《人工智能导论》教学大纲.docx
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1、人工智能导论教学大纲适用楚困:202X版本科人才培养方案课程代码:22154X)71课程性质:专业选修课学分:2学分学时:32学肘(理论32学时)先修课程:高等数学C、线性代数、概率论与数埋统计等后续课程:毕业设计等适用专业:机器人工程专业开课单位:智能工程学院一、课程说明人工智能导论3是机器人工程专业的一门专业选修课.本课程主要是学习人工智能方向的基础知识,包括知识表示的各种主要方法、确定性推理方法、不确定性推理方法、搜索求解策略、智能计算、群智能律法、人工神经卿络以及专家系统等内容.本课程注重介绍人工卸能中的常用算法及方法,拓展学生在人工朝健领域的视野。二、课程目标通过本课程的学习,使学生
2、达到如下目标;课程目标1:了解人工智能的发展状况与研究内衣:掌握人工智能的基本概念、基本刖想方法和重要算法:理解人工智能的基本像埋.熟悉典型的人工智能系统.邨程目标2:初步学习和掌握人工智能的基本技术,旎够用合适的仿真工具去复现一些简单的葬法,初步具饴用经典的人工智能方法解决一也简单实际问的的能力。课程目标3:通过本课程的学习,对人工智能从整体上有一个较清哪、系统的认识,培养枳极思考、呼语创新的科学态度和解决实际向SS的贡任投音,培养使用合透的编程语言去解决相关实际问虺的能力.三、课程目标与毕业要求人工智能导论3课程教学目标对机器人工程专业毕业要求的支掠见表1.表1修程教学目标与毕业聂求关系毕
3、业I求指标点课程目标支撑93.设计/开发解决方案3.1能够针对机器人工程领域的复杂工程问时提出网络化、智能解决方案,课程目标1;了解人工智能的发展状况与研究内容;掌握人工智能的基本概含、基本思想方法和题要算法:埋解人工智能的基本原理,熟怂典型的人工智能系统,M4.研究4.3能够采用计算机仿真、实物或半实物仿真等方法,设计实验方案,搭建实骁系统,进行实脸。课程目标2;初步学习和掌握人工智能的基本技术,能律用合适的仿真工具去复现一些简单的算法,初步具备用经典的人工智能方法解决些筒单实际问题的能力.M5.使用现代工具5.2能够运用MAT1.AB.Proteus,P1.C,RoS等工具对机器人领域的支
4、柴工程问题进行设计、开发和仿真分析,并埋解其局限性.课程目标3:通过本课程的学习,对人工智能从整体上有一个较消晰、系统的认识,培养积板思考、严掰创新的科学态度和解决实际问题的责任担当,培养使用介制的编程语言去解决相关实际向应的能力.M注I表中-H(MXM(中)表示课程与相关毕业要求的关联度.四、教学内容,基本要求与学时分配1.理论部分理论部分的教学内容、基本要求与学时分配见表2。*2教学内容、基本要求与学时分IE效学内容1学要求,敦学重点难点理论学时对应的售程目标1.*1. 1人工智能的微含1.2 人工智能发展简史1.3 人工智能的域本内容1.4 人工智能的研究领域思政:培养民族自信教学要求:
5、了解人工智能研究的特点、内容、发展历史及未来,增加对人工智能学科的认UU点.掌握人工智能的定义、范畴和流流.了解人工智能研究的基本内容.难点:了解本专业的人工智能相关的前沿知识和研究热点.212.知识表示2.1知识的特性、分类和表示2.2表示方法:一阶消词逻辑、产生式、框架等思政:引入我国老一辈科学家的科学精神敦学要求I了解知识及知识表示的概念及分类.掌握知识表示方法如一阶谓词逻辑、产生式、枢架式等.点:一阶的词逻软、产生式、框架式表示法。难点:一阶谓词逻辑、产生代表示法.41、33.确定性推理方法3.1推理的基本概念3.2确定性推理方法:自然演绛推理、谓词公式化为千句集的方法、件宾逊归结保理
6、:教学要求,熟练掌握谓词公武化为f句集的方法;熟练掌握归结原理、方法,并能灵活应用。重点:谓词公式化为千句集的方法.难点:归结原理、方法及应用.41、33.3确定性推理方法的应用:归结反演、应用归结原理求解问起:4不确定性推理方法4.1不确定性推理的基本概念1.2可信度方法、证据理论等基于概率的推理方法:4.3模糊推理方法:教学聂求t了解可信度方法、证据理论及其推埋方法.掌握模糊集合、模糊知识及示、模糊推理方法,并能灵活应用,培养积极思考、严训创新的科学态度.点:可信度方法、证据理论及其推理方法.难点:模糊篥令、模糊知识表示及模糊推理方法.41、2、35.按索求解策略5.1搜索的概念5.2 状
7、态空间的搜索箱略5.3 盲目的图搜索策略5比发式图搜索策略救学要求:搜索的基本概念、基本方法:掌握搜索方法的实现与艇本软件设计,培养积极思考、严通创新的科学态度.重点:搜索策略的基本摄念和基本方法.难点:搜索方法的实现与基本软件设计.41、2、36.智能计算及其应用6.1 遗传算法的产生与发展6. 2基本遗传算法6.3 遗传算法的改进算法6.4 遗传算法的应用6.5 群智能算法产生的背景:6.6 粒子群优化算法及粒子群优化算法的应用6.7 域本蚊群算法、改进算法及蚁群算法的应用思政:科学精神教学If求,掌押遗传蚱法的触本概念和基本方法:了解一些遗传律法的改进算法,了解遗传算法的应用实例:掌握粒
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