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《人工智能》详细教学大纲 人工智能是一门探讨如何让计算机模拟人类智能或学习并应用智能行为的学科。这门课程作为计算机科学技术专业的专业必修课，旨在让学生深入理解人工智能的基本概念、方法和技术，以及它们在实际问题中的应用。课程涵盖了人工智能的起源、智能观点、重要研究领域，以及一系列求解策略，包括知识表示、推理方法和机器学习。 **第一章：人工智能概述** - 本章主要介绍人工智能的基本概念，包括人工智能的定义、研究领域、核心技术及其发展历史。学生需要掌握人工智能的发展概况，了解研究方法和课题种类，特别是人工智能的概念。 **第二章：基于谓词逻辑的机器推理** - 这一章深入讨论一阶谓词逻辑、归纳演绎推理、Horn子句的归结和逻辑程序。学生应理解归结演绎推理的方法，并能运用Horn子句进行问题求解。 **第三章：图搜索技术** - 图搜索是解决问题的关键工具，包括状态图搜索、与或图搜索和博弈树搜索。重点在于与或图的启发式搜索算法AO*，学生需掌握这一算法的应用。 **第四章：产生式系统** - 产生式系统是一种知识表示和推理的模型。学生应理解产生式规则和系统，以及它们与图搜索的关系，同时掌握Herbrand定理。 **第五章：知识表示** - 本章介绍各种知识表示方法，如产生式、框架和语义网络，以及面向对象的知识表示。重点在于产生式和语义网络表示，理解它们在表达和处理复杂知识结构中的作用。 **第六章：不确定性推理方法** - 不确定性推理是人工智能中的一大挑战。课程涵盖了不确定性类型、知识表示和推理模式，重点讲解论证理论和模糊推理，特别是D-S证据理论的难点。 **第七章：专家系统** - 专家系统是实现特定领域智能决策的软件。学生将学习专家系统的构成、知识库和推理机制，了解它们在实际问题解决中的应用。 课程要求学生不仅要有坚实的数学基础，如数理逻辑、概率论和数值分析，还需要能够运用这些工具进行推理和问题求解。通过实践项目，学生可以进一步理解和掌握人工智能技术，提升职业素质，为未来在AI领域的深入研究或工作打下基础。