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《人工智》教学大纲
能
课程代码:2008912
课程名称:人工智能/ArtificialIntelligence
课程类型:专业任选课
学时学分:48学时/3学分
适用专业:计算机科学与技术、网络工程、信息管理与信息系
统
开课部门:灾害信息工程系
一、课程的地位、目的和任务
人工智能是计算机类本科专业的专业任选课,是程序设计、数据结构、软件工程、数据库等课程的综合运用。
该课程介绍解释和模拟人类智能、智能行为及其规律,通过该课程的学习,提高学生的综合开发能力,在软
件开发应用、综合素质培养、科学研究素质培养等方面具有重要意义。矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖賃軔。
二、课程与相关课程的联系与分工本课程的先修课:数据库原理,程序设计语言等后续课:专家系统、模
式识别等先修课是学习本课程必要的基础课程,对本课程的理解和掌握起到必要的支撑;后续课程是对本课
程的巩固加深和深入研究及应用。聞創沟燴鐺險爱氇谴净祸測。
三、教学内容与基本要求
第一章概述
1.1人工智能基本概念
§2人工智能发展简史
§3人工智能研究的基本内容
§4人工智能主要研究领域
教学重点:人工智能概念,思维理论,图灵测试教学难点:人工智能概念、图灵测试基本要求:
知识要求:1)掌握人工智能概念;2)了解人工智能发展史、研究内容和研究领域。能力要求:要求掌握
人工智能基本概念,了解其发展史和主要研究内容。
第二章知识表示
§1知识表示的概念
§2一阶谓词逻辑表示法
§3产生式表示法
§4框架表示法
§5语义网络表示法
教学重点:不同的知识表示方法;教学难点:知识的表示方法基本要求:
知识要求:1)掌握知识的基本概念,了解其基本特征;2)熟悉各种知识表示方法以及适应范围;
能力要求:通过学习,掌握基本概念,理解各种表示方法的特点,熟练应用不同的表示方法进行知识表示。
第三章确定性推理方法
§1推理的基本概念
§2自然演绎推理
§3谓词公式化为子句集的方法
§4海伯伦定理和鲁宾逊归结原理
§5归结反演
教学重点:各种推理方法原理,冲突消解策略等;
教学难点:各类推理方法,冲突消解策略,鲁宾逊归结原理
基本要求:
知识要求:1)掌握各种推理的原理;2)熟悉谓词公式化为子句集的方法;3)理解海伯伦定理和
鲁宾逊归结原理;4)熟悉归结反演方法;残骛楼諍锩瀨濟溆塹籟婭骤。
能力要求:通过学习,理解确定性推理的基本原理,熟悉谓词公式化为子句集的方法,掌握归结反演方法,
并能够利用这些方法进行推理。酽锕极額閉镇桧猪訣锥顧荭。
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第四章不确定性推理方法
§1知识的不确定性
§2不确定性知识的表示与度量
§3不确定性推理常见方法
教学重点:不确定性知识的表示与度量,不确定性推理的方法
教学难点:不确定性推理方法
基本要求:
知识要求:1)了解知识不确定性概念,掌握知识不确定性的表示与度量;2)熟练掌握各种不确
定性的推理算法,并熟练应用;彈贸摄尔霁毙攬砖卤庑诒尔。
能力要求:通过学习,了解知识的绝对属性是不确定,掌握知识不确定性的表示与度量,熟练运
用不确定推理方法解决实际问题。謀荞抟箧飆鐸怼类蒋薔點鉍。
第五章专家系统
§1专家系统概述
§2专家系统的工作原理
§3知识获取
§4专家系统设计与实例介绍
教学重点:专家系统基本概念,工作原理,系统设计
教学难点:工作原理,专家系统设计
基本要求:
知识要求:1)掌握专家系统基本概念和工作原理;2)熟悉专家系统的设计思路;
能力要求:通过学习,掌握专家系统的工作原理,熟悉专家系统的设计方法并能够熟练应用。第六章机器学
习
§1机器学习的基本概念
§2机器学习分类
§3机器学习方法
§4机器学习未来展望
教学重点:机器学习概念,原理和分类方法,不同种类的机器学习方法
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