人工智能教案首页(45)
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教学过程设计
本讲首先介绍人工智能的定义、发展概况及相关学派和他们的认知观，接着讨论人工智能的研究和应用领域，最后简介本课程所要讲授的主要内容和编排次序。
1.1 人工智能的定义与发展
内容：本小节主要介绍目前对人工智能的几种定义，并对人工智能的起源和发展进行了总结和分析。
重点：几种人工智能的定义和人工智能发展的几个重要时期。
难点：理解人工智能的定义与本质。
方法：课堂讲授为主。
要求：从学科和能力的角度深刻理解人工智能的定义，初步了解人工智能的起源及其发展过程。
1.2 人类智能与人工智能
内容：本节主要讨论人类智能与人工智能的关系问题。
重点：智能信息处理系统，人类智能与人工智能的关系。
难点：智能信息处理系统的假设。
方法：课堂讲授为主。
要求：了解人类认知活动与计算机的比较关系，基本了解智能信息处理系统。
1.3 人类智能的学派及其争论
教学内容：本节主要介绍人工智能的几个主要学派及认知观。
教学重点：符号主义(Symbolicism)，联结主义(Connectionism)，行为主义(Actionism)。
教学难点：各学派的对人工智能的不同观点。
教学方法：课堂讲授为主。
教学要求：了解各派别之间的关系及对人工智能发展历史的看法。
1.4 人工智能的研究与应用领域
内容：本节主要讨论人工智能的研究与应用领域。
重点：人工智能的一些主要研究与应用领域。
难点：处理好各领域间的交叉关系。
方法：课堂讲授为主。
要求：初步了解人工智能的研究与应用领域。
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第二章知识表示方法
本章讨论知识表示的各种方法，是人工智能课程三大内容（知识表示、知识推理、知识应用）之一，也是学习人工智能其他内容的基础。
重点掌握用状态空间法、问题归约法、谓词演算法、语义网络法来描述问题；解决问题；掌握几种主要方法之间的差别；并对其它几种表示方法有一般了解。
2.1 概述
2.2 状态空间法
内容：本小节是通过状态空间法来求解问题，它是以状态和算符(operator)为基础来表示和求解问题的。
重点：问题的状态描述，操作符。
难点：选择一个好的状态描述与状态空间表示方案。
方法：以课堂教学为主；充分利用网络课程中的多媒体素材来阐述抽象概念。
要求：重点掌握对某问题的状态空间描述，学会组织状态空间图，用搜索图来求解问题。
2.2.1 问题状态描述
2.2.2 状态图示法
2.1.3 状态空间表示举例
2.3 问题规约法
内容：知识表示的归约法，即已知问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合；这些子问题的解可以直接得到，从
而解决了初始问题的方法。
重点：问题归约的基本思想，问题描述，问题变换的操作符，与或图表示。难点：如何把初始问题变换为子问题，与或图表示方法。
方法：课堂教学为主，充分利用网络课程中的相关多媒体素材来表示抽象概念。
要求：通过梵塔难题重点掌握问题归约法的机理和问题归约描述方法。学会用与或图表示归约问题。
2.3.1 问题归约描述
2.3.2 与或图表示
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2.4 谓词逻辑法
内容：本节主要讲述问题的谓词逻辑表示的基本方法。
重点：谓词逻辑、谓词公式、谓词演算、置换与合一。
难点：如何选择谓词，问题的谓词逻辑表示及运算。
方法：课堂教学为主，充分利用网络课程中的示例程序。
要求：重点掌握谓词逻辑表示的语言与方法，掌握谓词公式的性质及谓词演算，学会谓词公式的置换与合一，运用谓词推理来解决问题。
2.4.1 谓词演算
2.4.2 谓词公式
2.4.3 置换与合一
2.5 语义网络法
内容：本节主要讲述知识的语义网络表示法。
重点：语义网络表示的词法、结构、过程、语义。
难点：如何选择节点和弧线来构成语义网络。
方法：课堂教学。
要求：重点掌握语义网络的结构，掌握二元语义网络表示方法，了解语义网络的特点。
2.5.1 二元语义网络的表示
2.5.2 多元语义网络的表示
2.5.3 连词和量化的表示
2.6 其他方法
内容：简介知识表示的其他三种表示方法，即框架表示法、剧本表示法和过程表示法，阐述了三种表示法的原理和应用范围。
重点：各方法的基本原理及基本结构。
难点：各方法的推理过程。
方法：课堂教学为主。适当提问，加深学生对概念的理解。
要求：初步了解三种方法的基本原理。
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第三章搜索推理技术
本章在上一章知识表示的基础上研究问题求解的方法，是人工智能研究的又一核心问题。内容包括早期搜索推理技术，如图搜索策略和消解原理；以及高级搜索推理技术，如规则演绎系统、产生式系统、系统组织技术、不确定性推理和非单调推理。
重点掌握一般图搜索策略和消解原理，掌握各种搜索方法和产生式系统原理，了解规则演绎系统的基本原理，对系统组织技术、不确定性推理和非单调推理等高级推理技术作一般性了解。
3.1盲目搜索
教学内容：介绍三种盲目搜索方法，即宽度优先搜索、深度优先搜索和等代价搜索。
教学重点：盲目搜索的特点，宽度优先搜索。
教学难点：等代价搜索中代价的概念。
教学方法：以实例强化内容的学习，通过提问引导学生对三种方法的特点进行比较。
教学要求：掌握盲目搜索的特点，比较三种盲目搜索方法的优缺点。
3.1.1 图搜索策略
3.1.2宽度优先搜索
3.1.3深度优先搜索
3.1.4等代价搜索
3.2 启发式搜索
教学内容：启发式搜索策略概述和有序搜索。启发式搜索弥补盲目搜索的不足，提高搜索效率。
教学重点：启发式搜索策略、启发信息和有序搜索。
教学难点：估价函数的设计、A*算法原理。
教学方法：通过实例加深对原理的理解，鼓励同学扩大阅读范围。
教学要求：掌握启发式搜索策略和估价函数的设计方法，了解A*算法原理。
3.2.1启发式搜索策略和估价函数
3.2.2 有序搜索
3.2.3 A*算法
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3.3博弈树搜索
3.4 消解原理
教学内容：消解原理是针对谓词逻辑知识表示的问题求解方法。本节内容主要包括子句集的求取、消解推理的规则和消解反演问题求解方
法。
教学方法：实例讲解，注重课堂练习。
3.4.1子句集的求取
3.4.2 消解推理规则
3.4.3 含有变量的消解式
3.4.4 消解反演求解过程
3.5 规则演绎系统
教学内容：规则演绎系统属于高级搜索推理技术，用于解决比较复杂的系统和问题。本节介绍规则演绎系统的定义及其三种推理方法：规
则正向演绎系统、规则逆向演绎系统和规则双向演绎系统。
教学方法：课堂教学为主。通过比较揭示正向推理、逆向推理和双向推理的特点。
规则演绎系统的定义：
基于规则的问题求解系统运用下述规则来建立：
If→Then
其中，If部分可能由几个if组成，而Then部分可能由一个或一个以上的then组成。
在所有基于规则系统中，每个if可能与某断言(assertion)集中的一个或多个断言匹配。有时把该断言集称为工作内存。在许多基于规则系统中，then部分用于规定放入工作内存的新断言。这种基于规则的系统叫做规则演绎系统(rule based deduction system)。在这种系统中，通常称每个if部分为前项(antecedent)，称每个then部分为后项(consequent)。
3.5.1规则正向演绎系统
3.5.2 规则逆向演绎系统
3.5.3 规则双向演绎系统
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3.6 产生式系统
定义：在基于规则系统中，每个if可能与某断言(assertion)集中的一个或多个断言匹配，then部分用于规定放入工作内存的新断言。当then部分用于规定动作时，称这种基于规则的系统为反应式系统(reaction system)或产生式系统(production system)。
提问：产生式系统与规则演绎系统有什么区别？
3.6.1 产生式系统的组成
3.6.2 产生式系统的推理
3.6.3产生式系统举例
3.7 系统组织技术
3.7.1议程表
3.7.2黑板法
3.7.3 Δ-极小搜索法
3.8 不确定性推理
3.8.1关于证据的不确定性
3.8.2关于结论的不确定性
3.8.3多个规则支持同一事实时的不确定性
3.9 非单调推理
3.9.1缺省推理
1.定义
当缺乏信息时，只要不出现相反的证据，就可以作一些有益的猜想。构造这种猜想称为缺省推理(default reasoning)。
2.例子
一个安排会议程序：程序必须求解一个约束满足问题，即找出每个参加者都有空闲的开会日期与时刻，并有可供开会的房间。
3.9.2非单调推理系统
3.10 小结
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第四章计算智能（上）
本章讨论计算智能所涉及的领域和范围，计算智能的含义及它与传统人工智能的区别。介绍人工神经网络的由来、特性、结构、模型和算法；神经网络的表示和推理。简要地介绍模糊数学的基本概念、运算法则、模糊逻辑推理和模糊判决等。
通过对本章的学习，使学生掌握人工神经网络的结构、模型和算法，了解计算智能所涉及的领域和范围，了解人工神经网络的特性、表示和推理，了解模糊数学的基本概念、运算法则、模糊逻辑推理和模糊判决等。
4.1概述
本节介绍计算智能所涉及的领域和范围，计算智能的含义及其与传统人工智能的区别。贝兹德克提出的“ABC”，及它与神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。
提问：计算智能与人工智能的区别和关系如何。
提问：计算智能的主要特征是什么?
4.2神经计算
4.2.1 人工神经网络研究的进展
4.2.2 人工神经网络的结构
提问：神经网络有哪几种激励函数?
提问：神经网络中的知识表示采用了什么样的表示方法? 结合这个例子回答。
4.2.4 基于神经网络的知识表示与推理
4.2.3 人工神经网络的典型模型
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4.3 模糊计算
教学内容：本节简要地介绍模糊数学的基本概念、运算法则、模糊逻辑推理和模糊判决等。
这些内容构成模糊逻辑的基础知识。模糊计算就是以模糊逻辑为基础的计算。
教学方法：课堂教学为主，注意结合例子进行讲解。
4.3.1 模糊集合、模糊逻辑及其运算
4.3.2 模糊逻辑推理
讨论：隶属函数也是函数，它与通常的实函数有什么区别？
4.3.3 模糊判决方法
举例：对于“水温适中”，按最大隶属度原则，有两个元素40和50具有最大隶属度1.0，
那就要对所有取最大隶属度的元素40和50求平均值，执行量应取：
提问：系数加权平均法优点是什么？
4.4 机器学习
4.4.1 机器学习的研究意义与发展历史
4.4.2 机器学习的主要与基本结构
4.4.3 常见的几种学习方法
1）机械学习
2）基于解释的学习
3）基于事例的学习
4）基于概念的学习
5）基于类比的学习
6）归纳学习
7）强化学习
4.4.4 基于神经网络的学习
4.5 小结
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第五章计算智能（下）
通过对本章的学习，使学生了解三种进化算法和人工生命是如何工作的，并初步了解这些算法研究的进展和应用情况，以及它们的研究意义，掌握主要算法的求解步骤。
5.1 遗传算法
5.1.1 遗传算法的基本机理
提问：二进制编码存在的缺点是什么?
举例：销售员旅行问题采用符号编码方法。
举例：TSP问题的适应度函数。
5.1.2 遗传算法的求解步骤
提问：遗传算法的主要优点有哪些？
演示：看例子的演示，观察SGA是否收敛，参数对算法有什么影响。
5.2 进化策略
5.2.1 进化策略的算法模型
举例：求一个3维问题的最小值。
5.2.2 进化策略和遗传算法的区别
提问：进化策略和遗传算法还有什么区别？
5.3 进化编程
5.3.1 进化编程的机理与表示
5.3.2 进化编程的步骤
5.4 人工生命
5.4.1 人工生命研究的起源和发展
提问：简述人工生命和人工智能的关系。
5.4.2 人工生命的定义和研究意义
提问：人工生命和自然生命有些什么联系？
5.4.3 人工生命的研究内容和方法
讨论：人工生命的研究内容与自然生命有何密切联系。
5.4.4 人工生命的实例
思考：什么是人工生命？人工生命包括哪些研究内容？其研究方法如何？
5.5 小结
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第六章智能控制
6.1 智能控制概述
6.1.1 智能控制的产生和发展
6.1.2 智能控制的定义
6.2 智能控制的研究领域与学科结构
6.2.1 智能控制的研究领域
6.2.2 智能控制的学科结构理论
1）二元结构理论
2）三元结构理论
3）四元结构理论
6.3 智能控制的特点与系统一般结构
6.3.1 智能控制的特点
6.3.2智能控制系统的一般结构
6.4 智能控制系统
6.4.1 模糊控制系统
6.4.2 神经控制系统
6.4.3 学习控制系统
6.4.4 进化控制系统
6.5 小结
人工智能导论doc
西安交通大学 “人工智能导论”课程教学大纲 英文名称：Introduction to Artificial Intelligence 课程编码：COMP3022 学时：32 学分：2 适用对象：自动控制专业 先修课程：离散数学、数据结构、概率统计 使用教材及参考书： 蔡自兴，徐光祐。人工智能及其应用，第三版，本科生用书。清华大学出版社，2003。 廉师友人工智能技术导论（第二版），西安电子科技大学出版社，2002。 一、课程性质、目的和任务 通过本课程的学习，使学生了解人工智能的研究范畴、应用领域和发展方向，掌握该学科的基本概念、原理和方法，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。 学习人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。讨论高级知识推理，涉及非单调推理和各种不确定推理方法。探讨人工智能的新研究领域，如神经计算、进化计算和人工生命等。 二、教学基本要求 三、教学内容及要求 第一章绪论 (2学时) 人工智能概念和发展
人工智能的主要研究和应用领域; 人工智能研究的不同学派 国内外人工智能研究情况和新进展第二章知识表示方法(6学时) 知识与知识表示的概念 一阶谓词逻辑表示法 产生式表示法 语义网络表示法 框架表示法 脚本表示法 过程表示法 面向对象表示法 第三章逻辑推理(6学时) 推理的基本概念 推理的逻辑基础 自然演绎推理 归结演绎推理 基于规则的演绎推理 第四章搜索策略(6学时) 搜索的基本概念 状态空间的盲目搜索 状态空间的启发式搜索 与/或树的搜索 博弈树的搜索 第五章高级求解技术(6学时) 不确定推理的概念和基础
人工智能课程教学大纲
人工智能课程教学大纲 【课程编码】JSZX0300 【适用专业】计算机科学与技术 【课时】 72(理论)+28(实验) 【学分】 3 【课程性质、目标和要求】 人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务． 作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用．完成如下教学目标： （1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域． （2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。 （3）掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法． (4) 掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念． （5）概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等． （6）简介人工智能程序设计的语言和工具． (7) 掌握Visual Prolog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能程序。 要求学生已修过《数据结构》、《离散数据》和《编译原理》。 【教学时间安排】 本课程计 3 学分，理论课时72 ,实验课时28。学时分配如下表所示：
《人工智能导论》课程研究报告总结
《人工智能导论》课程研究报告题目：BP神经网络的非线性函数拟合 班级：自动化1303班 姓名：汪洋、房亮、彭正昌、蔡博、刘航、范金祥 学号： 2016年1月1日
目录 第一章人工智能相关介绍 1.1人工神经网络与matlab (3) 1.2人工神经网络的研究背景和意义 (3) 1.3神经网络的发展与研究现状 (4) 1.4神经网络的应用 (5) 第二章神经网络结构及BP神经网络 (5) 2.1神经元与网络结构 (5) 2.2 BP神经网络及其原理 (9) 2.3 BP神经网络的主要功能 (11) 第三章基于matlab的BP神经网络的非线性函数拟合 3.1运用背景 (5) 3.2模型建立 (9) 3.3MatLab实现 (11) 参考文献 (15) 附录 (17)
人工智能相关介绍 1.1人工神经网络与matlab 人工神经网络（Artificial Neural Networks，NN）是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学系统。神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力，特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。神经网络的发展与神经科学、数理科学、认知科学、计算机科学、人工智能、信息科学、控制论、机器人学、微电子学、心理学、微电子学、心理学、光计算、分子生物学等有关，是一门新兴的边缘交叉学科。 神经网络具有非线性自适应的信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉的缺陷，因而在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。神经网络与其他传统方法相组合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，神经网络在模拟人类认知的道路上更加深入发展，并与模糊系统、遗传算法、进化机制等组合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向。 MATLAB是一种科学与工程计算的高级语言，广泛地运用于包括信号与图像处理，控制系统设计，系统仿真等诸多领域。为了解决神经网络问题中的研究工作量和编程计算工作量问题，目前工程领域中较为流行的软件MATLAB，提供了现成的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox，简称NNbox），为解决这个矛盾提供了便利条件。神经网络工具箱提供了很多经典的学习算法，使用它能够快速实现对实际问题的建模求解。在解决实际问题中，应用MATLAB 语言构造典型神经网络的激活传递函数，编写各种网络设计与训练的子程序，网络的设计者可以根据需要调用工具箱中有关神经网络的设计训练程序，使自己能够从烦琐的编程中解脱出来，减轻工程人员的负担，从而提高工作效率。 1.2 人工神经网络的研究背景和意义 人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 人工神经网络就是模拟人思维的一种方式，是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 近年来通过对人工神经网络的研究，可以看出神经网络的研究目的和意义有以下三点：（1）通过揭示物理平面与认知平面之间的映射，了解它们相互联系和相互作用的机理，从而揭示思维的本质，探索智能的本源。（2）争取构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算机，即神经网络计算机。（3）研究仿照脑神
公需公需科目3人工智能导论答案
公需科目3 人工智能导论答案 1、(单选，4分) 当前最流行的深度学习属于（） A、连接主义 B、符号注意 C、行为主义 D、经验主义 答案：A 2、(单选，4分) AI是（）的英文缩写 A、Automatic?Intelligence B、Artificial Intelligence C、Automatice?Information D、Artifical?Information 答案：B 3、(单选，4分) 下列哪个不是人工智能的研究领域() A、机器学习 B、图像处理 C、自然语言处理 D、编译原理 答案：D
4、(单选，4分) （）最早提出了机器智能的测试模型，并提出了人工智能的含义 A、爱因斯坦 B、霍金 C、波尔 D、图灵 答案：D 5、(单选，4分) 人工智能的目的是让机器能够( ),以实现某些脑力劳动的机械化。 A、具有完全的智能 B、和人脑一样考虑问题 C、完全代替人 D、模拟、延伸和扩展人的智能 答案：D 6、(单选，4分) 下列关于人工智能的叙述不正确的有( ) A、人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。 B、人工智能是科学技术发展的趋势。 C、因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的,非常新,所以十分重要。 D、人工智能有力地促进了社会的发展。 答案：C 7、(单选，4分) 自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的()不是它要实现的目标。 A、理解别人讲的话。 B、对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 C、欣赏音乐。
D、机器翻译。 答案：C 8、(单选，4分) 一般来讲,下列语言不常直接用于人工智能开发的是()。 A、Python B、Go C、R D、汇编语言 答案：D 9、(单选，4分) 确定性知识是指()知识。 A、可以精确表示的 B、正确的 C、在大学中学到的知识 D、能够解决问题的 答案：A 10、(单选，4分) 阿尔法狗打败柯洁，用的是（） A、人工思维 B、机器思维 C、人工智能 D、博弈论 答案：C 11、(单选，4分) 下列( )不属于艾莎克.阿莫西夫提出的“机器人三定律”内容? A、机器人不得伤害人,或任人受到伤害而无所作为
《人工智能》教学大纲
附件1 广东财经大学华商学院课程教学大纲模板 一、课程简介 人工智能是计算机与自动化学科的一门分支学科。它研究如何用机器来模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、学习、规划、诊断等智能活动。人工智能是当前科学技术中正在迅速发展，新思想、新观点、新技术不断涌现的一个学科，也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。人工智能原理是计算机科学技术类专业的应用学科。前修课程包括：离散数学、数据结构、算法分析与设计等，后续课程：专家系统，知识工程。 二、教学目标 （1）熟练掌握图搜索策略，熟练掌握回溯策略、图搜索策略的过程以及算法（BACKTRACK 以及AI算法），掌握一些典型问题的启发式函数； （2）掌握用命题逻辑、一阶逻辑表示知识的方法，并在此基础上进行推理，熟练掌握归结方法以及归结反驳过程，熟练掌握利用归结反驳方法进行推理。 （3）掌握基于贝叶斯规则的不确定性推理，掌握条件概率、独立、条件独立及贝叶斯公式；掌握利用贝叶斯定理检测垃圾邮件的基本方法。 三、主要教学模式和教学手段 1．本课程的教学包括课堂讲授、课外作业、辅导答疑、上机实验和期末考试等教学环节。
2．课堂教学采用启发式教学方法，理例结合，多媒体并用，引导学生加深对课程内容的理解，提高学生的学习兴趣和效果。 3．理论联系实际，通过本课程的教学，力争使学生在理解和掌握大纲所要求的知识内容的基础上，能正确地运用这些知识解决有关实际问题。 四、教学内容（要求编写所有章节的主要内容） 第一章人工智能概述 基本内容和要求： 1．人工智能的概念与目标； 2．人工智能的研究内容与方法； 3．人工智能的分支领域； 4．人工智能的发展概况。 第二章逻辑程序设计语言Prolog 基本内容和要求： 1．掌握Prolog语言的语句特点、程序结构和运行机理； 2．能编写简单的Prolog程序，能读懂一般的Prolog程序。 教学重点： Prolog程序设计。 教学难点： 表与递归，回溯控制 第三章基于图搜索的问题求解 基本内容和要求： 1．掌握状态图的基本概念、状态图搜索基本技术和状态图问题求解的一般方法，包括穷举式搜索、启发式搜索、加权状态图搜索和A算法、A*算法等； 2．掌握与或图的基本概念、与或图搜索基本技术和或图问题求解的一般方法； 3．理解一些经典规划调度问题（如迷宫、八数码、梵塔、旅行商、八皇后等问题）的求解方法； 教学重点：
《人工智能导论》教学大纲.
《人工智能导论》教学大纲 大纲说明 课程代码：3235042 总学时：32学时（讲课32学时） 总学分：2学分 课程类别：限制性选修 适用专业：计算机科学与技术，以及有关专业 预修要求：C程序设计语言，数据结构 课程的性质、目的、任务： 人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。本课程是计算机科学与技术，以及有关专业重要的专业方向与特色模块课程之一。通过本课程的开设，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。 课程教学的基本要求： 人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。要求学生掌握这些研究论题的基础知识。 人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决，甚至无法解决的问题。这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。要求学生掌握利用其中的重要工具解决给定问题的基本方法。大纲的使用说明： 通过适当调节教学内容和学时安排，减少有关章节学时和增加专家系统这一章的学时，本大纲亦可作为《人工智能与专家系统》的课程教学大纲。 大纲正文 第一章绪论学时：2学时（讲课2学时）了解人类智能与人工智能的含义，人工智能的发展和应用领域；理解人工智能的内涵。 本章讲授要点：在介绍人工智能概念的基础上，使学生了解本课程所涉知识的重要意义，以及人工智能的应用现状和应用前景。
2019公需科目《人工智能导论》答案
请选择答案。 1、(单选，4分) 当前最流行的深度学习属于（） A、连接主义 B、符号注意 C、行为主义 D、经验主义 答案：A 2、(单选，4分) AI是（）的英文缩写 A、Automatic?Intelligence B、Artificial Intelligence C、Automatice?Information D、Artifical?Information 答案：B 3、(单选，4分) 下列哪个不是人工智能的研究领域() A、机器学习 B、图像处理 C、自然语言处理 D、编译原理 答案：D 4、（）最早提出了机器智能的测试模型，并提出了人工智能的含义 A、爱因斯坦 B、霍金 C、波尔 D、图灵 答案：D
5、(单选，4分) 人工智能的目的是让机器能够( ),以实现某些脑力劳动的机械化。 A、具有完全的智能 B、和人脑一样考虑问题 C、完全代替人 D、模拟、延伸和扩展人的智能 答案：D 6、(单选，4分) 下列关于人工智能的叙述不正确的有( ) A、人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。 B、人工智能是科学技术发展的趋势。 C、因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的,非常新,所以十分重要。 D、人工智能有力地促进了社会的发展。 答案：C 7、(单选，4分) 自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的()不是它要实现的目标。 A、理解别人讲的话。 B、对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 C、欣赏音乐。 D、机器翻译。 答案：C 8、(单选，4分) 一般来讲,下列语言不常直接用于人工智能开发的是()。 A、Python B、Go C、R
《人工智能》课程学习教案.doc
《人工智能》课程教案 第一章绪论 教学内容：本章首先介绍人工智能的定义、发展概况及相关学派和他们的认知观，接着 讨论人工智能的研究和应用领域，最后简介本书的主要内容和编排。 教学重点： 1．从不同科学或学科出发对人工智能进行的定义； 2．介绍人工智能的起源与发展过程； 3．讨论人工智能与人类智能的关系； 4．简介目前人工智能的主要学派； 5．简介人工智能所研究的范围与应用领域。 教学难点： 1．怎么样理解人工智能； 2．人工智能作为一门学科有什么意义； 3．人工智能的主要学派与其争论焦点； 教学方法：课堂教学为主，充分利用网络课程中的多媒体素材来表示抽象概念。 教学要求：重点掌握人工智能的几种定义，掌握目前人工智能的三个主要学派及对人工智能的理解，一般了解人工智能的主要研究范围和应用领域。 1.1 人工智能的定义与发展 教学内容：本小节主要介绍目前对人工智能的几种定义，并对人工智能的起源和发展进行了总结和分析。 教学重点：几种人工智能的定义和人工智能发展的几个重要时期。 教学难点：理解人工智能的定义与本质。 教学方法：课堂讲授为主。 教学要求：从学科和能力的角度深刻理解人工智能的定义，初步了解人工智能的起源及其发展过程。 1.1.1人工智能的定义 定义 1智能机器 能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks) 的机器。 定义 2人工智能(学科) 人工智能 ( 学科 ) 是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。 定义 3人工智能(能力) 人工智能 ( 能力 ) 是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、
《人工智能》详细教学大纲.doc
《人工智能》教学大纲 课程名称：人工智能 英语名称：Artificial Intelligence 课程代码：130234 课程性质：专业必修 学分学时数： 5/80 适用专业：计算机应用技术 修（制）订人： 修（制）订日期：2009年2月 审核人： 审核日期： 审定人： 审定日期： 一、课程的性质和目的 （一）课程性质 人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，人工智能课程是计算机科学技术专业的专业拓展选修课。通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点。掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。 （二）课程目的 1、基本理论要求： 课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。要求学生了解人工智能的主要思想和方法。 2、基本技能要求： 学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand 域概念和Horn 子句的基础上，应用Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS ）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A 算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes 方法、D —S 证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。 3、职业素质要求：结合实战，初步理解和掌握人工智能的相关技术。 二、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配 第一章：人工智能概述（2学时） …… ………………………………………………………………装……订……线…………………………………………………………………………………………………………… …………………………
2020公需科目《人工智能导论》答案
冯?诺依曼计算机的五个组成部分不包括（） A、运算器 B、控制器 C、处理器 D、存储器 答案：C 2、(单选，10分) 以下对强人工智能的描述不准确的是（） A、机器具有类人或者超越人的智慧 B、人脑与AI界限模糊 C、计算机可表现出不低于人类智能水平的外部智能行为 D、计算机与人类特征连结 答案：C 3、(单选，10分) 当前主流人工智能研究的三个重要特征不包括：（） A、关注智能体的外部行为，而不是产生该行为的内部过程 B、关注如何模拟人类纯粹智能活动，而不是脑力活动 C、将人工智能问题视为计算问题，通过数学建模进行求解 D、最终目标是得到能够适应人类生存环境的智能体 答案：C 4、(单选，10分) 以下哪个方法不属于检测人工智能的手段（） A、威诺格拉德模式挑战 B、机器的标准化测试 C、物理图灵测试 D、中国餐馆测试 答案：D 5、(单选，10分) 2016年3月15日，AlphaGo首次战胜的人类围棋世界冠军是：（） A、李世石 B、柯洁 C、古力 D、樊麾 答案：A
以下哪个部件不是AlphaGo的组成部分（） A、策略网络 B、评估网络 C、蒙特卡罗树搜算法 D、纳什均衡博弈算法 答案：D 7、(单选，10分) AlphaGo的评估网络的设计思想源于（） A、机器学习 B、增强学习 C、深度学习 D、无监督学习 答案：B 8、(单选，10分) AlphaGo的策略网络所采用的学习算法模型是（） A、深度卷积神经网络 B、循环神经网络 C、递归神经网络 D、深度博弈网络 答案：A 9、(单选，10分) 以AlphaGo为代表的智能博弈机器人是典型的强人工智能。 A、正确 B、错误 答案：B 10、(单选，10分) 图灵测试与人工智能研究的最终目标都是得到可以通过图灵测试的计算机。 A、正确 B、错误 答案：B
人工智能导论课参考答案第2章
第2章知识表示方法部分参考答案 2.8设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来： (1)有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 解：定义谓词 P(x)：x是人 L(x,y)：x喜欢y 其中，y的个体域是{梅花，菊花}。 将知识用谓词表示为： (?x )(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花)) (2) 有人每天下午都去打篮球。 解：定义谓词 P(x)：x是人 B(x)：x打篮球 A(y)：y是下午 将知识用谓词表示为： (?x )(?y) (A(y)→B(x)∧P(x)) (3)新型计算机速度又快，存储容量又大。 解：定义谓词 NC(x)：x是新型计算机 F(x)：x速度快 B(x)：x容量大 将知识用谓词表示为： (?x) (NC(x)→F(x)∧B(x)) (4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。 解：定义谓词 S(x)：x是计算机系学生 L(x, pragramming)：x喜欢编程序 U(x,computer)：x使用计算机 将知识用谓词表示为： ?(?x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer)) (5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。 解：定义谓词 P(x)：x是人 L(x, y)：x喜欢y 将知识用谓词表示为： (?x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer))
2.9用谓词表示法求解机器人摞积木问题。设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。积木世界的布局如下图所示。 图机器人摞积木问题 解：(1) 先定义描述状态的谓词 CLEAR(x)：积木x上面是空的。 ON(x, y)：积木x在积木y的上面。 ONTABLE(x)：积木x在桌子上。 HOLDING(x)：机械手抓住x。 HANDEMPTY：机械手是空的。 其中，x和y的个体域都是{A, B, C}。 问题的初始状态是： ONTABLE(A) ONTABLE(B) ON(C, A) CLEAR(B) CLEAR(C) HANDEMPTY 问题的目标状态是： ONTABLE(C) ON(B, C) ON(A, B) CLEAR(A) HANDEMPTY (2) 再定义描述操作的谓词 在本问题中，机械手的操作需要定义以下4个谓词： Pickup(x)：从桌面上拣起一块积木x。 Putdown(x)：将手中的积木放到桌面上。 Stack(x, y)：在积木x上面再摞上一块积木y。 Upstack(x, y)：从积木x上面拣起一块积木y。 其中，每一个操作都可分为条件和动作两部分，具体描述如下：
人工智能教学大纲
《人工智能》教学大纲 一、课程概述 1. 课程研究对象和研究内容 人工智能是计算机与自动化学科的一门分支学科。它研究如何用机器来模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、学习、规划、诊断等智能活动。人工智能是当前科学技术中正在迅速发展，新思想、新观点、新技术不断涌现的一个学科，也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。 《人工智能》（双语）课程的主要目标是为大学本科高年级学生提供有关人工智能理论以及应用所必需的知识和技能；掌握人工智能的基本原理；掌握设计开发智能系统的基本方法。 2. 课程在整个课程体系中的地位 人工智能原理是计算机科学技术类专业的应用学科。前修课程包括：离散数学、数据结构、算法分析与设计等，后续课程：专家系统，知识工程，该课程可以在大学三、四年级开设。 二、课程目标 1．熟练掌握图搜索策略，熟练掌握回溯策略、图搜索策略的过程以及算法（BACKTRACK 以及A*算法），掌握一些典型问题的启发式函数。 2．掌握用命题逻辑、一阶逻辑表示知识的方法，并在此基础上进行推理，熟练掌握归结方法以及归结反驳过程，熟练掌握利用归结反驳方法进行推理。 3．掌握基于贝叶斯规则的不确定性推理，掌握条件概率、独立、条件独立及贝叶斯公式；掌握利用贝叶斯定理检测垃圾邮件的基本方法。 三、课程内容和要求 这门学科的知识与技能要求分为知道、理解、掌握、学会四个层次。这四个层次的一般涵义表述如下： 知道———是指对这门学科和教学现象的认知。 理解———是指对这门学科涉及到的概念、原理、策略与技术的说明和解释，能提示所涉及到的教学现象演变过程的特征、形成原因以及教学要素之间的相互关系。 掌握———是指运用已理解的教学概念和原理说明、解释、类推同类教学事件和现象。
2019公需科目计算智能+人工智能导论答案
D、人造机器人 答案：C PEAS分别是指哪些组件？ A、性能/环境/执行器/传感器 B、传感器/性能/环境/执行器 C、环境/执行器/传感器/性能 D、传感器/环境/执行器/性能 答案：A 智能体程序分别有哪些类型？（） A、感知智能体/决策智能体/学习智能体/规划智能体 B、简单反射型智能体/基于模型的反射型智能体/基于目标的智能体/基于效用的智能体 C、机器人/软件/硬件/算法 D、类人智能体/类动物智能体 答案：B 智能体使用什么组件来获得环境信息？（） A、执行器 B、CPU C、传感器 D、条件--行动规律 答案：C 基于模型的反射型智能体的核心组件比简单反射型智能体多了什么？（） A、执行器 B、传感器 C、CPU D、世界模型 答案：D 基于目标的智能体比基于模型的反射型智能体多了什么组件？（） A、CPU B、世界模型 C、目标 D、环境 答案：C 可以把效用想象成什么？（） A、效果 B、能源 C、金钱 D、智能体 答案：C 基于效用的智能体比基于目标的智能体多了什么核心组件？（） A、世界模型 B、CPU C、效用评估 D、金钱
答案：C 哪个例子是强链接？（） A、收音机听到的一个人 B、微博上的陌生朋友 C、亲人 D、同事 答案：CD 一个图表示为G = (V, E)，其中V是指？（） A、一个点 B、一条边 C、边集合 D、点集合 答案：D 局部信息相似性链路预测的优势是什么？() A、精准 B、速度快 C、符合实际场景 D、包含节点属性 答案：B 下面哪个是全局信息预测算法？() A、Common neighBors (CN) B、JACCArD (JC) C、ADAmiC-ADAr (AA) D、PAgeRAnk 答案：D 谷歌搜索引擎的算法基本框架是？() A、Common neighBors (CN) B、JACCArD (JC) C、ADAmiC-ADAr (AA) D、PAgeRAnk 答案：D PAgeRAnk中，参数Oj是指() A、所有网页的数量 B、从网页引出去的链接的数量 C、指向网页的链接的数量 D、可调参数 答案：B 一个好的学习训练模型应该是？（） A、在训练时最小化错误率（提高在训练集上的准确率） B、模型应该简单（防止过拟合） C、将模型函数正则化 D、可以利用已知的数据特性，例如稀疏、低秩等 答案：ABCD 正则化是为了什么？
人工智能教案
人工智能教案 Document serial number【LGGKGB-LGG98YT-LGGT8CB-LGUT-
人工智能教案 教学目标： 知识目标：了解人工智能（AI）的定义。知道常见的人工智能应用。 技能目标：能够分析“AI会取代人类吗？”这个问题。 情感目标：能够对AI产生兴趣，理性认识AI。 重难点： 重点：人工智能的定义，了解人工智能的应用。 难点：看待AI威胁论。 教学过程： 导入：你知道AlphaGo吗？（引起同学兴趣） 解释AlphaGo是什么? 同学们观看这幅图片,认识他是谁吗？（柯洁） 我们来读读他的微博：决战前夕，感慨万千... 在这个特殊的时间，我有些话想和热爱围棋、关注围棋、关注我的朋友们说: 无论输赢，这都将是我与人工智能最后的三盘对局 很多人可能会问为什么？ 其实私底下我已经与朋友家人说了很多次这样的想法，现在的AI进步之快远超我们的想象。像国产的绝艺、日产的ZEN虽然和AIphago还有着较大差距，但已经表现出超强的实力了...我相信未来是属于人工智能的。
可它始终都是冷冰冰的机器，与人类相比，我感觉不到它对围棋的热情和热爱。对它而言...它的热情——也只不过是运转速度过快导致CPU发热罢了。 我会我用所有的热情去与它做最后的对决，不管面对再强大的对手——我也绝不会后退！至少这...最后一次... 拼尽全力后，无论结果...管他口中是是非非，来一首《沧海一声笑》..岂不美哉、快意？我淡然笑到... 不眠夜，且看且珍惜，请大家欣赏我最后的三盘人机大战。? 我们可以感受到柯洁什么样的心态？ 我们可以用一句话来表明：人工智能赢了棋，人类却赢得了未来。 其实这人工智能时代的序幕！ 那么什么是人工智能呢？请同学起来回答。 定义：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工：人力所能及制造的。 智能：涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。 接下里，我们了解人工智能的发展。（现阶段的人工智能播放视频） 我们现在是什么时代？是互联网时代 未来是属于人工智能的时代!他们有什么区别呢？ 区别：互联网只是把原来存在的方式变得更加有效（连接万物）。
《人工智能导论》试卷A(答案)
2006～2007学年第2学期考试A 卷 参考答案 一、1. 符号主义，连接主义，行为主义 3.状态，操作符 4.一套规则，一个控制策略 5.人工神经元网络 6.将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各层神经元的连接权值，使误差信号减至最小 7.空子句 8.Q 9. L→W 或L1∨L2→W，L 为单文字 10.继承，匹配 11.图灵 12. 13. 14. 零均方差的高斯随机 二、CBCDCCADAB 三、1. （1）自然语言理解 （2）人工神经元网络 数据库智能检索 智能控制 专家咨询系统 智能调度和指挥 定理机器证明 智能决策支持系统 博弈 知识发现和数据发掘 机器人学 分布式人工智能 自动程序设计 组合调度问题 感知问题 2.
3.构成：略 特征：（1）能较好的模拟人的形象思维。 （2）具有大规模并行协同处理能力。 （3）具有较强的学习能力。 （4）具有较强的容错能力和联想能力。 （5）是一个大规模自组织、自适应的非线性动力系统。 4.遗传算法是一种随机搜索算法。该算法将优化问题看作是自然界生物的进化过程。模拟大自然生物进化的遗传规律来达到寻优的目的。 5.设A(x):想出国留学 P(x):欲穷千里目 Q(x):更上一层楼 （1）?x（~A（x）） （2）（?x）（Q（x） P（x）） 四、1. 得到的解路径为：S-B-F-J-T 2.启发式搜索图：
状态空间图：
3.
4.证明： R1：所有不贫穷且聪明的人都快乐：?x（~Poor（x）∧Smart（x）→Happy （x）） R2：那些读书的人是聪明的：?x（read（x）→Smart（x）） R3：约翰能读书且不贫穷：read（John）∧ ~Poor（John） R4：快乐的人过着幸福的生活：?x（Happy（x）→Blest（x）） 结论：约翰过着幸福的生活的否定：~ Blest（John） 将上述谓词公式转化为子句集并进行归结如下： 由R1可得子句： Poor（x）∨~Smart（x）∨Happy（x） 由R2可得子句： ~read（y）∨Smart（y） 由R3可得子句： read（John） ~Poor（John） 由R4可得子句： ~ Happy（z）∨Blest（z） 由结论的否定可得子句： ~ Blest（John） 根据以上6条子句，归结如下： ~ Happy（John）⑤⑥ John/z Poor（John）∨~Smart（John）⑦① John/x ~Smart（John）⑧④ ~ read（John）⑨② John/y □⑩③ 由上可得原命题成立。
《人工智能》课程教学大纲
人工智能》课程教学大纲 、课程基本信息 二、课程教学目标 《人工智能》是计算机科学与技术专业的一门专业拓展课，通过本课程的学习使本科生对人工智能的基本内容、基本原理和基本方法有一个比较初步的认识，掌握人工智能的基本概念、基本原理、知识的表示、推理机制和智能问题求解技术。启发学生开发软件的思路，培养学生对相关的智能问题的分析能力，提高学生开发应用软件的能力和水平。 三、教学学时分配
四、教学内容和教学要求 第一章人工智能概述（3 学时） （一）教学要求 1.掌握人工智能的基本概念； 2.理解人工智能的发展状况。 3.理解人工智能的基本技术； 4.了解人工智能的研究途径与方法； 5.了解人工智能的分支领域； （二）教学重点与难点教学重点：人工智能的基本技术。教学难点：三大学派的研究途径与方法。 （三）教学内容 第一节人工智能的基本概念 1.什么是人工智能 2.强人工智能与弱人工智能 3.脑智能和群智能 4.符号智能和计算智能 第二节人工智能发展概况 1.人工智能学科的产生
2.人工智能学科的发展 3.人工智能三大学派 第三节人工智能研究途径与方法 1.人工智能的研究目标 2.人工智能的研究方法 3.人工智能的研究内容 第四节人工智能基本技术 1.推理技术 2.搜索技术 3.知识库技术 4.归纳技术 5.联想技术第五节人工智能的应用 1.难题求解 2.机器定理证明 3.自动程序设计 4.模式识别 5.机器翻译 6.智能管控 7.智能决策 8.智能人机接口 第六节人工智能的影响 1.人工智能对人类的影响 2.人工智能对社会的影响 本章习题要点：对基本概念、技术、方法的理解。 第二章智能程序设计语言（5 学时）（一）教学要求 1．了解常见的几种人工智能程序设计语言；
我谈人工智能与教师教学
我认识的人工智能与教师教学 江西省上饶市广丰区东关小学祝志伟 自从Alpha Go陆续战胜了包括李世石、柯洁等在内的围棋世界顶尖高手之后，人工智能瞬间“火”了，火速成为2017年、2018年最火热的话题之一。如今各行各业都在谈人工智能“AI”，那么人人都在谈的AI到底是什么呢? 人工智能就是用计算机来代替人类做一些繁杂的运算。它计算正确率很高，反应也很快。这都源于人类嵌入式储存的知识库。脱离了人类输入的知识库，那么它的创新能力应该是为0。人脑是充分体现人类从学习到运用，再到创新的一个复杂的运算核心。它是我们人类所能运用的最犀利的武器和最突出的代表。没有人脑，我们人类，也就失去了存在的意义。综上所述，人工智能是绝对不能代替人脑的。所谓的人工智能，它的智能并不是真正的智能，还是人工输进去各种程序和知识，使他获得一个正确而迅速的一个应变。所以，或许它可以战胜许多人，但战胜不了创新的人。 而教育，就是人类对于自身成长以及知识的传承、运用和创新。什么是真正的教育？德国著名哲学家雅斯贝尔斯形象地描绘为，用一棵树撼动另一棵树，一朵云推动另一朵云，一颗心灵唤醒另一颗心灵。教师正在努力从教学的主宰者、知识的灌输者向学生的学习伙伴、引导者的方向转变。但是，自人工智能出现起，就存在一种人工智能威胁论，假设未来人工智能不仅在教育的技术层面，而且在知识层面应
用得越来越成熟，那么人工智能是否会取代人类教师呢? 人工智能将会是新时代教师的得力助手。但它永远不可能取代老师。因为老师并不是单纯的授业解惑。“师者，传道授业解惑也。”未来人工智能不会完全替代教师，但是在人工智能时代，教师的角色会发生比较大的变化。“一些比较重复的劳动，像知识的传递，技能的训练，这些是能够被人工智能取代的，教师角色的变化他们可以把精力、才华放在更重要的地方就是育人的部分，就是属于传道的部分。未来人类教师核心价值我觉得更多是在育人。”老师不单单要引导学生的知识与情感。还要引导他们人生观，价值观，世界观。还要培养他们的创新意识，创新能力。以上这些内容之中，人工智能所能做到的，就只是知识的层面。其余的那种人与人之间的，面对生存和情感传递，以及影响和创新，人工智能是完全不可能做到的。就算看起来好像是做到似的，但从我们人类的心理上来说，面对着冷冰冰的机器是绝对不可能有温暖的感觉。那么在潜意识里面，始终是两种完全不同的物种，所以两者交流不可能是欣然和惬意的。更不可能是深层次心悦诚服的那种引领后的追随，追随后的开拓。人工智能说到底，就是披着科学高度的一种高级工具而已。它完全不具备主观能动性。所以，它完全替代不了教师这个教育中最重要的角色。如果哪个国家要用人工智能完全替代老师的角色，我敢断言，他们国家一定正在快速走向了灭亡。 人工智能进入教育的使命应该是让教师腾出更多地时间和精力，创新教育内容、改革教学方法，让教育变得更好。目前人工智能在教
《人工智能导论》课程教学大纲-电子科技大学
《人工智能导论》课程教学大纲 课程标号：学时：32 学分：2 先修课程：《计算机原理及应用》、《数据结构》、《计算机控制技术》、 一．课程性质与目的 本课程是自动化专业的选修课。本门课程的任务是使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，领悟到智能理论发展历程中所包含的深刻的科学逻辑和方法论。启发学生对人工智能的兴趣。通过学习，学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。 二．教学内容和要求 1.人工智能概述，包括人工智能的定义，人工智能的起源与发展，人工智 能的研究和应用领域。 2.概括地论述知识表示的各种主要方法，包括状态空间法、问题归约法、 谓词逻辑法、结构化表示法（语义网络法、框架）、剧本和过程等。 3.讨论常用搜索原理，如盲目搜索、启发式搜索和消解原理等。 4.讨论一些比较高级的推理求解技术，有规则演绎系统、系统组织技术、 不确定性推理和非单调推理等。 5.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经 网络、模糊逻辑、遗传算法等。 6.比较详细地讨论人工智能的主要应用，包括专家系统、机器学习、Agent、 自然语言理解和智能控制等。对于应用内容，根据学时，有选择地进行 讲授。 7.简要讲述人工智能语言，有Lisp语言和Prolog语言。（根据学时需要决 定是否讲授。） 三．教材和参考资料 教材：1.蔡自兴，徐光祐。人工智能及其应用，第三版，本科生用书。清华大学出版社，2003。 参考资料：廉师友. 人工智能技术导论, 第二版. 西安电子科技大学出版社, 2002 ； 沟口理一郎、石田亨，人工智能，科学出版社，2003
人工智能导论在线作业
人工智能导论在线作业集团标准化办公室：[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]
答：决策树是一种数据挖掘分类算法、是直观运用概率分析的一种图解法、是一个预测模型。 基本方法： 决策树一般由方块结点、圆形结点、方案枝、概率枝等组成，方块结点称为决策结点，由结点引出若干条细支，每条细支代表一个方案，称为方案枝；圆形结点称为状态结点，由状态结点引出若干条细支，表示不同的自然状态，称为概率枝。每条概率枝代表一种自然状态。在每条细枝上标明客观状态的内容和其出现概率。在概率枝的最末稍标明该方案在该自然状态下所达到的结果(收益值或损失值)。这样树形图由左向右，由简到繁展开，组成一个树状网络图。 步骤： a.绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程。 b.按从右到左的顺序计算各方案的期望值，并将结果写在相应方案节点上方。期望值的计算是从右到左沿着决策树的反方向进行计算的。 c.对比各方案的期望值的大小，进行剪枝优选。在舍去备选方案枝上，用“=”记号隔断。 2、什么是知识它有哪些特性列举至少六种知识表示方法 答：经过国内外学者的共同努力，目前已经有许多知识表示方法得到了深入的研究，目前使用较多的知识表示方法主要有：谓词逻辑表示法，产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法、表示法、基于本体的知识表示法等。本文将介绍这些知识表示方法的特征和优缺点，进行一些分析和比较。 （1）词逻辑表示法。谓词逻辑表示法是指各种基于（ormalogic）知识表示方式，用逻辑公式描述对象、性质、状况和关系，例如“在轨道上”可以描述成：（npaceshiporbit）它是领域中使用最早和最广泛的知识表示方法之一。其根本目的在于把数学中的逻辑论证符号化，能够采用数学演绎的方式，证明一个新语句是从哪些已知正确的语句推导出来的，那么也就能够断定这个新语句也是正确的。 在这种方法中，识库可以看成一组逻辑公式的集合，识库的修改是增加或删除逻辑公式。使用逻辑法表示知识，将以描述的知识通过引入谓词、函数来加以形式描述，得有关的逻辑公式，而以机器内部代码表示。在逻辑法表示下可采用归结法或其它方法进行准确的推理。
人工智能教案课程
人工智能教案 教学目标： 知识目标：了解人工智能（AI）的定义。知道常见的人工智能应用。 技能目标：能够分析“AI会取代人类吗？”这个问题。 情感目标：能够对AI产生兴趣，理性认识AI。 重难点： 重点：人工智能的定义，了解人工智能的应用。 难点：看待AI威胁论。 教学过程： 导入：你知道AlphaGo吗？（引起同学兴趣） 解释AlphaGo是什么? 同学们观看这幅图片,认识他是谁吗？（柯洁） 我们来读读他的微博：决战前夕，感慨万千... 在这个特殊的时间，我有些话想和热爱围棋、关注围棋、关注我的朋友们说:无论输赢，这都将是我与人工智能最后的三盘对局 很多人可能会问为什么？
其实私底下我已经与朋友家人说了很多次这样的想法，现在的AI进步之快远超我们的想象。像国产的绝艺、日产的ZEN虽然和AIphago还有着较大差距，但已经表现出超强的实力了...我相信未来是属于人工智能的。 可它始终都是冷冰冰的机器，与人类相比，我感觉不到它对围棋的热情和热爱。对它而言...它的热情——也只不过是运转速度过快导致CPU发热罢了。 我会我用所有的热情去与它做最后的对决，不管面对再强大的对手——我也绝不会后退！至少这...最后一次... 拼尽全力后，无论结果...管他口中是是非非，来一首《沧海一声笑》..岂不美哉、快意？我淡然笑到... 不眠夜，且看且珍惜，请大家欣赏我最后的三盘人机大战。? 我们可以感受到柯洁什么样的心态？ 我们可以用一句话来表明：人工智能赢了棋，人类却赢得了未来。 其实这人工智能时代的序幕！ 那么什么是人工智能呢？请同学起来回答。 定义：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工：人力所能及制造的。 智能：涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。