'''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]]。 本页面是[[内蒙古大学计算机学院]][[研究生]]课程“人工智能”的主页面，[[本科生]]课程参见[[人工智能课程(本科)]]。 <> == 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]]、[[归结原理|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。 1. [[石纯一]]，[[黄昌宁]]等，《人工智能原理》，[[清华大学出版社]]，1993年 1. [[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, [[attachment:AIandApplication.pdf|人工智能及其应用(第三版),清华大学出版社]] == 课堂讲义 == ---- 1. [[attachment:aippt1.ppt|讲义1（绪论）]] 1. [[attachment:aippt2.ppt|讲义2（归结推理）]] 1. [[attachment:aippt3.ppt|讲义3（归结推理）]] 1. [[attachment:aippt4.ppt|讲义4（不确定推理）]] 1. [[attachment:aippt5.ppt|讲义5（不确定推理）]]