AI概论电子教案人工智能概论通识课版廉师友清华大学出版社Word文档格式.docx
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2.理解知识表示及其推理的基本原理，掌握其基本技术；
3.理解基于搜索的问题求解基本原理，掌握其基本技术；
4.理解机器学习、知识发现的基本原理；
初步掌握其基本方法；
5.学会一种人工智能程序语言，掌握简单的智能程序设计方法；
6.能综合运用所学知识，设计实现一个小型专家系统。
教学重点、难点
1.搜索与问题求解；
2.知识表示及其推理；
3.机器学习与知识发现；
4.专家系统原理与设计。
教材和参考书
教材：
《人工智能技术导论》（第三版），廉师友，西安电子科技大学出版社，2007。
教学参考书：
章节备课
学时：
2
章节
第1章 人工智能概述
知识点和分析方法
1.人工智能的概念；
2.人工智能的研究内容；
3.人工智能的研究途径与方法；
4.人工智能的应用；
5.人工智能的分支领域和发展概况。
重点
难点
1.人工智能的研究内容；
2.人工智能的研究途径与方法。
要求掌握内容
2.人工智能的研究内容。
教授思路，采用的教学方法和辅助手段，板书设计，重点如何突出，难点如何解决，师生互动等
1.提出问题、分析问题，启发学生的思维；
2.注意层次和条理，以利于学生接受和理解；
3.多媒体并用，增加教学内容的生动、形象和直观性；
4.精练语言，注意详略，讲究逻辑性，提高学生的学习兴趣；
5.多用疑问、设问、反问，引起学生的注意，引导学生积极思维，达到师生互动。
本章思考题和习题
教材习题一
主要
参考资料
[1]；
[2]；
[3]。
备注
4
第2章逻辑程序设计语言PROLOG
1.PROLOG语言的运行机理
2.TurboPROLOG程序设计
TurboPROLOG程序设计
2.简单的PROLOG程序设计
1.提出问题、分析问题、解决问题，启发学生的思维；
2.注意层次和条理，深入浅出，以利于学生接受和理解；
3.理例结合，多媒体并用，以动态演示的方式讲解PROLOG程序，以化难为易；
教材习题二
[1]李卫华等.IBMPC机编译型PROLOG语言.武汉大学出版社，1987
[2]刘椿年，曹德和.PROLOG语言，它的应用与实现.科学出版社，1990
6
第3章图搜索与问题求解
1.状态图搜索
2.状态图搜索问题求解
3.与或图搜索
4.与或图搜索问题求解
1.启发式图搜索技术
2.问题的状态图或者与或图表示
状态图搜索和与或图搜索基本算法
3.理例结合，多媒体并用，变抽象为形象，以化难为易，加深学生的印象；
教材习题三
[1]（美）NilsJ.Nilsson，（郑扣根，庄越挺译），人工智能，机械工业出版社，2000；
[2][美]StuartRussell，PeterNorvig，姜哲等译，人工智能——一种现代方法（第二版），人民邮电出版社，2004；
第4章基于遗传算法的随机优化搜索
1.相关基本概念；
2.基本遗传算法。
1.适应度函数；
2.三种遗传操作。
1.三种遗传操作；
2.遗传算法的应用。
3.理例结合，多媒体并用，以化难为易；
教材习题四
[1]周明，孙树栋.遗传算法原理及应用.国防工业出版社，1999
[2]玄光男，程润伟.遗传算法与工程设计.科学出版社，2000
[3]张铃，张钹.计算智能——神经计算和遗传算法技术，世纪之交的知识工程与知识科学.清华大学出版社，2001
[4]王小平，曹立明.遗传算法——理论、应用与软件实现.西安交通大学出版社，2002
10
第5章知识表示与推理
1.基于谓词逻辑的归结演绎推理
2.基于产生式规则的机器推理
3.几种结构化知识表示及其推理
4.不确定性知识的表示与推理
1.基于谓词逻辑的归结演绎推理；
2.不确定性知识的表示与推理。
1.归结原理；
2.产生式系统；
3.几种结构化知识表示。
教材习题五、习题六、习题七、习题八
[1]马少平，朱小燕.人工智能.清华大学出版社，2004
[2]李德毅，杜鹢.不确定性人工智能.国防工业出版社，2005
[3]（美）NilsJ.Nilsson，（郑扣根，庄越挺译），人工智能，机械工业出版社，2000
第6章机器学习与知识发现
1.机器学习基本原理；
2.符号学习；
3.神经网络学习；
4.知识发现与数据挖掘。
1.决策树学习；
2.神经网络学习。
2.决策树学习；
3.BP网络及其学习算法。
教材习题九
[1]TomM.Mitchell著，曾华军，张银奎等译.机器学习.机械工业出版社，2005
[2]王珏，周志华，周傲英.机器学习及其应用.清华大学出版社，2006
[3]焦李成，刘芳，缑水平，刘静，陈莉.智能数据挖掘与知识发现.西安电子科技大学出版社，2006
第7章专家系统
1.基本概念
2.体系结构
3.设计与实现
1.体系结构
2.设计与实现
专家系统基本原理与设计实现技术
教材习题十二
[1][美]NilsJ.Nilsson著，郑扣根，庄越挺译.人工智能.机械工业出版社，2000
[2]吴泉源，刘江宁.人工智能与专家系统.国防科技大学出版社，1995
第8章Agent系统
1.Agent的概念；
2.Agent的结构；
3.多Agent系统。
1.Agent的结构；
2.多Agent系统。
Agent系统的基本原理与应用
教材习题十三
[1]陆汝钤.世纪之交的知识工程与知识科学.清华大学出版社，2001
[2]胡舜耕，张莉，钟义信.多Agent系统的理论、技术及其应用.计算机科学，Vol.26No.9，1999
[3]余雪丽.软件体系结构及实例分析.科学出版社，2004
第9章智能化网络
1.智能网络；
2.网络的智能化管理与控制；
3.网上信息的智能化检索。
1.网络的智能化管理与控制；
2.网上信息的智能化检索。
1.网络的智能化管理与控制基本技术；
2.网上信息的智能化检索基本技术。
教材习题十四
[1]郭军.智能信息技术.北京邮电大学出版社,1999
[2]龚双瑾.智能网技术.人民邮电出版社，1999
课时备课
第1次课2学时
讲授内容
1.1什么是人工智能
1.2人工智能的研究意义、目标和策略
1.3人工智能的研究内容
1.4人工智能的研究途径与方法
1.5人工智能的应用
1.6人工智能的分支领域
1.7人工智能的发展概况
教学
方法、
方式
与
教学过程
1.通过提问引入人工智能的概念；
2.简述1.2人工智能的研究意义、目标和策略；
3.重点讲解1.3人工智能的研究内容；
4.通过提出问题、分析问题，介绍人工智能的研究途径与方法；
5.简述1.5人工智能的应用，图示当前的一些重要应用成果；
6.概述1.6人工智能的分支领域；
7.简述人工智能的发展概况；
8.本章总结；
9.布置作业。
课前提问、复习及讲评
课后作业
书面：
2，3，4
思考：
1，5，6
实施情况
第2次课2学时
2.1基本PROLOG
2.1.1PROLOG的语句
2.1.2PROLOG的程序
2.1.3PROLOG程序的运行机理
2.2TurboPROLOG程序设计
2.2.1程序结构
2.2.2数据与表达式
2.2.3输入与输出
PROLOG程序的运行机理。
1.简介PROLOG语言的背景情况；
2.理例结合介绍基本PROLOG的语句；
3.理例结合介绍基本PROLOG的程序；
4.理例结合并动态演示，讲解PROLOG的运行机理；
5.简介TurboPROLOG的背景情况；
6.介绍TurboPROLOG的程序结构；
7.讲述TurboPROLOG的数据与表达式；
8.介绍TurboPROLOG的输入与输出内部谓词；
9.小结；
10.布置作业。
1
第3次课2学时
2.2.4动态数据库
2.2.5表处理与递归
2.2.6回溯控制
2.2.7程序举例
1.表处理与递归
2.回溯控制
1.提问；
2.理例结合介绍PROLOG的动态数据库原理和使用方法；
3.理例结合讲解TurboPROLOG的表数据结构和递归机制，以及二者配合使用的技巧；
4.提出问题，说明对回溯进行控制的必要性；
然后举例讲解回溯控制基本方法；
5.列举完整的程序实例，加深学生对逻辑程序和PROLOG语言的理解，使学生进一步了解PROLOG程序设计的一般思路和方法；
6.本章总结；
7.布置作业。
问题：
1.简述PROLOG语言程序的运行机理。
2.PROLOG语言程序的执行过程与过程型语言的执行过程有什么不同？
3
第4次课2学时
3.1状态图搜索
3.1.1状态图
3.1.2状态图搜索
3.1.3穷举式搜索
3.1.4启发式搜索
3.1.5加权状态图搜索
1.启发式图搜索
2.加权状态图搜索
1.通过实例结合图示，引入状态图的概念；
2.分析、讲解状态图搜索的基本思路、方式和策略；
3.讲解状态图搜索的基本算法；
4.通过提出问题、分析问题，重点讲解启发式状态图搜索的基本原理和算法；
5.通过实例，引入加权状态图的概念，并介绍其搜索方法和基本算法；
6.小结；
5
3，7，8
第5次课2学时
3.1.6A算法和A*算法
3.1.7状态图搜索策略小结
3.2状态图搜索问题求解
3.2.1问题的状态图表示
3.2.2状态图问题求解程序举例
1.A算法和A*算法；
2.问题的状态图表示。
1.详细讲解A算法和A*算法；
2.小结状态图搜索策略；
3.通过实例引入状态图搜索问题求解；
4.举例说明问题的状态图表示方法；
5.状态图问题求解程序举例；
问题：
1.状态图的启发式搜索有哪些基本算法？
2.加权状态图搜索有哪些基本算法？
2，6
10，11
第6次课2学时
3.3与或图搜索
3.3.1与或图
3.3.2与或图搜索
3.3.3启发式与或树搜索
3.4与或图搜索问题求解
3.4.1问题的与或图表示
3.4.2与或图问题求解程序举例
1.启发式与或树搜索；
2.问题的与或图表示。
1.通过一个几何证明问题引入与或图的概念；
2.讲述与或图搜索的一般方式和策略；
3.用动态图重点讲解启发式与或树搜索过程；
4.介绍问题的与或图表示方法；
5.与或图问题求解程序举例；
7.本章总结；
8.布置作业。
试述A*算法的基本思想。
12，15
1，13，14
第7次课2学时
4.1基本概念
4.2基本遗传算法
4.3遗传算法应用举例
4.4遗传算法的特点与优势
1.适应度函数与染色体编码；
1.通过达尔文的自然选择和生物的有性繁殖遗传变异的进化学说，引入遗传算法的基本思想；
2.介绍遗传算法中的几个基本概念；
3.重点讲解基本遗传算法的步骤；
4.通过两个实例进一步介绍基本遗传算法的应用；
5.简评遗传算法的特点和优势及当前发展情况；
第8次课2学时
5.1基于谓词逻辑的归结演绎推理
5.1.1子句集
5.1.2命题逻辑中的归结原理
5.1.3替换与合一
5.1.4谓词逻辑中的归结原理
1.子句集的求法；
2.谓词逻辑中的归结原理。
1.简介基于谓词逻辑的机器推理概况；
2.引入归结演绎推理；
3.详细讲解子句集及其求法；
4.介绍命题逻辑中的归结原理；
5.提出问题，引入替换与合一概念，并讲解替换与合一的一般方法；
6.讲述谓词逻辑中的归结原理；
7.归结演绎推理举例；
8.总结；
9．布置作业。
教材习题五
1:
（3）,（4）
4:
（2）,（3）,（4）
2,5
第9次课2学时
5.2基于产生式规则的机器推理
5.2.1产生式规则
5.2.2基于产生式规则的推理模式
5.2.3产生式系统
5.2.4产生式系统的程序实现
1.产生式规则；
2.产生式系统的运行过程。
1.作业讲评；
2.举例引入产生式与产生式系统的概念；
3.图示、讲解基于产生式规则的推理和产生式系统的运行过程；
4.简单分析产生式系统与图搜索的关系；
5.介绍产生式系统的程序实现方法；
6.总结；
教材习题六
1，2，4
第10次课2学时
5.3几种结构化知识表示及其推理
5.3.1框架
5.3.2语义网络
5.3.3类与对象
1.框架；
2.语义网络。
2.用图示和举例介绍框架的原理和方法；
3.举例介绍框架的程序实现方法；
4.用图示和举例介绍语义网络的原理和方法；
5.举例介绍语义网络的程序实现方法；
6.本节小结；
教材习题七
4，6
1，2，3，8
第11次课2学时
5.4不确定性知识的表示与推理
5.4.1什么是不确定性
5.4.2不确定性知识的表示及推理
5.4.3确定性理论简介
1.不确定性知识的表示及推理；
2.确定性理论。
2.举例引入不确定性的概念，简述其分类及研究意义；
3.概述不确定性知识的表示及推理的基本思路和方法；
4.简介确定性理论推理模型；
5.小结；
6.布置作业。
教材习题八
2，7
第12次课2学时
第5章知识表示
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