《人工智能技术》课程教学大纲.docx
人工智能技术教学大纲一、课程基本信息课程名称人工智能技术Artificial Intelligence Technology课程编码CTL124421020开课院部控制科学与工程学院课程团队(未设置)学分2.0课内学时34讲授28实验6上机0实践0课外学时32适用专业自动化授课语言中文先修课程高等数学(2-1)、高等数学(2-2)课程简介(限选)人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。本课程是计算机科学与技术，以及有关专业重要的专业方向与 特色模块课程之一。通过本课程的开设，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。Artificial intelligence is a branch of computer science that involves the research, design and application of intelligent machines. This course is one of the most important courses and modules in computer science and technology, as wel1 as the other related majors. Through this course, students can make development of artificial intelligence, the basic principle and application of a preliminary understanding, and have some grasp of the main technology and application, can inspire students' interest in artificial intelligence, knowledge innovation and technology innovation ability training.负责人大纲执笔人审核人二、课程目标序号代号课程目标0BE毕业要求指标点任务自选1Ml目标1 ：能认识到解决自动化专业复杂控制问题有多种人工智能技术可选择。是2.22.22M2目标2 ：针对自动化专业领域的复杂工程问题，能够基于自动化专业理论，根据被研究对象的特征和 需求，设计可行的人工智能实验方案。是4. 14. 13M3目标3 ：学会关注人工智能和自动化领域的前沿发展现状和趋势。是12.212.2三、课程内容序号章节号标题课程内容/重难点支撑课 程目标课内 学时教学方式课外 学时课外环节1第1章人工智能概述本章重点：人工智能的基本概念及人工智能系统构特点；本章 难点：人工智能的基本概念及人工智能系统构特点.Ml, M221. 1信息科学发展的新阶段 人工智能信息科学发展的新阶段一一人工智能，包括基本概念、发展现 状等Ml, M21授课/讨论1作业/自学31.2人工智能的基本概 念与研究内容人工智能的基本概念与研究内容，以及主要研究方法等。M1,M21授课/讨论1作业/自学4第2章知识表示本章重点：知识表示方法等；本章难点：产生式表不法、语义 网络表示法等。Ml, M252. 1知识与知识表示的 概念；知识与知识表示的概念；Ml, M21授课/讨论1作业/自学62.2一阶谓词逻辑表示 法一阶谓词逻辑表示法Ml, M21授课/讨论1作业/自学72.3产生式表示法产生式表不法Ml, M21授课/讨论1作业/自学82.4语义网络表示法语义网络表示法Ml, M21授课/讨论1作业/自学92.5面向对象表示法面向对象表示法Ml, M21授课/讨论1作业/自学10第3章确定性推理本章重点：确定性推理方法等；本章难点：自然演绎推理、基 于规则的演绎推理等。Ml, M2113. 1推理的基本概念推理的基本概念Ml, M21授课/讨论1作业/自学123.2推理的逻辑基础推理的逻辑基础Ml, M21授课/讨论1作业/自学133.3自然演绎推理自然演绎推理Ml, M21授课/讨论1作业/自学143.4归结演绎推理归结演绎推理Ml, M21授课/讨论1作业/自学153.5基于规则的演绎推 理基于规则的演绎推理Ml, M21授课/讨论1作业/自学16第4章机器学习本章重点：机器学习原理及类型等；本章难点：归纳学习、基 于解释的学习等。3174. 1机器学习的基本概 念机器学习的基本概念31授课/讨论1作业/自学184.2机械式学习与指导 式学习机械式学习与指导式学习31授课/讨论1作业/自学194.3归纳学习归纳学习Ml, M2, M31授课/讨论1作业/自学204.4基于解释的学习基于解释的学习32授课/讨论2作业/自学21第5章人工神经网络本章重点：神经网络组成、原理等；本章难点：感知模型及其 学习等。3225. 1人工神经网络概念人工神经网络概念31授课/讨论1作业/自学235.2感知模型及其学习感知模型及其学习32授课/讨论2作业/自学245.3人工神经网络及其 应用人工神经网络及其应用32授课/讨论2作业/自学25实验1人工神经网络基本 设计人工神经网络基本设计32授课/讨论2作业/自学26实验2人工神经网络设计 应用人工神经网络设计应用32授课/讨论2作业/自学27第6章 专家系 统专家系统本章重点：专家系统及设计过程；本章难点：专家系统设计过 程。M1,M2,M3286. 1专家系统的基本概 念专家系统的基本概念31授课/讨论1作业/自学296.2专家系统的基本结构专家系统的基本结构31授课/讨论1作业/自学306.3知识获取知识获取32授课/讨论2作业/自学316.4专家系统的开发及 应用实例专家系统的开发及应用实例32授课/讨论2作业/自学四、考核方式序号考核环节操作细节总评占比1课堂测验课堂测验基本概念、理解、回答等20%2课程实验课程实验报告、实验过程、结果分析等20%3课程报告对各章内容进行综述和总结，并提出自己的见解。60%五、评分细则序号课程目标考核环节大致占比评分等级1Ml课堂测验40%A-课堂测验完全正确，书写工整；B-课堂测验大部分正确，书写较为工整；C-课堂测验基本正确，书写一 般工整；D-课堂测验大部分错误，书写混乱。2Ml课程报告60%A-课程设计报告能够分体现出解决复杂控制问题有多种人工智能技术可选择，并充分认识到重要性。B-课 程设计报告能够较好体现出解决复杂控制问题有多种人工智能技术可选择，并较好认识到重要性。C-课程 设计报告基本能够体现出解决复杂控制问题有多种人工智能技术可选择，并基本认识到重要性。D-课程设 计报告不能够体现出解决复杂控制问题有多种人工智能技术可选择，并没有认识到重要性。3M2课程实验30%A-能够熟练基于专业理论，根据被研究对象的特征和分析需求，设计可行的人工智能实验方案，并能熟练 开展和分析实验，得出实验结果。B-能够较好基于专业理论，根据被研究对象的特征和分析需求，设计可 行的人工智能实验方案，并能较好开展和分析实验，得出实验结果。C-能够一般基于专业理论，根据被研 究对象的特征和分析需求，设计可行的人工智能实验方案，并能一般开展和分析实验，得出实验结果。D- 不能够基于专业理论，根据被研究对象的特征和分析需求，设计可行的人工智能实验方案，并开展和分析 实验，得出实验结果等比较困难。4M2课程报告70%A-课程设计报告能够分体现出解决复杂控制问题有多种人工智能技术可选择，并充分认识到重要性。B-课 程设计报告能够较好体现出解决复杂控制问题有多种人工智能技术可选择，并较好认识到重要性。C-课程 设计报告基本能够体现出解决复杂控制问题有多种人工智能技术可选择，并基本认识到重要性。D-课程设 计报告不能够体现出解决复杂控制问题有多种人工智能技术可选择，并没有认识到重要性。5M3课堂测验30%A-课堂测验完全正确，书写工整；B-课堂测验大部分正确，书写较为工整；C-课堂测验基本正确，书写一 般工整；D-课堂测验大部分错误，书写混乱。6M3课程实验20%A-能够熟练基于专业理论，根据被研究对象的特征和分析需求，设计可行的人工智能实验方案，并能熟练 开展和分析实验，得出实验结果。B-能够较好基于专业理论，根据被研究对象的特征和分析需求，设计可 行的人工智能实验方案，并能较好开展和分析实验，得出实验结果。C-能够一般基于专业理论，根据被研 究对象的特征和分析需求，设计可行的人工智能实验方案，并能一般开展和分析实验，得出实验结果。D- 不能够基于专业理论，根据被研究对象的特征和分析需求，设计可行的人工智能实验方案，并开展和分析 实验，得出实验结果等比较困难。7M3课程报告50%A-课程设计报告能够分体现出解决复杂控制问题有多种人工智能技术可选择，并充分认识到重要性。B-课 程设计报告能够较好体现出解决复杂控制问题有多种人工智能技术可选择，并较好认识到重要性。C-课程 设计报告基本能够体现出解决复杂控制问题有多种人工智能技术可选择，并基本认识到重要性。D-课程设 计报告不能够体现出解决复杂控制问题有多种人工智能技术可选择，并没有认识到重要性。评分等级说明：A, B, C, D, E = 90-100, 80-89, 70-79, 60-69, 0-59;六、教材与参考资料序号教学参考资料明细1图书1人工智能，史忠植，机械工业出版社，2016.2图书1人工智能原理及其应用，王万森，电子工业出版社，2012.3图书1人工智能导论，鲍军鹏，张选平，机械工业出版社，2011.导出【七、实验项目信息】时出现问题，请检查是否为空
