西安石油大学学期授课计划 2007/2008学年第一学期 院(系)计算机学院教研室(系)_计算机工程任课教师廉师友职称_副教授 课程名称_人工智能导论—课程性质任选课_本学期总学时46授课班级让0401-03 辅导教师 教材名称人工智能技术导论(第三版) 授课内容(章节主要内容) 教学时数教学形式课外作业 第1章人工智能概述 讲授 教材 1.1什么是人工智能 习题 12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 书面:2,3, 4人工智能的研究途径与方法 1.5人工智能的应用 思考:1,5, 6人工智能的分支领域 7人工智能的发展概况 第2章逻辑程序设计语言 PROLOG 讲授 习题 21基本 PROLOG 三2.2 Turbo ProlOg程序设计 书面:1 22.1程序结构 222数据与表达式 22.3输入与输出 224动态数据库 讲授 习题二 22.5表处理与递归 书面:2 1五 2.2.6回溯控制 227程序举例 思考:3 第3章图搜索与问题求解 讲授 习题三 3.1状态图(空间搜索 3.1.1状态图 书面:5 3.1.2状态图搜索 3.1.3穷举式搜索 思考:3,7, 3.14启发式搜索 3.15加权状态图搜索 教研室(系)主任审核 主管院长(系主任)审批: 007年月日 第1页共4页
西安石油大学学期授课计划 2007 /2008 学年第 一学期 院（系） 计算机学院 教研室（系） 计算机工程 任课教师 廉师友 职称 副教授 课程名称 人工智能导论 课程性质 任选课 本学期总学时 46 授课班级 计 0401-03 辅导教师 教材名称 人工智能技术导论（第三版） 周 次 星 期 授课内容（章节主要内容） 教学时数 教学形式 课外作业 1 一 第 1 章 人工智能概述 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 2 讲授 教材 习题一 书面：2，3， 4 思考：1，5， 6 1 三 第 2 章 逻辑程序设计语言 PROLOG 2.1 基本 PROLOG 2.2 Turbo PROLOG 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 2 讲授 习题二 书面：1 1 五 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 2 讲授 习题二 书面：2 思考：3 2 一 第 3 章 图搜索与问题求解 3.1 状态图(空间)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 2 讲授 习题三 书面：5 思考：3，7， 8 教研室（系）主任审核： 主管院长（系主任）审批： 2007 年 月 日 第 1 页 共 4 页
周星 教学时数教学形式课外作业 次期 授课内容(章节主要内容) 3.1.6A算法和A*算法 2 讲授 习题三 3.1.7状态图搜索策略小结 书面:2,6 3.2状态图搜索问题求解 思考:10,11 3.21问题的状态图表示 3.22状态图问题求解程序举例 33与或图搜索 井授 习题三 3.3.1与或图 2五 3.32与或图搜索 书面:12,15 333启发式与或树搜索 34与或图搜索问题求解 思考:1,13 34l问题的与或图表示 14 342与或图问题求解程序举例 第4章基于遗传算法的随机优化搜索 井授 习题四 4.1基本概念 42基本遗传算法 书面: 43遗传算法应用举例 44遗传算法的特点与优势 思考:1 第5章知识表示与推理 讲授 习题五 51基于谓词逻辑的归结演绎推理 书面: 51.1子句集 1:(3),(4) 51.2命题逻辑中的归结原理 4:(2),(3),(4) 51.3替换与合 514谓词逻辑中的归结原理 思考:2,5 52基于产生式规则的机器推理 讲授 习题六 521产生式规则 3五 522基于产生式规则的推理模式 书面:3 523产生式系统 524产生式系统的程序实现 思考:1,2,4 53几种结构化知识表示及其推理 讲授 习题七 53.1框架 书面:4,6 532语义网络 533类与对象 思考:1,2,3, 8 第2页共4页
周 次 星 期 授课内容（章节主要内容） 教学时数 教学形式 课外作业 2 三 3.1.6 A 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 2 讲授 习题三 书面：2，6 思考：10，11 2 五 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 2 讲授 习题三 书面：12，15 思考：1，13， 14 3 一 第 4 章 基于遗传算法的随机优化搜索 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 2 讲授 习题四 书面：2 思考：1 3 三 第 5 章 知识表示与推理 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 2 讲授 习题五 书面： 1:(3),(4) 4:(2),(3),(4) 6 思考：2,5 3 五 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 2 讲授 习题六 书面：3 思考：1，2，4 4 一 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 2 讲授 习题七 书面：4，6 思考：1，2，3， 8 第 2 页 共 4 页
周星 次期 授课内容(章节主要内容) 教学时数教学形式课外作业 4三54不确定性知识的表示与推理 讲授 习题八 541不确定性及其类型 书面:2,7 542不确定性知识的表示及推理 思考:1,5, 543确定性理论简介 习题八 4|五 544不确切性知识的表示及推理 讲授书面:3,4 545模糊集合与模糊逻辑简介 思考:10 第6章机器学习与知识发现 习题九 6.1机器学习概述 62符号学习 书面:1,6 621记忆学习 622示例学习 思考:2,5 623决策树学习 63神经网络学习 讲授 习题九 631生物神经元 5 632人工神经元 书面:9 63.3神经网络 634神经网络学 思考:7 635BP网络及其学习举例 64知识发现与数据挖掘 井授 习题九 64l知识发现的一般过程 5五 642知识发现的对象 书面:10 643知识发现的任务 习题十二 644知识发现的方法 书面:3, 7章专家系统 14 7.1基本概念 72系统结构 思考:1,2 73实例分析 讲授 习题十二 74系统设计与实现 书面:5,10 7.5开发工具与环境 思考:6,7 第8章 Agent系统 讲授 8.1 Agent的概念 书面:1,2, 82 Agent的结构 83 Agent实例 思考:3,6 8.4多 Agent系统 第3页共4页
周 次 星 期 授课内容（章节主要内容） 教学时数 教学形式 课外作业 4 三 5.4 不确定性知识的表示与推理 5.4.1 不确定性及其类型 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 2 讲授 习题八 书面：2，7 思考：1，5， 6 4 五 5.4.4 不确切性知识的表示及推理 5.4.5 模糊集合与模糊逻辑简介 2 讲授 习题八 书面：3，4 思考：10 5 一 第 6 章 机器学习与知识发现 6.1 机器学习概述 6.2 符号学习 6.2.1 记忆学习 6.2.2 示例学习 6.2.3 决策树学习 2 讲授 习题九 书面：1，6 思考：2，5 5 三 6.3 神经网络学习 6.3.1 生物神经元 6.3.2 人工神经元 6.3.3 神经网络 6.3.4 神经网络学习 6.3.5 BP 网络及其学习举例 2 讲授 习题九 书面：9 思考：7 5 五 6.4 知识发现与数据挖掘 6.4.1 知识发现的一般过程 6.4.2 知识发现的对象 6.4.3 知识发现的任务 6.4.4 知识发现的方法 第 7 章 专家系统 7.1 基本概念 7.2 系统结构 2 讲授 习题九 书面：10 习题十二 书面：3， 14 思考：1，2 6 一 7.3 实例分析 7.4 系统设计与实现 7.5 开发工具与环境 2 讲授 习题十二 书面：5，10 思考：6，7 6 三 第 8 章 Agent 系统 8.1 Agent 的概念 8.2 Agent 的结构 8.3 Agent 实例 8.4 多 Agent 系统 2 讲授 习题十三 书面：1，2， 4 思考：3，6 第 3 页 共 4 页
周星 次期 授课内容(章节主要内容) 教学时数教学形式课外作业 第9章智能化网络 教材 9.1智能网络 6五92网络的智能化管理与控制 习题十四 书面:5,7, 93网上信息的智能化检索 安排上机实验。 思考:6,9 上机实验:小型专家系统设计与实现 实验 实验(续) 2 实验 五 实验(续) 2 实验 实验(续) 实验 总复习 井授 第4页共4页
周 次 星 期 授课内容（章节主要内容） 教学时数 教学形式 课外作业 6 五 第 9 章 智能化网络 9.1 智能网络 9.2 网络的智能化管理与控制 9.3 网上信息的智能化检索 安排上机实验。 2 讲授 教材 习题十四 书面：5，7， 8 思考：6，9 7 一 上机实验：小型专家系统设计与实现 2 实验 7 三 实验（续） 2 实验 7 五 实验（续） 2 实验 8 一 实验（续） 2 实验 8 三 总复习 2 讲授 第 4 页 共 4 页
