《人工智能原理》教学大纲.doc

《人工智能原理》教学大纲

课程名称（汉）：《人工智能原理》

课程名称（英）：PrinciplesofArtificialIntelligence

课程代码：262102111

课程类型：专业教育平台专业核心课程模块

适用对象：人工智能专业本科大二

学时/学分：64学时（理论学时48，实验学时16）/3.5学分

先修课程：《高等数学》，《线性代数》，《概率论与数理统计》，《Python程序设计》，《Java面向对象程序设计》

方案版本：2021版

一、课程简介（150—200字）

本课程介绍人工智能的基本原理、方法与应用技术。主要内容包括：人工智能的基本概念及发展状况、知识表示方法、推理方法、搜索策略、机器学习、自然语言理解、专家系统、人工神经网络与遗传算法等，并对数据挖掘和Agent技术等热点内容进行了介绍。

本课程是人工智能本科专业的专业核心课程。

本课程的教学目的是使学生理解机器学习的基本原理和基本方法，掌握它们的应用方法，为学生今后从事相关工作奠定坚实的基础。

二、课程的教学目标

课程目标1：理解人工智能的基本原理与基本概念；

课程目标2：掌握知识表示方法、推理方法、搜索策略、机器学习的原理与方法；

课程目标3：掌握自然语言理解、专家系统、人工神经网络与遗传算法的应用方法；

课程目标4：了解数据挖掘和Agent技术；

课程目标5：能够实现人工智能基本方法与技术的JAVA或Python程序设计。

三、课程目标对人工智能专业毕业要求的支撑关系

毕业要求

毕业要求指标点（非认证专业可以省略本项内容）

课程目标

支撑权重

问题分析

1,2,3

0.15

设计/开发解决方案

2-5

0.02

研究

2-5

0.04

四、教学内容及其基本要求

序号

教学内容

教学要求（包括重点难点、教学方法、学生掌握的程度等）

对应课程目标

1

第1章绪论

重点：人工智能基本概念、基本原理与研究方法

难点：人工智能基本原理

教学方法：多媒体讲解

掌握程度：掌握人工智能基本概念与基本原理

1

2

第2章知识表示方法

重点：各种知识表示方法

难点：面向对象的表示法，状态空间表示法

教学方法：多媒体讲解

掌握程度：掌握各种知识表示方法

2

3

第3章确定性推理方法

重点：命题逻辑、谓词逻辑、自然演绎推理方法、归结推理方法

难点：自然演绎推理方法、归结推理方法

教学方法：多媒体讲解、演示教学、实验教学

掌握程度：掌握命题逻辑、谓词逻辑、自然演绎推理方法、归结推理方法

2

4

第4章不确定性推理方法

重点：可信度方法、主观Bayes方法、证据理论

难点：主观Bayes方法、证据理论、模糊推理

教学方法：多媒体讲解

掌握程度：掌握可信度方法、主观Bayes方法、证据理论

2

5

第5章搜索策略

重点：启发式搜索策略、与/或树的有序搜索、博弈树的启发式搜索

难点：启发式搜索策略、与/或树的有序搜索、博弈树的启发式搜索

教学方法：多媒体讲解

掌握程度：掌握启发式搜索策略、与/或树的有序搜索、博弈树的启发式搜索

2

6

第6章机器学习

重点：机器学习方法、ID3判定树算法

难点：ID3判定树算法、深度机器学习

教学方法：多媒体讲解、演示教学

掌握程度：掌握机器学习方法、ID3判定树算法

2,5

7

第7章自然语言理解

重点：词法分析、句法分析、语义分析、大规模文本处理、自然语言建模方法

难点：大规模文本处理、自然语言建模方法

教学方法：多媒体讲解、实验教学

掌握程度：掌握词法分析、句法分析、语义分析、大规模文本处理、自然语言建模方法

3,5

8

第8章专家系统

重点：知识获取、专家系统的设计建造与评价

难点：专家系统的设计建造与评价

教学方法：多媒体讲解

掌握程度：掌握知识获取、专家系统的设计建造与评价

3

9

第9章人工神经网络与遗传算法

重点：神经网络的基本概念、反向传播网络、Hopfield网络

难点：反向传播网络、Hopfield网络、遗传算法

教学方法：多媒体讲解、实验教学

掌握程度：掌握神经网络的基本概念、反向传播网络、Hopfield网络

3,5

10

第10章数据挖掘与主体技术

重点：数据挖掘、主体技术

难点：数据挖掘、主体技术

教学方法：多媒体讲解

掌握程度：了解数据挖掘与主体技术

4

五、各教学环节及学时分配

知识模块

教学内容

教学环节及学时

讲授课

习题课

讨论课

实验（实践）

合计

第1章绪论

1.1人工智能的诞生及发展

1.2人工智能的定义

1.3人工智能研究的方法及途径

1.4人工智能的研究及应用领域

2

2

第2章知识表示方法

2.1概述

2.2一阶谓词逻辑表示法

2.3产生式表示法

2.4语义网络表示法

2

2

2.5框架表示法

2.6面向对象的表示法

2.7脚本表示法

2