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人工智能原理

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《人工智能原理》
课程标准韶关学院计算机科学系2003年9月《人工智能原理》课程标准
一、课程概述人工智能是计算机与自动化学科的一门分支学科.它研究如何用机器来模仿人脑所从事的推理,证明,识别、理解,学习,规划,诊断等智能活动.人工智能是当前科学技术中正在迅速发展,新思想,新观点、新技术不断涌现的一个学科,也是一门涉及数学,计算机科学,控制论、信息论、心理学,哲学等学科的交叉和边缘学科.
《人工智能原理》课程的主要目标是为大学本科高年级学生提供有关人工智能理论以及应用所必需的知识和技能;掌握人工智能的基本原理;掌握设计开发智能系统的基本方法.
人工智能原理是计算机科学技术类专业的应用学科.前修课程包括:离散数学,数据结构,算法分析与设计等、后续课程:专家系统,知识工程,该课程可以在大学三、四年级开设.
二、课程目标
完成本课程的学习后,学生应该能够:
1.了解人工智能的发展,历史上主要的系统以及人物;
2.熟练掌握产生式系统,能将实际问题表示为产生式系统,熟练掌握几种常用的搜索策略,熟练掌握回溯策略,图搜索策略的过程以及算法(BACKTRACK以及A算法),掌握一些典型问题的启发式函数;
3.熟练掌握与或图以及AO算法(包括利用AO算法求解与或图,单调条件)
4.掌握极大极小过程以及ALPHA-BETA剪枝的规则,效率,掌握游戏树的概念,能利用它开发简单的游戏程序;
5.掌握用命题逻辑,一阶逻辑表示知识的方法,并在此基础上进行推理,熟练掌握归结方法以及归结反驳过程,熟练掌握利用归结反驳方法进行推理;
6.掌握基于规则的正向推理系统以及反向推理系统,能将问题表示成与或图并在此基础上进行推理;
三、教学内容与教学要求这门学科的知识与技能要求分为知识,理解,掌握,综合运用(简称运用)四个层次.这四个层次的一般涵义表述如下:知识是指对这门学科和现象的认知.理解是指对这门学科涉及到的概念,原理,策略与技术的说明和解释以及概念素之间的相互关系.
掌握是指运用已理解的概念和原理说明,解释,类推同类问题.运用是指能根据算法编写代码或在教师指导下设计算法并完成基于Internet的应用程序.
教学内容和要求表中的√号表示教学知识和技能的教学要求层次.本标准中打号的内容可作为自学,教师可根据实际情况确定要求或不布置要求.
(一)产生式系统与AI教学内容教学要求知识理解掌握运用
1.产生式系统的三个组成部分:全局数据库,产生式规则,控制系统;
2.产生式系统的优点;
3.产生式系统的基本过程;
4.产生式系统的例:8数码难题;
5.控制策略概述:不可回撤方式以及爬山函数的概念,回溯控制方式,图搜索控制方式
6.可交换的产生式系统概念,特点以及实例;
7.可分解的产生式系统概念,实例
8.与或图的概念
√(二)产生式系统的搜索策略
回溯策略:回溯策略的递归算法,启发式函数的使用(如n皇后问题的diag(i,j),8数码难题的W(n)),利用回溯策略求解实际问题(如n皇后问题,8数码难题),回溯策略的优缺点在一个源程序中使用声明
图搜索策略:图的概念,通用的图搜索过程,无信息的图搜索算法(深度优先和宽度优先),探索式(启发式)图搜索算法,评价函数,算法A,算法A,A算法的可采纳性,评价函数的探索能力分析(三)可分解产生式系统的搜索策略
ANDOR 图:ANDOR 图的概念(k-连接符,AND节点、OR节点)、ANDOR图与可分解产生式系统的关系AO算法;
游戏树搜索ANDOR图的应用:极大极小过程.ALPHA-BETA剪枝(规则,应用,效率)
(四)人工智能中的谓词演算
谓词演算的基本概念:原子公式的句法和语义、连接词、量词、合式公式,推理规则,定理及证明,合一替换以及最一般合一替换,有效性和可满足性
归结:子句,归结的概念,命题逻辑的归结方法,一阶逻辑的归结方法
在AI中使用谓词演算:知识表示、推理(五)归结反驳系统
归结反驳的一般过程:命题逻辑的归结与反驳过程,一阶逻辑的归结与反驳过程
归结方法的控制策略:宽度优先策略,支持集策略,单元归结策略,线性输入归结策略,祖先过滤策略,归结策略的合并
化简策略:类含(subsume)的概念,几种化简的情况(纯文字,永真式,类含)
(六)基于规则的系统
规则正向演绎系统:事实表达式的与或行变换,ANDOR图表示事实表达式,使用F-规则变换ANDOR图,作为终止条件的目标公式
规则逆向演绎系统:目标表达式的与或形式,ANDOR图的B-规则变换,终止条件(七)机器学习器学习的定义、研究意义与发展历史机器学习的主要策略与基本结构机械学习基于经验的学习基于事例的学习基于概念的学习类比学习基于神经网络的学习(八)不确定推理方法
不确定推理概述:概念,分类,基本问题
可信度方法:概念,知识不确定性的表示、不确定性的表示、不确定性的推理计算
主观Bayes方法:基本Bayes公式,主观Bayes方法及其推理网络,知识不确定性的表示、不确定性的表示
理论:D-S理论的数学基础、特定概率分配函数,基于特定概率分配函数的不确定性推理模型(九)人工智能程序设计语言逻辑型编程语言
Lisp语言:语法与数据结构,基本函数,递归与迭代
Prolog语言:语法与数据结构,Prolog程序设计原理,Prolog编程
四、课程实施(一)课时安排与教学建议人工智能原理是计算机科学技术类选修课.一般情况下,每周安排3课时,共60课时.函授生视具体情况而定,一般为32课时.具体课时安排如下:主要内容课时建议教与学的方法建议按60课时计按32课时计产生式系统与AI讲述,例产生式系统的搜索策略多媒体,演示可分解产生式系统的搜索策略人工智能中的谓词演算讲述,例,练习归结反驳系统基于规则的系统机器学习
4 多媒体,演示、实例教学不确定推理方法多媒体,讲述人工智能程序设计语言总复习
4 (二)教学组织形式与教学方法要求教学班是主要的教学组织,班级授课制是目前教学的主要组织形式.有条件的话、也可以采用分组教学.或者几种组织方式灵活组合,尽量减轻学生的生理和心理疲劳.
注意教学方法的灵活性,组织学生自我经验叙述,讨论、问题教学,系统设计与实现等、尤其是有条件的话、借用多媒体的声像呈示、提供给学生原始的课堂实录,或者是问题情境、组织学生讨论、培养学生发现问题,分析问题,解决问题的能力和探究意识.
充分发挥学生的主动性,注意理论与实践的结合.评价教学方法要以实现课程标准规定的教学目标为依据,好的教学方法应有助于学生对教学内容的理解,并能激发学生的学习热情、树立自己的教育信念.鼓励有所创新并取得实效的教学方法.
五、教材选用
参考教材:
1,《人工智能及其应用》蔡自兴等清华大学出版社19962 第二版
2,《Principles of Artificial Intelligence》NilsJ.Nilsson
3,《人工智能技术导论》廉师友西安电子科技大学出版社20027 第二版
4,《人工智能基础》邵军力等电子工业出版社20015 第一版
5,《人工智能实用教程同等学历申请硕士学位综合考试课程指导》张仰森等北京希望电子出版社20025 第一版
六、课程评价
1.这门学科的评价依据是本课程标准规定的课程目标,教学内容和要求.
2.考试时间:120分钟.
3.考试方式,分制与分数解释采用闭卷,笔试的方式,以百分制评分,60分为及格,满分为100分.
有可能的话、把形成性评价与终结性评价结合起来.
4.题型比例单选题15;填空题15;简答题30;推理与证明题15;实例题15.
5.样题与目标定位示例
A.单选题:(着重考查学生对知识的识别程度)
例:知识工程之父是:a) 费根鲍姆b)图灵c)钱学森d)爱因斯坦
B.填空题:(着重考查学生对知识的理解程度)
例:人工智能研究的目标是
C.简答题:(着重考查学生对知识的理解程度)
例:什么是最一般合一D.推理与证明题(着重考查学生对知识的理解与掌握程度)
例:已知A的老师是B,A与C是同班同学.如果x与y是同班同学,则x的老师也是y的老师.请问,C的老师是谁请利用一阶逻辑进行推理.
E.实例题:(着重考查学生对知识的掌握与应用程度)]
用回溯法求解以下8数码难题:
初始状态: 目标状态
制定该课程标准小组成员签名:苗雪兰,庄景明,张金钊,段琢华,霍英,江华,何志庆
审核者签名:夏新恩

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