1、 人工智能 课程 教学大纲 （ Artificial Intelligence） 课程 性质 ： 院公选课 适用专业 ： 各专业 先修课程 ： 离散数学 、 数据结构 、 操作系统 原理 后续 课程 ： 总 学 分 ： 2 学分 一、教学目的与要求 1教学目的 人工智能主要研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科 ， 其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算机系统。 本课程要求 学生掌握人工智能的基本原理，了解人工智能中常用的 基本技术 ，诸如：知识表示技术、搜索技术、自动推理技术以及专家系统等 ，同时学会运用 Prolog 语言求解人工智能的实
2、际问题。 2教学要求 学生必须具有 离散数学 、程序设计 、数据结构 、 操作系统 方面的知识。 二、课时安排 序号 教学内容 讲课学时 实验学时 1 人工智能概述 4 2 人工智能程序设计语言 6 3 基于谓词逻辑的机器推理 6 4 图搜索技术 8 5 产生式系统 4 6 知识表示 4 合 计 32 三、教学内容 1人工智能概述（ 4 学时） （ 1）教学基本要求 了解： 人工智能的发 展概况 理解： 人工智能的概念 掌握： 人工智能的研究途径与方法、人工智能的分支领域 灵活运用： 人工智能的基本技术 （ 2）教学内容 人工智能的概念 人工智能的研究途径与方法 (重点 ) 人工智能的分支领域
3、 (重点、难点 ) 人工智能的基本技术 (难点 ) 人工智能的发展概况 2人工智能程序设计语言（ 6 学时） （ 1）教学基本要求 了解： 人工智能程 序设计语言分类 掌握： 函数型程序设计语言 LISP 和逻辑型程序设计语言 PROLOG 灵活运用： Turbo PROLOG 程序设计语言 （ 2）教学内容 综述 函数型程序设计语言 LISP(重点 ) 逻辑型程序设计语言 PROLOG(重点、难点 ) Turbo PROLOG 程序设计 (难点 ) 3基于谓词逻辑的机器推理（ 6 学时） （ 1）教学基本要求 理解： 谓词及谓词逻辑，形式演绎推理 掌握： 归结演绎推理 灵活运用： 应用归结原
4、理求取问题答案 了解： Horn 子句归结与逻辑程序、非归结演绎推理 （ 2）教学内容 一阶谓词逻辑 归结演绎推理 (重点 ) 应用归结原理求取问题答案 (重点、难点 ) 归结策略 归结反演程序举例 Horn 子句归结与逻辑程序 (难点 ) 非归结演绎推理 4图搜索技术（ 8 学时） （ 1）教学基本要求 掌握： 状态图搜索方法、与或图搜索方法 灵活运用： 状态图搜索方法进行问题求解、与或图搜索方法进行问题求解 了解： 博弈树搜索 技术 （ 2）教学内容 状态图搜索 (重点、难点 ) 状态图问题求解 (重点 ) 与或图搜索 (重点、难点 ) 与或图问题求解（难点） 博弈树搜索 5产生式系统（
5、4 学时） （ 1）教学基本要求 掌握： 产生式规则、产 生式系统 灵活运用： 产生式系统 了解： 产生式系统的程序实现 （ 2）教学内容 产生式规则 (重点 产生式系统 (重点 ) 产生式系统与图搜索 (重点 ) 产生式系统的应用 产生式系统的程序实现 (难点 ) 6知识表示（ 4 学时） （ 1）教学基本要求 掌握： 知识及其表示 灵活运用： 框架和语义网络 （ 2）教学内容 知识 及其表示 (重点 ) 框架 (重点、难点 ) 语义网络 (重点、难点 ) 四、授课方式及考核方法 1授课方式 讲授 2考核方法 考试形式：闭卷或论文写作 课程成绩构成：平时成绩占 30，期末考试成绩占 70。 五、教材与参考书目 1. 廉师友 .人工智能技术导论（第二版） .西安：西安电子科技大学出版社 2002 2. 陈世福 , 陈兆乾 .人工智能与知识工程 .南京：南京大学出版社 ， 1997 4. Nilsson J.人工智能（英文版） . 北京： 机械工业出 版社 ， 1999
