《人工智能》课程教学大纲.docx

《人工智能》课程作为大学四年级秋季学期的专业核心课程，旨在培养学生运用计算机解决复杂问题的理论与实践能力，同时也强调学科历史的教育，帮助学生建立完整的知识体系。这门课程共计54个学时，总学分为3分，涵盖了逻辑演绎、状态空间搜索和现代人工智能方法等三个主要内容部分。 逻辑演绎部分的学习是理解人工智能理论的基础。学生将从谓词演算开始，掌握谓词逻辑的基本概念，包括谓词的语法、语义、推理和合一算法等。这部分内容的学习不仅仅是理论知识的积累，更是理解复杂问题解决方法的关键一步。例如，归结原理和Horn子句自动归集算法，是逻辑演绎中非常重要的自动推理技术，它们在解决逻辑问题时提供了科学的处理方法。 接着，在状态空间搜索的学习中，学生将了解到状态空间模型的意义及其相关搜索策略。课程不仅教授深度优先、广度优先这样的经典搜索方法，还会涉及到启发式搜索和动态规划，以及有限状态自动机的理论和应用。通过这些知识的学习，学生能够深入理解问题空间的探索和优化，为后续更复杂的算法研究打下坚实的基础。 进入现代人工智能方法的学习阶段，学生将会接触到遗传算法、人工神经网络、深度学习等前沿技术。遗传算法的学习中，学生将了解遗传操作的原理以及如何通过遗传算法解决优化问题。而人工神经网络和深度学习部分，则会深入探究神经元模型、BP网络、Hopfield网络以及卷积神经网络等。在这一部分的教学中，教师会采用讲授与案例分析相结合的方式，帮助学生更好地理解和掌握这些先进技术和算法。 在教学方式上，《人工智能》课程以讲授为主，辅以实际案例分析，这旨在培养学生的理论分析能力和基础科研能力。课程安排了专题讨论，以增强学生的理解和应用能力。授课语言为中文，考核方式为综合考查，成绩将由课堂作业、期中考试、期末课程论文和考勤四部分组成。 为了更好地完成《人工智能》课程的学习，学生需要具备一定的先修知识，如计算机导论、离散数学和数据结构等。这些基础知识将为学生深入理解人工智能的相关内容提供重要的支撑。 《人工智能》课程的适用专业非常广泛，包括但不限于计算机科学与技术、信息管理与信息系统和数字媒体技术等。课程的设计不仅让学生深入了解人工智能领域的经典理论，而且通过学科历史的教育，形成全面的学科观，为学生未来进一步深造或从事相关工作打下坚实基础。随着科技的不断发展，人工智能已经成为一个充满挑战和机遇的领域，这门课程将帮助学生掌握这个领域的核心知识，为他们投身于这一领域的研究或实践做好准备。通过本课程的学习，学生将能够在人工智能这一领域中找到自己的定位，无论是继续学术研究还是步入职场，都将具备扎实的知识和技能。