"人工智能课程"版本比较

人工智能课程是为本科高年级学生和硕士研究生开设的讲授人工智能的课程。

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教学大纲

课程编号：

课程名称：人工智能

英文名称：Artificial Intelligence

课内学时： 48 学分： 3 开课时间： 1年级第2学期

适用专业：计算机科学与技术

教学目的：本课程是计算机科学技术专业研究生的学位专业课。通过本课程的学习， 要求学生掌握人工智能的基本概念、基本原理、实用的开发方法和技术；了解人工智能研究与应用的最新成果和发展方向。

大纲内容：

第一章 绪论

• 教学内容：了解人工智能的产生与发展，深刻理解人工智能的定义与基础，初步了解人工智能的研究方法、研究与应用领域，理解人工智能的研究方法、应用领域和发展趋势。

第二章 人工智能逻辑基础

• 教学内容：深刻理解和掌握一阶谓词逻辑、归结（消解）原理，理解和掌握Horn子句的概念和用法。

第三章 问题求解的基本原理

• 教学内容：理解状态空间与问题求解的方法、盲目搜索方法，深刻理解和掌握启发式搜索、局部搜索方法和博弈树搜索方法，掌握问题规约法。

第四章 知识表示与推理

• 教学内容：深刻理解和掌握三种主要的知识表示方法：产生式规则、语义网络、框架。理解面向对象表示方法。

第五章 不确定推理和非单调推理方法

• 教学内容：了解不确定推理方法的基本概念、理解不确定证据、结论和知识的表示，深刻理解和掌握三种不确定推理方法：可信度因子模型、主观Bayes方法、证据理论，了解模糊推理和非单调推理。

第六章 机器学习

• 教学内容：了解机器学习的基本概念、机器学习的原理与方法，深刻理解机械学习、归纳学习、解释学习、类比学习、神经网络学习的概念和原理。

第七章 专家系统

• 教学内容：了解专家系统的基本概念、深刻理专家系统的结构和工作原理，掌握一种专家系统的开发工具，理解知识获取的过程和专家系统的设计与开发过程。

教学方法（授课方式）： 讲授

教材与参考文献：

1. N. J. Nilsson. Artificial Intelligence: A New Synthesis. Morgan Kanfmann, 1998; 机械工业出社，1999。

2. 石纯一，黄昌宁等，《人工智能原理》，清华大学出版社，1993年

3. 蔡自兴，徐光佑，《人工智能及其应用》（第二版），清华大学出版社，1997年

任课教师（职称）：侯宏旭教授

大纲撰写人：侯宏旭

学时分配：

• 第一章 绪论 3 学时
• 第二章 人工智能逻辑基础 9 学时
• 第三章 问题求解的基本原理 9 学时
• 第四章 知识表示与推理 6 学时
• 第五章 不确定推理和非单调推理方法 6 学时
• 第六章 机器学习 9 学时
• 第七章 专家系统 6 学时

参考书目

1. 蔡自兴等, 人工智能及其应用(第三版),清华大学出版社

课堂讲义

1. 讲义1（绪论）

2. 讲义2（归结推理）

3. 讲义3（归结推理）

4. 讲义4（不确定推理）

5. 讲义5（不确定推理）