《人工智能》课程教学大纲课程代码：H0404X课程名称：人工智能适用专业：计算机科学与技术专业及有关专业课程性质：本科生专业基础课﹙学位课﹚主讲教师：中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所蔡自兴教授总学时：40学时﹙课堂讲授36学时，实验教学4学时﹚课程学分：2学分预修课程：离散数学，数据结构一.教学目的和要求：通过本课程学习，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。人工智能涉及自主智能系统的设计和分析，与软件系统、物理机器、传感器和驱动器有关，常以机器人或自主飞行器作为例子加以介绍。一个智能系统必须感知它的环境，与其它Agent和人类交互作用，并作用于环境，以完成指定的任务。人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。此外，人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决甚至无法解决的问题。这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。通过学习，学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。二.课程内容简介人工智能的主要讲授内容如下：1.叙述人工智能和智能系统的概况，列举出人工智能的研究与应用领域。2.研究传统人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。3.讨论高级知识推理，涉及非单调推理、时序推理、和各种不确定推理方法。4.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命诸内容。5.比较详细地讨论了人工智能的主要应用，包括专家系统、机器学习、自动规划、Agent、自然语言理解、机器视觉和智能控制等。对于应用内容，根据学时，有选择地进行讲授。6.评述近年来人工智能的争论，讨论人工智能对人类经济、社会和文化的影响，展望人工智能的发展。以上内容反映了人工智能的最新进展，理论联系实际，具有很好的针对性。三.教学内容和学时安排教学内容的章节和学时安排如下（总学时40，其中实验4学时，课堂必学内容30学时，选学内容为12学时中选6学时，即第八章至第十二章中选3章简要讲授）：1第一章绪论﹙2学时﹚1.1人工智能的定义和发展1.2人类智能和人工智能1.3人工智能各学派的认知观1.4人工智能的研究与应用领域第二章知识表示方法﹙6学时﹚2.1状态空间法2.2问题规约法2.3谓词逻辑法2.4语义网络法2.5框架表示2.6剧本表示2.7过程的表示第三章搜索推理技术﹙6学时﹚3.1图搜索策略3.2盲目搜索3.3启发式搜索3.4消解原理3.5规则演绎系统3.6产生式系统3.7系统组织技术3.8不确定推理3.9非单调推理实验一.产生式系统的推理﹙2学时﹚第四章计算智能（1）：神经计算模糊计算﹙4学时﹚4.1概述4.2神经计算4.3模糊计算第五章计算智能（2）：进化计算人工生命﹙2学时﹚5.1遗传算法5.2进化策略5.3进化编程5.4人工生命第六章专家系统﹙4学时﹚6.1专家系统概述6.2基于规则的专家系统6.3基于框架的专家系统6.4基于模型的专家系统6.5新型专家系统6.6专家系统的设计6.7专家系统开发工具第七章机器学习﹙4学时﹚7.1机器学习的定义和发展历史7.2机器学习的主要策略和基本结构27.3机械学习7.4归纳学习7.5类比学习7.6解释学习7.7神经学习7.8知识发现第八章自动规划﹙2学时﹚（可选）8.1规划系统的定义与任务8.2积木世界的机器人规划8.3STRIPS规划系统8.4具有学习能力的规划系统8.5分层规划8.6基于专家系统的规划实验二.移动机器人的路径规划与行为决策﹙2学时﹚第九章艾真体（Agent）﹙2学时﹚（可选）9.1分布式人工智能9.2Agent及其要素9.3艾真体的结构9.4艾真体通信9.5多艾真体系统第十章机器视觉﹙2学时﹚（可选）10.1图像的理解与分析10.2积木世界的景物分析10.3视觉的知...
