通过简单动物识别系统的知识表示和推理程序的编写，加深理解产生式知 识表示方法和推理，学会使用产生式知识表示方法和推理解决实际问题。 2)状态空间的启发式搜索(2学时) 掌握状态空间的启发式搜索原理，通过八数码难题的编程学会解决搜索实 际问题的能力。 3)遗传优化算法(2时) 通过了解遗传优化算法的原理，利用编程学会如何利用遗传优化算法的原 理解决实际问题。 4)BP神经网络(2学时) 理解BP神经网络算法的原理，通过编程学会如何利用BP神经网络算法解 决实际问题。 三、课程采用的教学方法 本课程所涉及人工智能的概念和算法相关知识较多，具有知识面宽广、内 容跨度大、问题难度大的特点。因此在抓好课堂教学效果的同时，应做好课前 预习、课后复习、课堂讨论，以及上机实验、作业实践和书面作业完成环节， 并通过增强师生间、同学间的多种形式的讨论（如课后答疑、课下讨论、网上 讨论等)来提高课程的教学效果和教学质量。 课程教学方法及具体要求如下： 1、课堂讲授 1)在教学过程中，着重加强对基本概念等进行详细的讲解，并指出每章的 重点部分。讲授中尽量纳入人工智能技术的最新发展成果，注重理论联系实 际，通过多种形式展示、讨论，启迪学生的思维，加深学生对有关概念、内容 和方法的理解。结合实例和实验教学，对于人工智能课程的某些教学重点或难 点，通过编程实践增强感性认识，安排相应实验课题。 2)本门课程使用电子课件与板书结合的教学手段与多种教学方法，针对不 同章节的特点安排合适的内容使用，加深学生对所学内容的理解。教学方法则 采取在教师讲授基本教学内容的过程中适当穿插引入个体针对性提问、集体提 问、答疑、讨论等教学形式。 2、讨论与自学 为了培养学生自学和处理问题的能力，以及独立思考和创新能力，对各章 中的重点，鼓励同学之间或同学与教师之间展开讨论，以澄清知识要点、扩大 知识面。自学内容应以学生掌握相关知识结构基础上能比较方便的看懂和理解 为原则，教师布置自学提纲和思考题。并采用课堂讨论的形式，让学生们对自 学过程中的难点和重点进行课堂讨论。 通过简单动物识别系统的知识表示和推理程序的编写，加深理解产生式知 识表示方法和推理，学会使用产生式知识表示方法和推理解决实际问题。 2）状态空间的启发式搜索（2 学时） 掌握状态空间的启发式搜索原理，通过八数码难题的编程学会解决搜索实 际问题的能力。 3）遗传优化算法（2 时） 通过了解遗传优化算法的原理，利用编程学会如何利用遗传优化算法的原 理解决实际问题。 4）BP 神经网络（2 学时） 理解 BP 神经网络算法的原理，通过编程学会如何利用 BP 神经网络算法解 决实际问题。 三、课程采用的教学方法 本课程所涉及人工智能的概念和算法相关知识较多，具有知识面宽广、内 容跨度大、问题难度大的特点。因此在抓好课堂教学效果的同时，应做好课前 预习、课后复习、课堂讨论，以及上机实验、作业实践和书面作业完成环节， 并通过增强师生间、同学间的多种形式的讨论（如课后答疑、课下讨论、网上 讨论等）来提高课程的教学效果和教学质量。 课程教学方法及具体要求如下： 1、课堂讲授 1）在教学过程中，着重加强对基本概念等进行详细的讲解，并指出每章的 重点部分。讲授中尽量纳入人工智能技术的最新发展成果，注重理论联系实 际，通过多种形式展示、讨论，启迪学生的思维，加深学生对有关概念、内容 和方法的理解。结合实例和实验教学，对于人工智能课程的某些教学重点或难 点，通过编程实践增强感性认识，安排相应实验课题。 2）本门课程使用电子课件与板书结合的教学手段与多种教学方法，针对不 同章节的特点安排合适的内容使用，加深学生对所学内容的理解。教学方法则 采取在教师讲授基本教学内容的过程中适当穿插引入个体针对性提问、集体提 问、答疑、讨论等教学形式。 2、讨论与自学 为了培养学生自学和处理问题的能力，以及独立思考和创新能力，对各章 中的重点，鼓励同学之间或同学与教师之间展开讨论，以澄清知识要点、扩大 知识面。自学内容应以学生掌握相关知识结构基础上能比较方便的看懂和理解 为原则，教师布置自学提纲和思考题。并采用课堂讨论的形式，让学生们对自 学过程中的难点和重点进行课堂讨论