《人工智能 》教学大纲 课程代码 : 2025912 课程名称 : 人工智能/Artificial Intelligence 课程类型 ： 专业任选课学时学分 : 48 学时/3 学分适用专业 : 计算机科学与技术、网络工程、信息管理与信息系统等 开课部门 ： 灾害信息工程系 一、课程的地位、目的和任务 人工智能是计算机类本科专业的专业任选课，是程序设计、数据结构、软件工程、数据库等课程的综合运用。该课程介绍解释和模拟人类智能、智能行为及其规律，通过该课程的学习,提高学生的综合开发能力，在软件开发应用、综合素养培育、科学讨论素养培育等方面具有重要意义。矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖賃軔。二、课程与相关课程的联系与分工本课程的先修课：数据库原理,程序设计语言等后续课：专家系统、模式识别等先修课是学习本课程必要的基础课程，对本课程的理解和掌握起到必要的支撑；后续课程是对本课程的巩固加深和深化讨论及应用。聞創沟燴鐺險爱氇谴净祸測。三、教学内容与基本要求 第一章 概述1.1 人工智能基本概念§2 人工智能进展简史§3 人工智能讨论的基本内容§4 人工智能主要讨论领域教学重点：人工智能概念，思维理论，图灵测试教学难点：人工智能概念、图灵测试基本要求:知识要求:1）掌握人工智能概念；2）了解人工智能进展史、讨论内容和讨论领域。能力要求：要求掌握人工智能基本概念，了解其进展史和主要讨论内容。第二章 知识表示§1 知识表示的概念§2 一阶谓词逻辑表示法§3 产生式表示法§4 框架表示法§5 语义网络表示法教学重点:不同的知识表示方法；教学难点：知识的表示方法基本要求:知识要求：1）掌握知识的基本概念，了解其基本特征;2）熟悉各种知识表示方法以及适应范围;能力要求：通过学习，掌握基本概念，理解各种表示方法的特点，熟练应用不同的表示方法进行知识表示。第三章 确定性推理方法§1 推理的基本概念§2 自然演绎推理§3 谓词公式化为子句集的方法§4 海伯伦定理和鲁宾逊归结原理§5 归结反演教学重点：各种推理方法原理，冲突消解策略等；教学难点:各类推理方法,冲突消解策略，鲁宾逊归结原理基本要求：知识要求：1）掌握各种推理的原理;2）熟悉谓词公式化为子句集的方法;3）理解海伯伦定理和鲁宾逊归结原理；4）熟悉归结反演方法;残骛楼諍锩瀨濟溆塹籟婭骒。能力要求：通过学习，理解确定性推理的基本原理，熟悉谓词公式化为子句集的方法，掌握归结反演方法，并能够利用这些方法进行推理。酽锕极額閉...
