spContent=人工智能发展至今已超过60年时间,近年,随着深度学习技术的应用,人工智能迎来了爆发式增长,不管是工业、农业还是服务业,都可以看到人工智能技术的身影。那么,人工智能是什么?能做什么?人工智能目前发展到什么程度?人工智能是否会取代人?本课程将给初学者一一揭开这些谜底。
人工智能发展至今已超过60年时间,近年,随着深度学习技术的应用,人工智能迎来了爆发式增长,不管是工业、农业还是服务业,都可以看到人工智能技术的身影。那么,人工智能是什么?能做什么?人工智能目前发展到什么程度?人工智能是否会取代人?本课程将给初学者一一揭开这些谜底。
—— 课程团队
课程概述
“人工智能导论”是关于人工智能领域的通识类课程,主要介绍人工智能的历史、研究现状以及基本理论和方法,授课对象面向计算机专业、人工智能专业等相关专业低年级本科生以及人文各专业的本科生。
课程内容从基础的知识表示以及搜索技术,到机器定理证明以及模糊推理,还涉及计算智能3大领域:遗传算法、群智能以及人工神经网络,还包括机器学习和模式识别,最后还给出几个典型的人工智能应用领域和经典的人工智能应用案例。
课程的教学目标是帮助学生了解人工智能的发展和现状,学习和掌握人工智能的基本原理和方法,帮助学生形成对人工智能的相关应用领域的全面认识,激发学生对人工智能的学习兴趣,提供新的思维方法和问题求解手段。
课程大纲
概论
1.1 课程介绍
1.2 人工智能概念
1.3 人工智能发展史和研究现状
1.4 人工智能三大学派
状态空间知识表示及其搜索技术
2.1 状态空间法
2.2 图搜索
2.3 盲目式搜索
2.4 启发式搜索
问题归约知识表示及搜索技术
3.1问题归约法及与或图
3.2 与或树的宽度优先搜索与深度优先搜索
3.3 博弈与博弈树搜索
谓词逻辑表示与推理技术
4.1 机器自动推理与命题逻辑
4.2 谓词逻辑
4.3 消解原理与子句集求解
4.4 消解反演与反演求解
模糊逻辑与模糊推理
5.1 模糊逻辑及模糊集合
5.2 模糊集合运算与合成
5.3 模糊推理
遗传算法
6.1生物学背景及遗传算法原理
6.2 遗传算法求解优化问题实例
机器学习
9.1 机器学习理论及发展
9.2 机器学习的方法
9.3 机器学习算法的原理
9.4 机器学习算法应用实例
模式识别
10.1 模式识别基本概念
10.2 特征的评价
10.3 特征选择
10.4 特征提取
10.5 经典的有监督分类器
10.6 经典的无监督分类器
人工智能典型应用领域
11.1 引言
11.2 语音识别和图像识别
11.3 人机对话和人机对弈
11.4 智能艺术和无人驾驶
人工智能应用案例
12.1 卓居产品
12.2 导盲杖
12.3 渐冻人智慧生活眼控轮椅
12.4 机器学习技术
12.5 遥感影像
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参考资料
配套教材:
《人工智能导论》.刘若辰,慕彩红,焦李成,刘芳,陈璞花. 清华大学出版社. 2021.

参考书籍:
1. 《人工智能及其应用》. 第五版. 蔡自兴,刘丽珏,蔡竞峰,陈白帆. 清华大学出版社. 2016.
2. 《人工智能导论》. 李德毅. 中国科学技术出版社,2018.
3. 《人工智能导论》(第4版). 王万良,高等教育出版社,2017.
4. 《Artificial Intelligence: A Modern Approach》. Prentice Hall. Stuart J. Russell and Peter Norvig , 1995.
5.《机器学习及应用》. 王钰,周志华,周傲英. 清华大学出版社. 2006.
6.《简明人工智能》 焦李成,刘若辰,慕彩红,刘芳,西安电子科技大学出版社,2019.