【文章內容簡介】 與評價（）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)過程的各個階段。 專家系統(tǒng)開發(fā)工具與環(huán)境（）了解程專家系統(tǒng)的開發(fā)工具與開發(fā)環(huán)境。 專家系統(tǒng)的進一步發(fā)展（）了解新一代專家系統(tǒng)。考核要求了解專家系統(tǒng)的概念、基本結構及其開發(fā)工具與環(huán)境；掌握非自動知識獲取和自動知識獲取。第10章 智能決策支持系統(tǒng)教學要點智能決策支持系統(tǒng)是人工智能的另一重要應用領域,它是目前迅速興起的網絡商務中的一項重要技術,有著廣闊的應用前景 教學時數2學時 教學內容 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)。 決策支持新技術（1學時）理解數據倉庫、數據開發(fā)及其它們的結合。 智能決策支持系統(tǒng)的基本結構（）掌握智能決策支持系統(tǒng)的基本結構?？己艘罅私庵悄軟Q策支持系統(tǒng)及其新技術，知道智能決策支持系統(tǒng)的結構及新結構體系；理解決策與決策過程，決策支持系統(tǒng)；智能決策支持系統(tǒng)的基本結構。三、參考書目王萬森，《人工智能原理及其應用》，電子工業(yè)出版社，2000年9月第一版。林堯瑞、馬少平，《人工智能導論》，清華大學出版社，1989年5月第一版。陳世福、陳兆乾等編，《人工智能與知識工程》，南大出版社，1997年12月第一版。何華燦，《人工智能導論》，西北工業(yè)大學出版社，1988。陳汝鈴，《人工智能》，科學出版社，1989。第三篇：《人工智能》詳細教學大綱[定稿]……………………………… ………………………………………………………………裝……訂……線……………………………………………………………………………………………………………《人工智能》教學大綱課程名稱：人工智能 英語名稱：Artificial Intelligence 課程代碼：130234 課程性質：專業(yè)必修 學分學時數： 5/80 適用專業(yè)：計算機應用技術修（制）訂人： 修（制）訂日期：2009年2月 審核人： 審核日期： 審定人： 審定日期：一、課程的性質和目的（一）課程性質人工智能是計算機科學理論基礎研究的重要組成部分，人工智能課程是計算機科學技術專業(yè)的專業(yè)拓展選修課。通過本課程的學習使學生了解人工智能的提出、幾種智能觀、重要研究領域，掌握人工智能求解方法的特點。掌握人工智能的基本概念、基本方法，會用知識表示方法、推理方法和機器學習等方法求解簡單問題等。（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、方法以及有關問題的入門知識。要求學生了解人工智能的主要思想和方法?；炯寄芤螅簩W生在較堅實打好的人工智能數學基礎（數理邏輯、概率論、模糊理論、數值分析）上，能夠利用這些數學手段對確定性和不確定性的知識完成推理；在理解Herbrand域概念和Horn子句的基礎上，應用Robinson歸結原理進行定理證明；應掌握問題求解（GPS）的狀態(tài)空間法，能應用幾種主要的盲目搜索和啟發(fā)式搜索算法（寬度優(yōu)先、深度優(yōu)先、有代價的搜索、A算法、A*算法、博弈數的極大—極小法、α―β剪枝技術）完成問題求解；并能熟悉幾種重要的不確定推理方法，如確定因子法、主觀Bayes方法、D—S證據理論等，利用數值分析中常用方法進行正確計算。職業(yè)素質要求：結合實戰(zhàn)，初步理解和掌握人工智能的相關技術。二、教學內容、重（難）點、教學要求及學時分配 第一章：人工智能概述（2學時）講授內容：（1）人工智能的概念（2）人工智能的研究途徑和方法（3）人工智能的分之領域（4）人工智能的基本技術（5）人工智能的發(fā)展概況教學要求：了解：研究途徑和方法、人工智能的分之領域、基本技術和發(fā)展概況。理解：人工智能的基本概念、基本技術掌握：人工智能的發(fā)展概況，人工智能研究的課題種類教學重點：人工智能概念難點：人工智能的研究途徑和方法第二章：基于謂詞邏輯的機器推理（2學時）講授內容：（1）一階謂詞邏輯（2）歸結演繹推理（3）應用歸結原理求取問題答案（4）歸結策略（5）Horn子句歸結與邏輯程序（6）非歸結演繹推理教學要求：了解：一階謂詞邏輯的基本概念理解：應用歸結遠力求取問題答案的方法和Horm自居歸結于邏輯程序的方法以及非歸結演繹原理的方法和途徑掌握：歸結演繹推理教學重點：歸結演繹推理難點：Horn子句歸結與邏輯程序第三章：圖搜索技術（5學時）講授內容：（1）狀態(tài)圖搜索（2）狀態(tài)圖問題求解（3）與或圖搜索（4）與或圖問題求解（5）博弈樹搜索教學要求：了解：常用的圖搜索技術 理解：與或圖搜索問題的原理 掌握：與或圖的啟發(fā)式搜索算法AO教學重點：與或圖的啟發(fā)式搜索算法AO難點：與或圖搜索第四章：產生式系統(tǒng)（2學時）講授內容：（1）產生式規(guī)則（2）產生式系統(tǒng)（3）產生式系統(tǒng)與圖搜索（4）產生式系統(tǒng)的應用教學要求： 了解：產生式理解：謂詞邏輯歸結原理 掌握：Herbrand定理教學重點：謂詞邏輯歸結原理難點：Herbrand定理第五章：知識表示（2學時）講授內容：（1）知識及其表示（2）框架（3）語義網絡（4）面向對象知識表示教學要求： 了解：知識表示的概述 理解：幾種知識表示方式 掌握：產生式表示 語義網絡表示教學重點：產生式表示 語義網絡表示難點：框架表示第六章：不確定性推理方法（6學時）講授內容：（1）不確定性及其類型（2）不確定性知識的表示（3）不確定性推理的一般模式（4）確定性理論（5）證據理論（6）模糊推理教學要求：了解：不確定性推理方法的概述 理解：論證理論 模糊推理 掌握：論證理論教學重點：論證理論 模糊推理難點：證據理論(DStheory)第七章：專家系統(tǒng)（4學時）講授內容：（1）專家系統(tǒng)的概念（2）專家系統(tǒng)的結構（3）專家系統(tǒng)的應用與發(fā)展（4）專家系統(tǒng)設計與實現(xiàn)（5）專家系統(tǒng)開發(fā)與環(huán)境（6）新一代專家系統(tǒng)研究教學要求：了解：專家系統(tǒng)的概述、專家系統(tǒng)的組成結構與發(fā)展 理解：專家系統(tǒng)的設計與實現(xiàn) 掌握：專家系統(tǒng)的開發(fā)與使用教學重點：專家系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)難點：新一代專家系統(tǒng)概述第八章：機器學習（10學時）講授內容：（1）符號學習（2）神經網絡學習教學要求： 了解：機器學習的概述 理解：符號學習掌握：常用的機器學習的方式教學重點：神經網絡學習難點：遺傳算法三、各教學