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《知识表示与处理》教学大纲
课程
英文名
KnowledgeRepresentationandProcessing
课程代码
03M0283
学分
2
总学时
32
理论学时
24
实验学时
0
上机学时
8
实践学时
0
课程类别
专业教育课
课程性质
限选
先修课程
机器学习、深度学习
适用专业
人工智能
开课学院
信息工程学院
执笔人
汪晓锋
审定人
制定时间
2025年1月
注：课程类别是指公共基础课/学科基础课/专业教育课；课程性质是指必修/限选/任选。
一、课程地位与课程目标
（一）课程地位
知识表示是人工智能的核心组成部分，它赋予了人工智能系统理解和推理的能力，从而解决复杂问题。人工智能的持续发展催生了知识表示技术的不断革新，两者相互促进，共同推动智能科学的向前发展。《知识表示与处理》课程在人工智能专业人才培养体系中占据重要地位，它是学生理解和掌握人工智能关键技术的基础。本课程目标是培养学生有效地表示、存储、检索和处理知识的能力，并教授他们如何利用这些知识进行推理和决策。通过本课程学习，学生将掌握形式逻辑、本体论、语义网络等知识表示方法，并了解知识图谱与图神经网络的融合、本体表示学习、知识增强大模型等必威体育精装版热点技术，对于培养学生在智能系统设计、自然语言处理、机器学习等领域的专业能力至关重要，为学生在人工智能领域的深入研究和工作实践提供了必要的理论支撑和实践技能。
（二）课程目标
本课程旨在教授学生如何有效地表示、存储、检索和处理知识，以及如何运用这些知识进行推理和决策。通过学习，学生将掌握形式逻辑、本体论、语义网络等知识表示方法，以及基于知识的有哪些信誉好的足球投注网站、推理和问题解决技术，这对于培养学生在智能系统设计、自然语言处理、机器学习等领域的专业能力至关重要，为他们在人工智能领域的深入研究和工作实践提供了必要的理论支撑和实践技能。具体地，通过本课程的学习，应达到下列预期学习效果（ILO，IntendedLearningOutcomes）：
ILO-1:了解知识表示的基本概念和方法，掌握本体论、逻辑推理等知识表示的原理；
2、ILO-2:理解知识表示与处理的基本理论与技术；掌握构建知识图谱、进行知识推理的技巧，培养学生分析与解决智能信息处理问题的能力；
3、ILO-3:掌握知识获取、处理、存储和应用的能力；掌握相关工具和语言的使用，以及文献查阅、报告撰写、相关技术调研的方法；通过知识表示与处理的相关案例教学，培养学生的逻辑思维、创新意识、批判性思考能力，引导学生树立正确的科学态度和创新精神，鼓励学生在学术研究中遵循诚信原则。
二、课程目标达成的途径与方法
课程主要以课堂教学与实验操作为主，结合课堂讨论、课外作业、小组大作业、期末测试等途径和方式来达成。具体课程目标的达成途径与方法如下表所示。
课程目标
达成途径
ILO-1
课堂教学、课后作业、课堂测试和期末测试
ILO-2
课堂教学、实验指导、验收及实验报告
ILO-3
课堂教学、实验操作及实验报告
三、课程目标与相关毕业要求的对应关系
本课程支撑的毕业要求如下：
毕业要求1：工程知识：能够将数学、自然科学、人工智能专业知识用于解决人工智能相关的复杂工程问题。
毕业要求1-4：掌握人工智能领域的专业知识、基本理论与主要方法，能够用于解决智能系统相关的复杂工程问题。
毕业要求3：设计/开发解决方案：能够设计针对人工智能复杂问题的解决方案，设计满足特定需求的智能系统，并能够在设计环节中体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。
毕业要求3-2：能够针对特定需求独立进行智能系统设计，并通过仿真或实验等手段验证可行性。
毕业要求5：使用现代工具：能够针对人工智能复杂问题，开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具，包括对复杂工程问题的预测和模拟，并能够理解其局限性。
毕业要求5-2：能够运用Python、C/C++等编程工具完成人工智能系统工程问题的模拟、仿真分析与预测。
课程目标对毕业要求的支撑关系如表1所示。
课程目标
课程目标对毕业要求的支撑程度（H、M、L）
毕业要求1-4
毕业要求3-2
毕业要求5-2
ILO-1
M
ILO-2
H
ILO-3
H
注：1.支撑强度分别填写H、M或L（其中H表示支撑程度高、M为中等、L为低）。
2.毕业要求应根据课程所在专业培养方案进行描述。
3.通识选修课程可不填写上表。
四、课程主要内容与基本要求
第1章：绪论
1.1语言与知识
1.2知识图谱的起源
1.3知识图谱的价值
1.4知识图谱的技术内涵
基本要求：了解语言与知识之间的关系，以及知识表示的重要性；掌握知识图谱的起源和发展历程；理解知识图谱在各个领域的应用价值；掌握知识图谱的技术内涵，包括其定义、
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