河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)課程水平認定人工智能課程學(xué)習(xí)大綱課程名稱人工

河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)課程水平認定《人工智能》課程學(xué)習(xí)大綱課程名稱 人工智能 課程類型 必修課總學(xué)時 3學(xué)時 學(xué) 分 學(xué)分適用專業(yè) 術(shù)開課單位 信息技術(shù)學(xué)院一、課程性質(zhì)人工智能是研究解釋和模擬人類智能及其規(guī)律的一門學(xué)科，是計算機科學(xué)的一個分支。人工智能的主要任務(wù)是建立智能信息處理而且可以展現(xiàn)某些近似人類智能行為的計算機系統(tǒng)。：構(gòu)。二、學(xué)習(xí)目的人工智能是當(dāng)前科學(xué)技術(shù)中正在迅速發(fā)展，新思想、新觀點、新理論、新技術(shù)涌一科是數(shù)計科控信、學(xué)、心、等的和學(xué)通課習(xí)學(xué)計科學(xué)術(shù)理掌提生合，學(xué)新，應(yīng)網(wǎng)術(shù)的，為步專打為基。三、學(xué)習(xí)要求根據(jù)學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)生特點及學(xué)時安排，采取自學(xué)的方式學(xué)習(xí)，要求學(xué)生閱讀大的關(guān)料成關(guān)自、等習(xí)節(jié)養(yǎng)生獨研力。本程學(xué)要生：．充分理解和掌握人工智能領(lǐng)域的基本概念、基本方法；．會運用知識表示方法、推理方法、機器學(xué)習(xí)等方法來求解簡單問題；．了解人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域，以及實際問題的人工智能方法；．初步了解人工智能系統(tǒng)構(gòu)建方法；．建立良好的人工智能研究的相關(guān)理論基礎(chǔ)。四、學(xué)習(xí)內(nèi)容及學(xué)時分配課程內(nèi)容與學(xué)時分配課程內(nèi)容 自學(xué)

學(xué)時分配習(xí)題（一）緒論 2（二）知識表示方法 2 1（三）確定性推理方法 4 1（四）不確定性推理方法 4 1（五）搜索方法 2 1（六）機器學(xué)習(xí) 2 1（七）自然語言理解 2（八）專家系統(tǒng) 2 1（九）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2（十）數(shù)據(jù)挖掘與Agt 4五、課程考核及成績評定（課程考核為閉卷考試，應(yīng)與學(xué)習(xí)計劃一致；成績評定：考試成績實行百分制，其中基礎(chǔ)知識測試題的分值掌握在4分左右；綜合能力測試題的分值掌握在6分左右。6分為及格）六、推薦教材和學(xué)習(xí)參考書推薦教程智程書人能智理智知程工能及用

作者仰，改娟者史忠植等盛，厚寬少，小燕國，維民

出版社及出版時間北京高等教育出版社2008間北京：科學(xué)出版社，1998北京清華大學(xué)出版社1993北京中國鐵道出版社1999北京清華大學(xué)出版社2004北京電子工業(yè)出版社2009七、學(xué)習(xí)具體內(nèi)容和要求一緒論學(xué)習(xí)內(nèi)容．人工智能的誕生和發(fā)展。2人類智能的定義：人類智能的特點與特征，人工智能的定義。3人工智能研究的方法及途徑。4人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域問題求解機器學(xué)習(xí)專家系統(tǒng)模式識別，自動定理證明，自動程序設(shè)計，自然語言理解，機器人學(xué)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，智能檢索。學(xué)習(xí)要求1.握：人工智能的定義，人工智能的誕生與發(fā)展歷史，人工智能研究的各種學(xué)派及其理論，人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域。2.解：人類智能的特點和特征，人工智能的研究途徑。3.解：人工智能的前沿研究領(lǐng)域，人工智能系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀。二知識表示方法學(xué)習(xí)內(nèi)容1知識表示概述。2一階邏輯謂詞表示法。3產(chǎn)生式表示法。4語義網(wǎng)絡(luò)表示法。5框架表示法。6面向?qū)ο蟮谋硎痉ā?狀態(tài)空間表示法。8與或樹表示法。學(xué)習(xí)要求1理解知識、信息和數(shù)據(jù)的定義及其聯(lián)系，知識在人工智能中的重要地位；掌握知識表示的定義、知識的特性、知識的分類。2理解謂詞公式的定義，掌握謂詞公式表示知識的步驟，理解一階謂詞表示法特。3掌握產(chǎn)生式可表示的知識種類及其基本形式。理解確定性、不確定性規(guī)則知生，、性知式掌式系統(tǒng)。生的法、向定程，優(yōu)了式的。4掌握語義網(wǎng)絡(luò)的概念及其結(jié)構(gòu)，語義網(wǎng)絡(luò)中常用的語義聯(lián)系。掌握語義網(wǎng)絡(luò)示的法實知表，況作示邏系表。掌語絡(luò)示的驟握義絡(luò)下理程配理繼承理解絡(luò)法特點5掌握框架理論的定義和組成，框架表示知識的步驟，框架表示下的推理方法理架法點6掌握面向?qū)ο蟮幕靖拍?，面向?qū)ο蠹夹g(shù)的特點，表示知識的方法。7掌握問題狀態(tài)空間的構(gòu)成，用狀態(tài)空間表示問題的步驟和利用狀態(tài)空間求解過解分價。8掌握與樹、或樹、與或樹的定義；掌握端節(jié)點與終止節(jié)點的定義；掌握可解節(jié)點與不可解節(jié)點的定義；掌握解樹的定義；掌握與或樹表示問題的步驟三確定性推理學(xué)習(xí)容1推理概述。2命題邏輯。3謂詞邏輯。4自然演繹推理方法。5歸結(jié)推理方法。6歸結(jié)過程的控制策略。學(xué)習(xí)求1了解推理的基本概念，推理的方法及其分類，推理的控制策略，推理的方向推沖消略了近則知殊序上排，識的鮮序知差性，領(lǐng)問特行序規(guī)進排序按條進序。2了解命題的定義，命題公式的定義；掌握五種連接詞：否定，析取，合取，。3掌握謂詞與個體的定義，謂詞的一般形式；掌握量詞的定義，合式公式的定，的和變的；謂式真和足謂詞公的的，性定永的，公的足不可滿性義解公的性真：公等定常用的價謂式的義用真式用推則握置換合。4了解自然演繹推理的概念，利用演繹推理解決問題的方法，演繹推理的特點。5掌握謂詞公式與子句集：前束范式，斯克林范式的定義；將謂詞公式化為斯林的；和句定掌題的結(jié)，邏輯的結(jié)，利結(jié)理定明解歸原行求解的法。6了解引入控制策略的意義，常用的控制策略。四不確定性推理學(xué)習(xí)容1不確定推理概述。2可信度方法。3主觀Bayes。4證據(jù)理論。5模糊推理。學(xué)習(xí)求1了解不確定性推理的概念，不確定推理方法的分類，不確定推理的基本問題。2掌握可信度方法的概念，知識不確定性的表示，可信度方法的推理計算。3掌握基本Ba，主觀Ba及其推理網(wǎng)絡(luò)，主觀Ba知不據(jù)合與。4了解證據(jù)理論的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，特定概率分配函數(shù)以及不確定性推理模型，證據(jù)不性方。5了解模糊推理的基本理論和知識表示、證據(jù)表示、推理模型。五搜索學(xué)習(xí)容*1搜索的概念及種類。2盲目搜索策略。3啟發(fā)式搜索策略。4.法。*學(xué)習(xí)求1掌握搜索的概念及種類，搜索的基本求解思想。2掌握寬度優(yōu)先搜索算法，深度優(yōu)先算法。了解有界深度優(yōu)先搜索算法，代價的優(yōu)搜法代的度先算。*3了解啟發(fā)式搜索策略、算法以及最佳優(yōu)先搜索：局部最佳優(yōu)先算法，全局最佳優(yōu)先搜索算法。*六機器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)內(nèi)容1機器學(xué)習(xí)概述。2機器學(xué)習(xí)的基本模型。3機械學(xué)習(xí)。4傳授式學(xué)習(xí)。5類比學(xué)習(xí)。6歸納學(xué)習(xí)。7基于解釋的學(xué)習(xí)。8.樹。學(xué)習(xí)要求1了解學(xué)習(xí)的概念，機器學(xué)習(xí)的概念，機器學(xué)習(xí)的研究目標(biāo)，研究機器學(xué)習(xí)的義器習(xí)展，的習(xí)略。2掌握機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本模型。3了解機械學(xué)習(xí)的定義，機械學(xué)習(xí)過程以及機械學(xué)習(xí)要考慮的問題。4了解傳授式學(xué)習(xí)的基本概念，類比學(xué)習(xí)的基本概念。5掌握實例學(xué)習(xí)的定義，實例學(xué)習(xí)的兩個空間模型，例子空間和規(guī)則空間應(yīng)考慮的問題。了解統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法和支持向量機（S以及觀察與發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)。6了解基于解釋的學(xué)習(xí)和I定樹算法。七自然語言理解學(xué)習(xí)容1自然語言及其理解。2詞法分析。3句法分析。4語義分析。5大規(guī)模真實文本的處理。6基于語料庫的自然語言建模方法。學(xué)習(xí)求1掌握自然語言理解的含義，了解自然語言理解的過程。2掌握詞切分、關(guān)鍵詞匹配、轉(zhuǎn)換語法、A法。3掌握基于語料庫的方法。4掌握句法分析方法。八專家系統(tǒng)學(xué)習(xí)內(nèi)容1專家系統(tǒng)概述。2專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。3知識獲取。4專家系統(tǒng)的設(shè)計與建造。5專家系統(tǒng)的評價評價方法，評價內(nèi)容。學(xué)習(xí)要求1了解專家系統(tǒng)的產(chǎn)生與發(fā)展，專家系統(tǒng)的定義，專家系統(tǒng)的種類，專家系統(tǒng)一點。2掌握專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。3了解知識獲取的任務(wù)，知識獲取的主要途徑。4了解開發(fā)專家系統(tǒng)的基本要求。掌握專家系統(tǒng)的建造步驟：應(yīng)用領(lǐng)域的選擇可分需析原計發(fā)型評，系計，最系現(xiàn)統(tǒng)與價統(tǒng)。九人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法學(xué)習(xí)容1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念及組成特性。2感知器模型及其學(xué)習(xí)算法。3反向傳播模型及其學(xué)習(xí)算法。4.Hop習(xí)算法。5人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。6遺傳算法。學(xué)習(xí)求1掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和組成。2了解感知器模型及其學(xué)習(xí)算法。3掌握反向傳播模型機器學(xué)習(xí)算法。4掌握Hopf其學(xué)習(xí)算法。5了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用及遺傳算法。十?dāng)?shù)據(jù)挖掘與智能體技術(shù)學(xué)習(xí)容．?dāng)?shù)據(jù)挖掘及其應(yīng)用。．Ag及其應(yīng)用。學(xué)習(xí)要求1.解數(shù)據(jù)挖掘的過程，掌握數(shù)據(jù)挖掘的方法。2.解Agent概念和多Agent。第一講人工智能概述一、基本要求1.握：人工智能的定義。2.解：人類智能的特點和特征；人工智能的研究途徑。3.解：人工智能的誕生和發(fā)展，人工智能的研究領(lǐng)域。二、授課方法自學(xué)。三、學(xué)習(xí)內(nèi)容．人工智能的誕生和發(fā)展。2人工智能的定義。3人工智能研究的方法及途徑。4人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域。四、重點難點人工智能的含義；人工智能的三個學(xué)派及各自特點。五、思考與討論1.么是人工智能？它的研究目標(biāo)是什么？2.工智能有哪幾個主要學(xué)派？它們的各自特點是什么？第二講知識表示方法一、基本要求1.握：一階謂詞表示法，產(chǎn)生式表示法，語義網(wǎng)絡(luò)表示法，框架表示法，狀態(tài)空間法表示知識的方法，與或樹表示知識的方法。2.解：知識在人工智能中重要意義，知識、信息、數(shù)據(jù)的定義以及它們之。3了解：。二、授課方法自學(xué)。三、學(xué)習(xí)內(nèi)容1知識表示概述。2一階邏輯謂詞表示法。3產(chǎn)生式表示法。4語義網(wǎng)絡(luò)表示法。5框架表示法。6面向?qū)ο蟮谋硎痉ā?狀態(tài)空間表示法。8與或樹表示法。四、重點難點一階邏輯謂詞表示法；產(chǎn)生式表示法；語義網(wǎng)絡(luò)表示法。五、思考與討論1.階謂詞表示法表示知識的步驟是什么？2.生式系統(tǒng)由哪幾部分組成？3.義網(wǎng)絡(luò)表示法與產(chǎn)生式表示法、謂詞邏輯表示法之間的關(guān)系如何？第三講確定性推理方法一、基本要求1.解推理形式的基本結(jié)構(gòu)熟悉基本的推理公式掌握推理公式的不同證明方法。2.解基本的推理規(guī)則，掌握使用推理規(guī)則進行推理演算的方法。3.解歸結(jié)推理規(guī)則，掌握用歸結(jié)推理法證明的方法。4.解命題邏輯的公理系統(tǒng)的概念和基本構(gòu)成，進行定理證明的過程和方法。二、授課方法自學(xué)。三、學(xué)習(xí)內(nèi)容1推理概述。2命題邏輯。3謂詞邏輯。4自然演繹推理方法。5歸結(jié)推理方法。6歸結(jié)過程的控制策略。四、重點難點謂詞邏輯；歸結(jié)推理方法及其應(yīng)用。五、思考與討論1.詞邏輯和命題邏輯的關(guān)系如何？有何異同。2.么是范式？請寫出前束型范式和Sko的形式。3.么是子句集？求謂詞公式子句集的步驟如何？4.什么要引入Herb什么是域，如何求子句集的域？5.結(jié)原理進行定理證明的步驟如何？第四講不確定推理方法一、基本要求1了解不確定性推理的概念，不確定推理方法的分類，不確定推理的基本問題。2掌握可信度方法的概念知識不確定性的表示可信度方法的推理計算。3掌握基本Ba，主觀Ba及其推理網(wǎng)絡(luò)，主觀Bas知識不確定性表示證據(jù)不確定性表示不確定性的推理計算結(jié)論不確定性的合成與更新算法。4了解證據(jù)理論的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，特定概率分配函數(shù)以及不確定性推理模型，證據(jù)理論不確定性推理方法。5了解模糊推理的基本概念和理論。二、授課方法自學(xué)。三、學(xué)習(xí)內(nèi)容1不確定推理概述。2可信度方法。3主觀Bayes。4證據(jù)理論。5模糊推理。四、重點難點可信度方法知識不確定性表示和推理計算主觀Ba知識不確定性表示證據(jù)不確定性表示不確定性的推理計算結(jié)論不確定性的合成與更新算法。五、思考與討論1什么是可信度？說明可信度因子CF(H,E)的含義。2.觀Ba中，說明LS和LN的意義。3總結(jié)可信度方法和主觀Ba的結(jié)論可信度推理計算過程。第五講狀態(tài)空間搜索策略一、基本要求1掌握搜索的概念及種類，搜索的基本求解思想。2掌握寬度優(yōu)先搜索算法，深度優(yōu)先算法。了解有界深度優(yōu)先搜索算法，代價樹的寬度優(yōu)先搜索算法，代價樹的深度優(yōu)先搜索算法。*3了解啟發(fā)式搜索策略、算法以及最佳優(yōu)先搜索：局部最佳優(yōu)先算法，全局最佳優(yōu)先搜索算法。*二、授課方法自學(xué)。三、學(xué)習(xí)內(nèi)容*1搜索的概念及種類。2盲目搜索策略。3啟發(fā)式搜索策略。4.法*四、重點難點度優(yōu)先搜索算法，深度優(yōu)先算法。五、思考與討論1用狀態(tài)空間表示問題時，什么是問題的解？求解過程的本質(zhì)是什么？什么是最優(yōu)解，最優(yōu)解唯一嗎？2寬度優(yōu)先搜索與深度優(yōu)先搜索有什么不同？在何種情況下，寬度優(yōu)先搜索優(yōu)于深度優(yōu)先搜索？在何種情況下，深度優(yōu)先搜索優(yōu)于寬度優(yōu)先搜索？3.么是最佳優(yōu)先搜索？局部最佳優(yōu)先搜索與全局最佳優(yōu)先搜索有何異同？*4.么是A算法？它的估價函數(shù)如何確定？*第六講機器學(xué)習(xí)一、基本要求1了解學(xué)習(xí)的概念，機器學(xué)習(xí)的概念，機器學(xué)習(xí)的研究目標(biāo)，研究機器學(xué)習(xí)的意義，機器學(xué)習(xí)的發(fā)展史，常用的學(xué)習(xí)策略。2掌握機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本模型。3了解機械學(xué)習(xí)的定義，機械學(xué)習(xí)過程以及機械學(xué)習(xí)要考慮的問題。4了解傳授式學(xué)習(xí)的基本概念，類比學(xué)習(xí)的基本概念。5掌握實例學(xué)習(xí)的定義，實例學(xué)習(xí)的兩個空間模型，例子空間和規(guī)則空間應(yīng)考慮的問題。了解統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法和支持向量機S以及觀察與發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)。6了解基于解釋的學(xué)習(xí)和I定樹算法。二、授課方法自學(xué)。三、學(xué)習(xí)內(nèi)容1機器學(xué)習(xí)概述。2機器學(xué)習(xí)的基本模型。3機械學(xué)習(xí)。4傳授式學(xué)習(xí)。5類比學(xué)習(xí)。6歸納學(xué)習(xí)。7基于解釋的學(xué)習(xí)。8.樹。四、重點難點機器學(xué)習(xí)的基本模型；歸納學(xué)習(xí)。五、思考與討論1.么是機器學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的研究目標(biāo)是什么研究機器學(xué)習(xí)的意義是什么？2.器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)如何，各部分的作用是什么？3.么是歸納學(xué)習(xí)？實例學(xué)習(xí)的基本思想是什么？第七講自然語言理解一、基本要求1掌握自然語言理解的含義，了解自然語言理解的過程。2掌握詞切分、關(guān)鍵詞匹配、轉(zhuǎn)換語法、A法。3掌握基于語料庫的方法。4掌握句法分析方法。二、授課方法自學(xué)。三、學(xué)習(xí)內(nèi)容1自然語言及其理解。2詞法分析。3句法分析。4語義分析。5大規(guī)模真實文本的處理。6基于語料庫的自然語言建模方法。四、重點難點詞法分析算法句法分析算法語義分析算法基于語料庫的自然語言理解算法。五、思考與討論1.么是自然語言理解自然語言理解過程有哪些層次各層次功能如何？2.法分析的目的是什么，基于規(guī)則的句法分析有那些理論和方法？3.么是Chomsky系？4.于語料庫的自然語言理解建模方法有哪些？第八講專家系統(tǒng)一、基本要求1了解專家系統(tǒng)的產(chǎn)生與發(fā)展，專家系統(tǒng)的定義，專家系統(tǒng)的種類，專家系統(tǒng)的一般特點。2掌握專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。3了解知識獲取的任務(wù)，知識獲取的主要途徑。4了解開發(fā)專家系統(tǒng)的基本要求。掌握專家系統(tǒng)的建造步驟：應(yīng)用領(lǐng)域的選擇與可行性分析需求分析原型設(shè)計與開發(fā)原型系統(tǒng)評價系設(shè)，最系實系試評，維。二、授課方法自學(xué)。三、學(xué)習(xí)內(nèi)容1專家系統(tǒng)概述。2專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。3知識獲取。4專家系統(tǒng)的設(shè)計與建造。5專家系統(tǒng)的評價評價方法，評價內(nèi)容。四、重點難點專家系統(tǒng)的