职称：讲师
单位：宁波工程学院
部门：机器人学院
职位：教师
人工智能基础（Fundamentals of Artificial Intelligence）
主讲教师：刘先勇（Dr. Xianyong Liu）
教师团队：共1位
- 刘先勇
| 学校： | 宁波工程学院 |
| 开课院系： | 机器人学院 |
| 专业大类： | 计算机科学与技术 |
| 开课专业： | 计算机网络 |
| 课程负责人： | 刘先勇 |
| 课程英文名称： | Fundamentals of Artificial Intelligence |
| 课程编号： | 14100770 |
| 学分： | 2 |
| 课时： | 48 |
课程介绍
人工智能作为计算机科学的一个重要分支，是一门理论基础完善、多学科交叉且应用领域广阔的前沿学科，主要研究如何利用计算机模拟、延伸和扩展人类的智能活动，即通过研究如何使计算机更聪明、能运用知识处理问题、可模拟人类的智能行为，进而揭示人类智能的根本机理。
教师团队
课程章节
教学内容
课程目的是使学生在已有计算机知识基础上，对人工智能从整体上形成较全面和清晰的系统认识，掌握人工智能的基本概念、基本原理和基本方法，了解人工智能研究与应用的新进展和新方向，开阔学生知识视野、提高解决问题的能力，为将来更加深入的学习和运用人工智能相关理论和方法解决实际问题奠定初步基础。
为此，课程选择人工智能领域中一些具有代表性的内容进行重点介绍。首先对人工智能的起源与发展，以及人工智能领域影响较大的主要流派及其认知观进行简要概述；然后介绍人工智能中的几种经典技术，如推理证明技术、问题求解技术等；此外，还对当前人工智能最热门的研究和应用领域，如计算智能等技术进行讨论。具体内容包括：
1、人工智能技术纵览
人工智能自1956年诞生以来，其发展并非一帆风顺，从激烈争论到今天的可喜局面，其过程可谓艰辛。本部分以人工智能的有关概念及定义为切入点，通过分析其异同，从不同角度介绍人工智能的起源与发展，使学生对人工智能这一学科形成较全面的认识。
2、理性智能体的基本要素
从符号主义为代表的经典人工智能到连接主义、行为主义，人工智能的研究从一家独秀走向百家争鸣。本部分针对人工智能的主要流派，通过对各流派的理论基础及其认知观介绍，使学生对人工智能的研究方向及应用领域形成较深入的了解。
3、经典人工智能的推理技术
经典人工智能的有关推理技术和方法，对人工智能学科的发展产生了极其深远的影响，是认识和了解人工智能研究领域的重要途径，也是初步掌握人工智能相关技术方法的主要手段。本部分主要介绍基于数理逻辑方法的推理证明技术，尤其是消解原理这一定理证明方法的典型代表。
4、问题求解与搜索技术
问题求解技术作为人工智能研究领域的一个核心问题，其主要涉及知识表示和求解搜索两个方面。本部分将主要介绍问题求解中的几种常用方法，如状态空间、问题规约、与或图、产生式系统、谓词逻辑、语义网络、知识图谱等，并在图搜索方法与求解策略分析的基础上，逐步引入启发式搜索方法。
教学目标
1、知识与技能目标
了解人工智能的发展与研究内容，掌握人工智能的基本概念、基本思想方法和重要算法，熟悉典型的人工智能系统，学习用启发式搜索求解问题，了解有关机器学习与人工神经网络的基本原理，初步具备用经典人工智能方法解决一些简单实际问题的能力。
2、过程与方法目标
通过学习掌握人工智能的基本概念、基本思想方法和重要算法，了解人工智能研究与应用的新进展和新方向，拓展学生知识视野，为进一步学习和运用人工智能相关理论方法解决实际问题奠定初步基础。
3、科学研究发展目标
通过课程学习，对人工智能从整体上形成较清晰全面的了解，更重要的是培养学生积极思考、严谨创新的科学态度和解决实际问题的能力。
教学特色
人工智能作为计算机科学体系中的核心内容之一，由于其交叉性较强的学科性质，除计算机科学以外，还涉及到控制论、信息论、数学、逻辑学、生物学、脑科学、神经学、心理学、哲学等众多学科，因而具有理论性强、涉及面广、知识点多、内容抽象等特点，同时也需要一定的数学基础和较强的逻辑思维能力作为支撑。通过多年的人工智能教学实践，课程将结合计算机技术的发展趋势，从人工智能的学科特点出发，以计算机科学的视角分析与认知人工智能基本原理和方法的同时，进一步揭示这些基本原理及方法与计算机科学的异同。课程特色主要有：
1、注重实例的教学方式
鉴于课程内容涉及较多数学和逻辑学知识，而以概念为中心辅以范例的传统教学方式难免产生枯燥与乏味。因而从激发学习兴趣角度出发，同时也结合课程性质，可考虑于教学过程中尽可能简化繁琐的数学推导和定理证明，将重点放在解决问题的原理和思路上，并多讲解一些经典有趣的实例，通过实例建立起与教材知识点清晰的内在联系，如此既可锻炼学生的逻辑思维能力，亦能促进学习兴趣的提高。
2、直观生动的动画辅助演示
人工智能作为一门智能学科领域的专业基础课，其所涵盖的技术、算法、理论虽在相关课程中已有所涉及，但受逻辑与智能应用目标的影响也存在诸多不同，有限学时内或较难将这些问题讲解全面透彻，因而在课件中可多辅以动画进行直观演示，使基本原理和概念得到高效理解，进一步激发学习兴趣并真正做到学有所获。
3、适合不同专业层次的教材选择
人工智能作为一门高度交叉的学科，其涉及面极广，为使学生尽可能全面地了解这一学科，教学内容的选择极为重要，目前人工智能教材种类繁多，内容上也各有所长。为此，我们将按照课程要求的层次，结合教学、科研及应用需求，并根据不同专业学生的实际情况，选择概念清晰、既有深度又有广度、理论性较强的教材，着力于讲授内容的体系化，力求使课堂教学成为学生竞相追逐的知识盛宴。
4、注重能力评价的考核方式
人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，其不仅是未来科技发展的必然趋势，更已上升为国家战略。鉴于人工智能的学科特点，课程教学的目的既是对相关知识的学习和掌握，更重要的是对学生独立思考、创新意识和解决问题能力的锻炼和培养。为此，课程考核主要采用考察方式，将学生视为课程教学的主体，以学生为中心建立自主、合作、探究的学习模式。
参考教材
主要教材：
《人工智能:一种现代方法(第2版、第3版)》
Author：Stuart Russell，Peter Norvig
其它参考教材：
1. 《人工智能及其应用，第5版》 蔡自兴著
十二五普通高等教育本科国家级规划教材，清华大学出版社, 2016.07
2. 《人工智能导论（第4版）》，王万良著
国家十二五规划教材，高等教育出版社，2017.7
3. 《人工智能导论》，李德毅、于剑编著，中国人工智能学会组编
中国科学技术出版社，2018年8月
考核方式
采用课程与实验相结合的考核方式。
教学资源
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