1、人工智能教學大綱課程名稱 ：人工智能/ Artificial Intelligence學時/學分：32/2先修課程 ：離散數學；高級語言程序設計；數據結構等適用專業 ：信息管理與信息系統開課學院（部）、系(教研室)：管理學院 信息管理與信息系統系一、課程的性質與任務人工智能是計算機科學與技術的一個前沿學科，也是一個綜合性的交叉學科。人工智能是專業選修課程，通過本課程的學習，使學生了解人工智能的研究范疇、應用領域和發展方向，掌握該學科的基本概念、原理和方法，掌握人工智能的基本技術，拓寬知識面，旨在培養學生在計算機領域中應用人工智能技術的能力，提高分析和解決實際問題的能力。二、課程的教學內容、基本

2、要求及學時分配（一）教學內容1、人工智能概述人工智能的定義和發展，人類智能和人工智能，人工智能各學派的認知觀，人工智能的研究目標與研究途徑，人工智能的研究與應用領域。2、邏輯程序設計語言PROLOG基本PROLOG，PROLOG程序結構與設計。3、圖搜索與問題求解 狀態圖搜索，狀態圖搜索問題求解，與或圖搜索，與或圖搜索問題求解，博弈樹搜索。4、基于遺傳算法的隨機優化搜索遺傳算法基本概念，基本遺傳算法，遺傳算法應用舉例，遺傳算法的特點與優勢。5、知識表示與推理知識表示的基本概念；常用知識表示方法：一階謂詞邏輯、產生式規則、框架和語義網絡的基本原理和語言實現；不確定性知識的表示及其推理方法。6、機

3、器學習與知識發現機器學習的概念；符號學習的基本原理，包括：記憶學習、演繹學習、類比學習、示例學習、發現學習等；連接學習的基本原理，包括：人工神經網絡的概念和類型、神經網絡學習方法等；知識發現與數據挖掘的概念、對象、任務和基本方法等。7、專家系統專家系統的概念和結構，專家系統的類型，專家系統的解釋機制，專家系統開發工具與環境，專家系統設計與實現方法，專家系統開發實例，專家系統的發展。8、Agent系統Agent的概念、類型和結構；多Agent系統的原理、結構和應用；Agent的實現語言工具。9、智能計算機與智能化網絡智能計算機，智能網絡的概念和原理；網絡的智能化管理與控制基本技術；網上信息的智能

4、化檢索基本原理和方法。（二）基本要求1、正確理解基本概念人工智能，邏輯程序設計語言PROLOG，圖搜索，遺傳算法，知識表示，一階謂詞邏輯，產生式規則、框架，語義網絡，語言實現，不確定性知識，符號學習，連接學習，人工神經網絡，知識發現，數據挖掘，專家系統，Agent系統，智能計算機，智能化網絡。2、正確理解基本技術并能正確運用邏輯程序設計語言PROLOG，狀態圖搜索問題求解，與或圖搜索，與或圖搜索問題求解，博弈樹搜索，基于遺傳算法的隨機優化搜索，知識表示方法，不確定性知識的表示及其推理方法，知識發現方法，專家系統，Agent系統，網上信息的智能化檢索。3、綜合運用人工智能知識并能分析解決實際問題

5、了解人工智能最新發展動態與應用領域，研究傳統人工智能的知識表示方法和搜索推理技術，討論高級知識推理，評述近年來人工智能的爭論，討論人工智能對人類經濟、社會和文化的影響，展望人工智能的發展。（三）學時分配本課程的教學時數為32學時，課內學時分配如下表： 教學環節課程內容 學時講 課課堂討論小 計人工智能概述22邏輯程序設計語言PROLOG44圖搜索與問題求解415基于遺傳算法的隨機優化搜索22知識表示與推理415機器學習與知識發現44專家系統415Agent系統22智能計算機與智能化網絡213合 計28432（四）課程內容的重點、難點1、人工智能概述重點：人工智能各學派的認知觀，人工智能的研究與

6、應用領域難點：人工智能的研究目標與研究途徑2、邏輯程序設計語言PROLOG重點：PROLOG程序運行機理難點：PROLOG程序結構與設計3、圖搜索與問題求解 重點：狀態圖搜索常用算法和問題的狀態圖表示，與或圖搜索常用算法和問題的與或圖表示難點：問題的狀態圖、與或圖表示4、基于遺傳算法的隨機優化搜索重點：選擇-復制、交叉和變異等三種遺傳操作難點：遺傳算法的應用5、知識表示與推理重點：基于一階謂詞邏輯和產生式規則的推理模式，不確定性知識的表示及其推理難點：不確定性知識的表示及其推理方法6、機器學習與知識發現重點：符號學習中的歸納學習，神經網絡學習難點：BP神經網絡及其學習舉例7、專家系統重點：專家

7、系統的概念和結構，專家系統的設計與實現難點：專家系統的設計與實現8、Agent系統重點：Agent概念和結構，多Agent系統的概念和結構難點：多Agent系統的結構9、智能計算機與智能化網絡重點：網絡的智能化管理與控制難點：網上信息的智能化檢索三、課程改革與特色本課程概念多、較抽象、涉及面廣，因此教學形式以講授方式為主。關鍵性概念、整體實現思想方面的問題輔以課堂討論的形式。本課程采用多媒體教學，講解人工智能中的基本原理和主要方法，結合案例討論人工智能中的重點和難點問題。注重理論聯系實際，強調學生能力的培養和思維方式的革新。四、推薦教材及參考書推薦教材：人工智能技術導論，（第三版），廉師友，西安電子科技大學出版社，2007.參考書：高級人工智能，史忠植，科學出版社，2006.人工智能基礎，蔡自興，蒙祖強，高等教育出版社，2005.人工智能，美Nils J. Nilsson，鄭扣根，莊越挺譯，機械工業出版社，2000.人工智能一種現代方法（第二版），美Stuart Russell，Peter Norvig，姜哲等譯，人民郵電出版社，2004.人工智能，日溝口理一郎，石田 亨編，盧伯英譯，科學出版社，20