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期末不挂科
人工智能导论
第15次开课
开课时间: 2025年02月24日 ~ 2025年06月30日
学时安排: 2-3小时每周
进行至第6周,共19周 已有 3172 人参加
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课程评价(1292)
spContent=入门级人工智能课程,含有人工智能虚拟仿真实验,可以帮助初学者实现“零基础”学习人工智能,了解什么是人工智能;人工智能研究什么;有哪些人工智能的算法与模型;人工智能最新的发展与应用会怎样影响我们的社会、工作和生活。本课程是由国家级教学名师浙江工业大学王万良教授带领的教学团队主讲的。
入门级人工智能课程,含有人工智能虚拟仿真实验,可以帮助初学者实现“零基础”学习人工智能,了解什么是人工智能;人工智能研究什么;有哪些人工智能的算法与模型;人工智能最新的发展与应用会怎样影响我们的社会、工作和生活。本课程是由国家级教学名师浙江工业大学王万良教授带领的教学团队主讲的。
—— 课程团队
课程概述

人工智能是迅速发展的新兴学科,已经成为许多高新技术产品的核心技术。人工智能模拟人类智能解决问题,几乎在所有领域都有非常广泛的应用。


本课程为入门级人工智能课程,适合初学者,可以帮助初学者实现“零基础”学习人工智能。本课程采用浙江工业大学王万良教授编著的专业教材《人工智能导论》(第5版),紧紧围绕人工智能的基本思想、基本理论、基本方法及其应用展开,并融合了人工智能的一些前沿内容。


通过本课程的学习,可以掌握知识表示、确定性和不确定性推理、搜索、进化计算、群智能、人工神经网络、专家系统、机器学习等基本理论与实用方法,了解深度学习、知识图谱等人工智能研究前沿内容,通过人工智能应用实例及虚拟仿真实验,可以提高应用人工智能理论解决工程问题的能力。

授课目标

本课程的目标是使学生初步了解人工智能的基本原理,初步学习和掌握人工智能的基本方法,帮助学生形成对人工智能一般应用的轮廓性认识,为学生今后在相关领域应用人工智能方法奠定基础。

课程大纲

第一讲 人工智能概述

1.1 简介

1.2人工智能的概念

1.3 人工智能的发展简史

1.4 人工智能研究的基本内容

第一讲 人工智能概述单元测试

第二讲 一阶谓词逻辑表示法

补充:知识与知识表示的基本概念

2.1 命题逻辑

2.2 谓词逻辑

2.3 一阶谓词逻辑知识表示法

第二讲 一阶谓词逻辑知识表示法单元测试

第三讲 产生式表示法和框架表示法

3.1产生式表示法

3.2 框架表示法

第三讲 产生式表示法和框架表示法单元测试

第四讲 知识图谱及其应用

4.1知识图谱概述

4.2知识图谱的构建及应用

补充:知识表示方法小结

第四讲 知识图谱单元测试

第四讲 知识图谱及其应用作业

第五讲 基于谓词逻辑的推理方法

5.1 推理方式及其分类

5.2 归结演绎推理

5.3 鲁滨逊归结原理

5.4 归结反演

5.5 应用归结原理求问题

第五讲 基于谓词逻辑的推理方法作业

第五讲 基于谓词逻辑的推理方法单元测试

第六讲 可信度方法和证据理论

6.1 不确定推理

6.2 可信度方法

6.3 证据理论

第六讲 可信度方法和证据理论单元测试

第七讲 模糊推理方法

7.1 模糊逻辑提出

7.2 模糊集合与隶属函数

7.3 模糊关系及其合成

7.4 模糊推理与模糊决策

7.5 模糊推理的应用

第七讲 模糊推理方法测试

第七讲 模糊推理方法作业

第八讲 搜索求解策略

8.1 搜索的概念

8.2 状态空间知识表示法

补充:盲目的图搜索策略

8.3 启发式图搜索策略

A*算法虚拟实验操作说明

第八讲 A星算法虚拟仿真实验

第八讲 搜索求解策略单元测试

第九讲 遗传算法

9.1 智能计算——基本遗传算法

9.2 遗传算法的基本操作

9.3 遗传算法的一般步骤

9.4 遗传算法的特点

遗传算法虚拟实验操作说明

第九讲 遗传算法虚拟仿真实验

第九讲 遗传算法单元测试

第十讲 群智能算法

10.1 粒子群优化算法及应用

10.2 蚁群算法及应用

第十讲 群智能算法及其应用单元测试

第十一讲 人工神经网络

11.1 神经元与神经网络

补充:神经网络的激活函数

11.2 BP神经网络

11.3 BP神经网络在模式识别中的应用

11.4 离散型Hopfield神经网络

11.5 连续型Hopfield神经网络

11.6 Hopfield神经网络的应用

第十一讲 人工神经网络单元测试

第十一讲 人工神经网络作业

第十二讲 机器学习

12.1 机器学习发展

12.2 机器学习方法

12.3 机器学习技术

补充:机器学习的性能评估指标

第十二讲 机器学习单元测试

第十二讲 机器学习作业

第十三讲 深度学习

13.1 卷积神经网络

13.2 胶囊网络

13.3 生成对抗网络

神经网络深度学习虚拟仿真实验操作说明

第十三讲 神经网络深度学习虚拟仿真实验

第十三讲 深度神经网络及其应用单元测试

第十四讲 专家系统

14.1 专家系统

第十四讲 专家系统单元测试

第十五讲 智能体系统

15.1智能体的概念

15.2智能体结构

第十五讲 智能体系统单元测试

展开全部
预备知识

学习者具备一定的计算思维及程序设计基础,以及线性代数、概率论等数学知识即可。

参考资料

[1] 王万良.人工智能导论(第5版),高等教育出版社,202011

[2] 李德毅,人工智能导论,中国科学技术出版社,2018

[3]王万良.人工智能及其应用(第四版),高等教育出版社,20206月(教材官网

[4]Stuart Russell and Peter Norvig, “Artificial Intelligence – A Modern Approach (3rd ed)”, . Prentice Hall, Dec. 11, 2009.

[5]Stuart Russell等著,殷建平等译:《人工智能:一种现代的方法 (3)》,清华大学出版社,2013111日。

注:这本书是上述参考书籍[4]的中译本

浙江工业大学
4 位授课老师
王万良

王万良

教授

徐新黎

徐新黎

副教授

龙海霞

龙海霞

讲师

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