【正文】 一篇：2014新版人工智能教學(xué)大綱404131422《人工智能》英文課名： Artificial Intelligence 學(xué) 時(shí)：32 學(xué) 分：2 先修課程：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，編譯原理，離散數(shù)學(xué) 適用專業(yè)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)，軟件工程專業(yè)一、總論（一）課程性質(zhì)：本課程是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)本科，軟件工程專業(yè)本科的專業(yè)選修課（二）開課目的與任務(wù)：目的：使學(xué)生掌握人工智能的基本概念、基本原理、知識(shí)表示、推理機(jī)制和求解技術(shù)，以及相關(guān)研究領(lǐng)域的技術(shù)方法。3．掌握盲目搜索和啟發(fā)式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索、等代價(jià)搜索、啟發(fā)式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈樹搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。規(guī)則演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)。教學(xué)手段及教學(xué)方法: 采用課堂講授，課后自學(xué)，課堂討論等教學(xué)手段和方法。需認(rèn)真組織，安排重點(diǎn)發(fā)言，充分調(diào)動(dòng)每一名同學(xué)的學(xué)習(xí)積極性，做好總結(jié)。了解是能正確判別有關(guān)概念和方法；理解是能正確表達(dá)有關(guān)概念和方法的含義；認(rèn)識(shí)是在理解的基礎(chǔ)上加以靈活應(yīng)用。然而，在這個(gè)話題的背后還蘊(yùn)含著另外一個(gè)更深層的問題——智能。（二）教學(xué)目的使學(xué)生掌握人工智能的基本原理、方法及研究應(yīng)用領(lǐng)域。（三）教學(xué)內(nèi)容人工智能的基本原理和方法，人工智能的三個(gè)重要研究領(lǐng)域（機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和自然語言理解），人工智能的兩個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域（專家系統(tǒng)和智能決策支持系統(tǒng)）。 人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展（）了解人工智能產(chǎn)生與發(fā)展的四個(gè)階段。 人工智能的近期發(fā)展分析（）了解更新的理論框架研究，更好的技術(shù)集成研究，更成熟的應(yīng)用方法研究。 一階謂詞邏輯表示法（）理解一階謂詞邏輯表示的邏輯基礎(chǔ)； 掌握謂詞邏輯表示方法及其應(yīng)用。 腳本表示法掌握腳本的結(jié)構(gòu)及其推理。第3章 確定性推理教學(xué)要點(diǎn)推理的基本概念及歸結(jié)、演繹等確定性推理方法。 歸結(jié)演繹推理（2學(xué)時(shí)）掌握子句集及其化簡，魯賓遜歸結(jié)原理；會(huì)應(yīng)用謂詞邏輯歸結(jié)證明問題，會(huì)用歸結(jié)演繹推理的歸結(jié)策略證明問題，會(huì)用歸結(jié)反演求取問題的答案。第4章 不確定與非單調(diào)推理教學(xué)要點(diǎn)不確定性推理的有關(guān)概念及各種不確定性的表示和推理方法。 主觀Bayes方法（）了解組合不確定性計(jì)算；掌握知識(shí)不確定性表示，證據(jù)不確定性表示，結(jié)論不確定性的合成?？己艘罄斫獠淮_定性推理的含義、非單調(diào)推理的概念、確定性理論，掌握主觀Bayes方法，能用DS理論從不同角度刻劃命題的不確定性，能在模糊集的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)對(duì)模糊命題和模糊知識(shí)的表示。 狀態(tài)空間的啟發(fā)式搜索（）了解A算法；理解啟發(fā)性信息和估價(jià)函數(shù)?？己艘罅私馑阉鞲拍?，博弈樹的啟發(fā)式搜索；掌握狀態(tài)空間的盲目搜索和與/或樹的盲目搜索。 指導(dǎo)式學(xué)習(xí)（）了解指導(dǎo)式學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過程?？己艘罅私鈾C(jī)器學(xué)習(xí)的概念，機(jī)械式學(xué)習(xí)，指導(dǎo)式學(xué)習(xí)，歸納學(xué)習(xí)；掌握基于解釋學(xué)習(xí)的基本原理及其基本過程。 感知器模型及其學(xué)習(xí)（）了解有關(guān)感知器XOR問題求解的討論； 理解感知器模型，感知器學(xué)習(xí)。第8章 自然語言理解教學(xué)要點(diǎn)自然語言理解的基本概念和分析方法。 語義的分析（）理解語義文法； 掌握格文法。第9章 專家系統(tǒng)教學(xué)要點(diǎn)專家系統(tǒng)是人工智能的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域,它目前正在從集中、封閉模式向分布、開放模式發(fā)展。 專家系統(tǒng)的開發(fā)與評(píng)價(jià)（）了解專家系統(tǒng)的開發(fā)條件，生命期概念，專家系統(tǒng)開發(fā)過程的各個(gè)階段。第10章 智能決策支持系統(tǒng)教學(xué)要點(diǎn)智能決策支持系統(tǒng)是人工智能的另一重要應(yīng)用領(lǐng)域,它是目前迅速興起的網(wǎng)絡(luò)商務(wù)中的一項(xiàng)重要技術(shù),有著廣闊的應(yīng)用前景 教學(xué)時(shí)數(shù)2學(xué)時(shí) 教學(xué)內(nèi)容 智能決策支持系統(tǒng)的基本概念（）了解智能決策支持系統(tǒng)；理解決策與決策過程，決策支持系統(tǒng)。三、參考書目王萬森，《人工智能原理及其應(yīng)用》，電子工業(yè)出版社，2000年9月第一版。陳汝鈴，《人工智能》，科學(xué)出版社，1989。（二）課程目的基本理論要求：課程介紹人工智能的主要思想和基本技術(shù)、方法以及有關(guān)問題的入門知識(shí)。二、教學(xué)內(nèi)容、重（難）點(diǎn)、教學(xué)要求及學(xué)時(shí)分配 第一章：人工智能概述（2學(xué)時(shí)）講授內(nèi)容：（1）人工智能的概念（2）人工智能的研究途徑和方法（3）人工智能的分之領(lǐng)域（4）人工智能的基本技術(shù)（5）人工智能的發(fā)展概況教學(xué)要求：了解：研究途徑和方法、人工智能的分之領(lǐng)域、基本技術(shù)和發(fā)展概況。以便達(dá)到良好的教學(xué)效果。先行課程：《離散數(shù)學(xué)》、《高等數(shù)學(xué)》、《概率論》、《線性代數(shù)》、《C語言程序設(shè)計(jì)》、《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》五、建議教材及教學(xué)參考書（一）建議教材《人工智能及其應(yīng)用》，蔡自興，徐光祐。它是在計(jì)算機(jī)科學(xué)，控制論，信息論，神經(jīng)心理學(xué)，哲學(xué)，語言學(xué)等多種學(xué)科研究的基礎(chǔ)發(fā)展起來的，因此又可把它看作是一門綜合性的邊緣學(xué)科。伴隨人工智能研究的逐步深入，科學(xué)哲學(xué)、人工智能和歸納邏輯研究相互影響，出現(xiàn)了新的研究方向。一些研究者試圖把歸納邏輯系統(tǒng)帶入人工智能研究領(lǐng)域，從而找到一定的正確的方法來發(fā)展人工智能研究理論系統(tǒng)。”美國麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為：“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作。諾意曼的程序內(nèi)存思想為計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)奠定了重要的理論基礎(chǔ)。人工智能幾乎涉及自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科，其研究范圍非常廣闊，包括問題求解、定理證明、專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能控制、智能檢索等。在人工智能研究中，歸納的研究和不確定性推理密切相關(guān)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究運(yùn)用這方面的知識(shí)并開創(chuàng)了新的學(xué)習(xí)模型。在人工智能的發(fā)展進(jìn)程中，對(duì)歸納的模擬研究已占據(jù)前所未有的重要地位，歸納學(xué)習(xí)已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)的核心內(nèi)容。專家系統(tǒng)是一種在一定領(lǐng)域中具有專家水平解決難題能力的智能程序系統(tǒng)，它能靈活運(yùn)用專家積累的經(jīng)驗(yàn)和專門知識(shí)，求解通常需由人類專家所完成的任務(wù)(如醫(yī)療診斷)。這就是費(fèi)根鮑姆所謂的關(guān)于專業(yè)知識(shí)獲取的“瓶頸問題”[6]。近些年來，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)研究的發(fā)展，人們逐漸認(rèn)識(shí)到，可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)與專門技術(shù)直接從具體事例中歸納出規(guī)則，而不必為如何從專家口中獲得規(guī)則而感到困惑，這正是人工智能邏輯學(xué)派在機(jī)器學(xué)習(xí)研究發(fā)展中的具體目標(biāo)。同時(shí)，建立學(xué)習(xí)的計(jì)算理論，構(gòu)造各種學(xué)習(xí)系統(tǒng)并將之應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域中去。根據(jù)人類學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，機(jī)器學(xué)習(xí)的研究應(yīng)向下列方向發(fā)展：（1）建立模擬人類學(xué)習(xí)過程的學(xué)習(xí)模型，深入研究學(xué)習(xí)過程的神經(jīng)生理機(jī)制和心理學(xué)本質(zhì)。所以說，在不同程度上運(yùn)用歸納邏輯，有助于促使人工智能的成功應(yīng)用。從歷史上著，歸納、歸納方法、歸納邏