中國海洋大學 人工智能 課程大綱(理論課程)

中國海洋大學人工智能課程大綱（理論課程）英文名稱（ArtificialIntelligence）【開課單位】信息學院【課稈模塊】專業(yè)知識【課程編號】【課程類別】選修【學時數(shù)】64（理論—實踐16）【學分數(shù)】3.5一、課程描述本課程大綱根據(jù)2011年本科人才培養(yǎng)方案進行修訂或制定。（一）計算機科學與技術(shù)專業(yè)第三學年春季學期（二）教學目標及修讀要求1、教學目標本課程講解人工智能的一般性原理和基本方法，包括搜索策略、謂詞邏輯歸結(jié)、知識表示、不確定性推理、機器學習等，要求學生了解人工智能的研究范圍和發(fā)展現(xiàn)狀，能運用一般性原理和基本方法解決一些簡單的人工智能問題。修讀要求本課程是在學生掌握了高級程序設計語言、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、離散數(shù)學、操作系統(tǒng)等基本理論和技能的基礎上，進一步學習人工智能的主要原理、技術(shù)和方法。要求學生具有一定的算法設計能力、編程能力和抽象思維能力。先修課程（參照2011版人才培養(yǎng)方案中的課程名稱，課程名稱要準確）高級程序設計語言、高級程序設計語言實驗、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、離散數(shù)學、操作系統(tǒng)二、教學內(nèi)容（一）第0章緒論1、主要內(nèi)容：了解人工智能的內(nèi)涵、發(fā)展史和研究范圍。2、教學要求：（按照掌握、理解、了解三個層次對學生學習提出要求）要求學生理解人工智能的內(nèi)涵及相關哲學問題、了解其發(fā)展史和研究范圍。3、重點、難點：無4、其它教學環(huán)節(jié)：（如實驗、習題課、討論課、其它實踐活動）：（二）第一章搜索問題1、主要內(nèi)容：回溯策略、圖搜索策略、無信息圖搜索過程、啟發(fā)式圖搜索過程。2、教學要求：掌握回溯策略的遞歸法實現(xiàn)、一般的圖搜索過程、深度優(yōu)先和寬度優(yōu)先的圖搜索過程，以及啟發(fā)式圖搜索A*算法；理解A*算法的啟發(fā)式函數(shù)的下界約束和單調(diào)約束，理解A*算法的改進算法及其主要依據(jù)。3、重點、難點：重點：回溯策略、A*算法難點：A*算法的啟發(fā)式函數(shù)相關引理及定理的證明其它教學環(huán)節(jié)：（如實驗、習題課、討論課、其它實踐活動）：綜合性設計項目1：滑動積木塊問題的啟發(fā)式搜索算法及其實現(xiàn)。（三）第二章與或圖搜索問題1、主要內(nèi)容：與或圖的搜索、與或圖啟發(fā)式搜索算法A0*、博弈樹的搜索2、教學要求：了解與或圖搜索問題，掌握與或圖的啟發(fā)式搜索算法AO*，掌握博弈樹的極大極小和a-B搜索過程。3、重點、難點：博弈樹的極大極小和a-B搜索過程4、其它教學環(huán)節(jié)：（如實驗、習題課、討論課、其它實踐活動）：綜合性設計項目2利用博弈樹的極大極小和a-p搜索過程，設計并實現(xiàn)二打一棋類游戲的下棋機器人。（四）第三章謂詞邏輯和歸結(jié)原理1、主要內(nèi)容：命題邏輯、謂詞邏輯基礎、謂詞邏輯歸結(jié)原理、Herbrand定理。2、教學要求：掌握命題和謂詞邏輯的基礎知識，掌握謂詞邏輯的歸結(jié)原理，理解herbrand定理。3、重點、難點：重點：命題邏輯和謂詞邏輯的基礎知識、謂詞邏輯的歸結(jié)原理；難點：謂詞邏輯的歸結(jié)原理。4、其它教學環(huán)節(jié)：（如實驗、習題課、討論課、其它實踐活動）：（五）第四章知識表示1、主要內(nèi)容：概述、產(chǎn)生式表示、語義網(wǎng)絡表示、框架表示2、教學要求：掌握知識的產(chǎn)生式、語義網(wǎng)絡、框架等表示方法及推理方法。3、重點、難點：語義網(wǎng)絡基本原理、知識表示和推理方法。4、其它教學環(huán)節(jié)：（如實驗、習題課、討論課、其它實踐活動）（六）第五章不確定性推理方法1、主要內(nèi)容：概述、概率論基礎、貝葉斯網(wǎng)絡、主觀貝葉斯方法、確定性方法、證據(jù)理論。教學要求：了解不確定推理的基本概念和基本問題，掌握貝葉斯網(wǎng)絡和主觀貝葉斯方法，掌握確定性方法，理解證據(jù)理論。3、重點、難點：貝葉斯網(wǎng)絡和主觀貝葉斯方法、確定性方法4、其它教學環(huán)節(jié)：（如實驗、習題課、討論課、其它實踐活動）（七）第六章機器學習1、主要內(nèi)容：概述、機器學習的基本系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、實例學習、解釋學習、決策樹學習、神經(jīng)網(wǎng)絡學習2、教學要求：了解機器學習的基本思想和若干方法，包括基于實例的學習、基于解釋的學習、決策樹學習、人工神經(jīng)網(wǎng)絡學習等。掌握決策樹學習中決策樹的構(gòu)建算法，理解人工神經(jīng)網(wǎng)絡學習的基本原理和主要方法。3、重點、難點：決策樹學習中決策樹的構(gòu)建算法。4、其它教學環(huán)節(jié)：（如實驗、習題課、討論課、其它實踐活動）三、教學環(huán)節(jié)及學時分配本課程總學時64學時（如有實踐環(huán)節(jié)根據(jù)課程的實際情況填寫，如實驗、上機、案例討論和角色扮演等），其學時分配見下表。面向?qū)ο蟮某绦蛟O計課程教學學時分配表教學內(nèi)容總學時課堂教學學時課外輔導/課外實踐學時備注理論講授實踐環(huán)節(jié)第0章緒論22第一章搜索問題888第二章與或圖搜索問題888第三章謂詞邏輯和歸結(jié)原理66第四早知識表示66第五章不確定性推理方法1010第六章機器學習88合計484816四、考核方式及評價體系（考核方式及成績評價體系由老師根據(jù)課程自己設定）1、考核方式：（1）學生分組講解課程內(nèi)容，提交項目設計報告、程序及其運行結(jié)果2、評價體系：課程考核成績由平時成績和期末考試成績構(gòu)成，平時成績根據(jù)出勤、課堂討論、課后作業(yè)、期中檢查等評定，所占比重一般不超過50%?？己烁鞑糠值谋戎赜衫蠋熃Y(jié)合課程內(nèi)容給定：平時成績：」0%期末考試:_60_%五、選用教材及必讀參考書（注明作者、出版社、出版時間及版次）1、選用教材《人工智能》馬少平、朱小燕編著，清華大學出版社，2004年8月第1版主要參考書1.S.J.Russell,P.Norvig,人工智能一種現(xiàn)代的方法（ArtificialInte