，掌握人工智能的基本概念、基本原理和实现算法思想，培养学生运用经典的人工智能技术和方法解决实际应用中一些简单实际问题的能力。（二）知识、能力及技能方面的基本要求通过本课程的学习，要求学生学习和掌握人工智能的基本原理与基本应用，包括知识表示、知识推理、搜索策略和专家系统等。重点内容采用理论与实践相结合的方式，以提高学生学习的兴趣；高级技术采用学生自学和课堂讨论、演讲等方式，以提高学生的自学能力；鼓励学生利用人工智能技术动手解决一个实际问题，以提高学生的工程实践能力。（三）实施说明人工智能是一门较难的学科，但其应用却很广泛很实用，所以在教学过程中应力争达到理论与实践相结合，采用启发式教学或其他多种教学方式，以便调动学生的学习积极性。另外，由于人工智能处于飞速发展的阶段，所以教师可根据发展现状进行课程内容的调整，本教学大纲只具有指导性作用。（四）对先修课的要求本课程的教学必须在完成先修课程之后进行。本课程要求学生先期修过：高等数学、概率论与数理统计、离散数学、数据结构、高级语言程序设计等课程。（五）对习题课、实践环节的要求本课程的习题要求精练、典型、具有代表性，主要是基本概念、基本原理及基本方法运算，学生通过完成习题巩固对基本理论的掌握。另外，也可布置调研查新之类的课下任务，以扩展更新学生的视野。（六）课程考核方式1.考核方式：考查。2.课程总成绩：平时考核成绩（包括作业、小测验、提问等）和期末的大作业成绩总和。（七）参考书目《人工智能原理及其应用（第2版）》，王万森编，电子工业出版社，出版时间：2008年《人工智能及其应用》，李国勇李维民编著，电子工业出版社，出版时间：2009年《人工智能技术导论（第三版）》廉师友编著西安电子科技大学出版社出版时间：2007年二、中文摘要本课程是电子信息工程专业学生选修的一门理论性很强的计算机专业课程。课程通过对人工智能的基本原理和各种应用背景的介绍，使学生理解人工智能的含义，掌握各种知识表达、知识推理和知识搜索的方法，了解专家系统的组成及最新的人工智能技术。本课程将为学生将来进行学术研究和人工智能应用开发奠定重要的基础。三、课程学时分配表序号教学内容学时讲课实验上机1第一部分人工智能概述222第二部分知识表示方法883第三部分知识推理884第四部分搜索策略885第五部分专家系统226第六部分计算智能与分布智能简介44合计3232四、教学内容及基本要求第一部分人工智能概述讲课2学时具体内容：人工智能的定义、人工智能的起源与发展、人工智能的研究内容、人工智能的应用领域重点：人工智能的定义及应用领域第二部分知识表示方法讲课8学时具体内容：一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法、框架表示法、其他表示法重点：一阶谓词逻辑表示法、语义网络表示法难点：语义网络表示法习题：教材课后习题第三部分知识推理讲课8学时具体内容：自然演绎推理、归结演绎推理、基于规则的演绎推理、不确定性推理重点：归结演绎推理，基于规则的演绎推理难点：归结演绎推理习题：教材课后习题第四部分搜索策略讲课8学时具体内容：状态空间搜索、与/或图搜索、模拟退火算法、其他高级搜索方法重点：状态空间搜索难点：模拟退火算法习题：教材课后习题第五部分专家系统讲课2学时具体内容：专家系统的基本组成、专家系统的设计与开发重点：专家系统的基本组成难点：专家系统的设计与开发习题：教材课后习题第六部分计算智能与分布智能简介讲课4学时具体内容：计算智能包括神经计算、进化计算、模糊计算，分布智能主要是Agent的应用，包括Agent的结构、通信、多Agent合作及移动Agent。重点：神经计算难点：分布智能习题：教材课后习题编写人:冯艳君审核人:胡玉兰批准人:张焕君