《人工智能导论》教学大纲
《人工智能导论》教学大纲(2024版)
人工智能导论课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：课程中文名称：人工智能导论课程性质：学院基础课程、专业核心课程开课学期：3课内学时：32学时，其中授课32学时课外学时：32学时学分：2学分主要面向专业：自动化、测控、电气、机器人工程二、先修课程高等数学、概率论、线性代数、生命科学导论三、课程目标人工智能导论是面向理工科专业的重要基础课程。
课程以学科基础、技术基础、重点方向与领域、行业应用、伦理与法律五维知识体系为主要内容，经典与现代人工智能知识结构模块化，具有广阔的思想和技术背景。
通过课程学习，使学生系统性掌握人工智能基本概念、方法、技术，把握人工智能重点方向及领域；掌握机器学习、深度神经网络等基本方法；初步具备利用人工智能技术解决问题的基本能力；初步理解人工智能伦理及其对人工智能技术发展的重要意义。
为进一步学习相关的专业基础课程和专业课程打下必要的理论和实践基础。
（1）从大历史观角度使学生理解人工智能发展的历史和思想脉络，使学生认识到人工智能的本质和内涵，思考人之为人的价值和意义,勇于承担社会发展责任。
（2）充分发挥人工智能多学科、多领域理论、知识交叉的特点和优势，培养学生多学科知识交叉思维和创新意识。
（3）激发学生学习人工智能的热情和人机协同创新思维，为后续人工智能+X专业学习、创新创业、竞赛、就业等奠定基础。
（4）系统理解机器智能实现技术和方法，认识到机器智能对人类智能补充与增强作用，学会利用人机协同技术和方法及解决各类问题。
(5)使学生充分理解人工智能对未来人类社会经济、科技和文明发展的重要作用，具备未来能社会发展需要的人工智能人才素质。
四、教学内容与教学方法五、考核方式六、参考教材及学习资源（一）参考教材：[1]莫宏伟，徐立芳.人工智能导论.第2版.[2]莫宏伟，徐立芳.人工智能伦理导论.。
AI导论教学大纲-人工智能导论-廉师友-清华大学出版社
人工智能导论课程教学大纲廉师友编写清华大学出版社（2020）说明为了方便各位任课老师的教学，本书作者结合自己多年来给计算机专业讲授人工智能课程的教学大纲和这部《人工智能导论》新教材的内容以及该课程的基本要求，制定了这一新的教学大纲，供各位老师参考。
从内容来看，这个大纲与这部新教材是一致的，其课时应该说已达到这门课程的上限。
各位老师可根据各自院校的实际情况对该大纲的教学内容进行取舍，并确定相应的课时，以制定适合各自教学任务的教学大纲。
希望这份资料对各位任课老师的教学能有所裨益和帮助！当然，若发现其中有不妥或错误之处也请指正！作者2020年3月《人工智能导论》课程教学大纲课程编号：英文课名：Introduction to Artificial Intelligence适用专业：人工智能、计算机、自动化和电子信息类专业（考试）学时：90 学分：课程类别：专业课课程性质：必修课/必选课一、课程性质和目的《人工智能导论》为人工智能、计算机、自动化和电子信息类专业的一门必修或必选课程，其目的是使学生理解人工智能的基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术，为进一步学习人工智能后续专业课程或从事人工智能的研发奠定基础，指引方向。
二、课程内容第1章人工智能概述基本内容和要求：1．理解人工智能的概念、目标和研究策略；2．理解人工智能的研究内容与方法；3．了解人工智能的分支领域；4．了解人工智能的应用与发展概况。
第2章人工智能程序设计语言基本内容和要求：1．了解人工智能程序设计语言的特点、分类和发展概况；2．理解PROLOG语言的语句特点、程序结构和运行机理，能读懂和编写简单的PROLOG 程序；3．了解Python语言的特点和使用方法，能读懂和编写简单的Python程序。
教学重点：1．PROLOG语言；2．Python语言。
教学难点：1．PROLOG语言的匹配合一和回溯控制；2．Python语言的程序结构和资源库的使用。
2024年《人工智能》详细教学大纲
结合语音识别和自然语言处理技术，对语音中的情感进行 分析和识别，是实现智能语音交互的重要研究方向。
18
05 计算机视觉技术与应用
2024/2/29
19
图像处理和计算机视觉基础概念
1 2
图像处理基础
像素、分辨率、色彩空间、图像变换等基本概念 。
计算机视觉概述
视觉感知、视觉计算模型、视觉任务分类等。
能力目标
能够运用所学知识分析和 解决人工智能领域的实际 问题，具备一定的实践能 力和创新能力。
素质目标
培养学生的创新思维、团 队协作和终身学习能力， 提高学生的综合素质和职 业素养。
5
课程安排与时间表
课程安排
本课程共分为理论授课、实验操作和课程设计三个环节，其中理论授课主要讲解 人工智能的基本原理和方法，实验操作帮助学生掌握相关技术和工具的使用，课 程设计则要求学生综合运用所学知识完成一个实际项目。
分割（如FCN、U-Net）等。
2024/2/29
03
实例分割与语义分割
Mask R-CNN、PANet等实例分割方法；DeepLab、PSPNet等语义分
割方法。
21
三维重建、视频理解等前沿技术介绍
三维重建技术
基于多视图的三维重建、基于深度学习的三维重建（如体素网格 、点云处理）等。
视频理解技术
马尔科夫决策过程在强化学习中的应用
03
将强化学习问题建模为马尔科夫决策过程，利用求解方法求解
最优策略。
25
智能推荐系统、游戏AI等应用场景分析
智能推荐系统
利用强化学习技术，根据用户历史行为和环境反馈，学习推荐策略，实现个性化推荐。例 如，电商平台的商品推荐、音乐平台的歌曲推荐等。
《人工智能导论》课程教学大纲
90%
离散型 Hopfield 网 络 、 连 续 型
Hopfield 网络、卷积运算、池化、卷
积网络的手写体数字识别。
人脑视觉机理、深度学习的基本思
40% 50% 40%
10%
想、人工智能的概念、人工智能研宄的
基本内容、神经元数学模型
合计
100% 100% 100%
100%
各考核方式占总成绩权重（自行賦值）
掌握连续 Hopfield 神经网络 用于优化计算的
一般步骤。
掌握连续 Hopfield 神经网络的
结构和运行机制，理 解连续 Hopfield 神经 网络用于优化计算
的基本原理。能够针
对创新点开展切实 有效的理论和应用 研究
目标 5.1
注：1.此表可用于课内实践教学环节或某门综合实践课程
2.实验类型：选填”验证性/综合性/设计性”；实习类型：选填“认识实习/生产实习/毕业实习”
对人工智能课程
与模拟，并能够理解其局限 工程实际中遇到的技术难题，
的各个章节产生
性。
兴趣，从而促进
具有扎实的理论基础、宽阔的
支撑指标点：5.2 能够在物 学习热情，在之
专业视野，具有计算机软硬件 联网领域复杂工程问题的 后的理论教学中
相关产品分析、开发、测试和
能更好地理解技
维护能力，能够用系统的观点 建模、模拟或解决过程中， 术的先进性与实
实习项 号
目名称
教学内容
实验 学或实思政融 时 习 类 入点
型2
学生学习 预期成果
课程目标
做
实验要
参 考 A*
具有批
熟悉和掌握启
A* 算 法 算 法 核 心 代
2024版《人工智能》课程教学大纲
计算机体系结构
理解计算机硬件组成、操 作系统及基本工作原理。
数据结构与算法
掌握基本数据结构（如数 组、链表、栈、队列等） 和常用算法（如排序、查 找等）。
计算机网络
了解网络协议、网络架构 及网络安全等基础知识。
数学基础
线性代数
掌握向量、矩阵、线性方程组等基本概念和运算。
概率论与数理统计
理解概率分布、随机变量、数理统计等基本概念 和方法。
介绍神经网络优化的一些常用方 法，如梯度下降、动量法、
Adam等优化算法的原理和应用。
卷积神经网络（CNN）
卷积层
池化层
讲解卷积层的工作原理和实 现方法，包括卷积核、步长、 填充等概念。
介绍池化层的作用和实现方 法，包括最大池化、平均池 化等。
CNN模型
介绍一些经典的CNN模型， 如LeNet-5、AlexNet、 VGGNet、GoogLeNet、 ResNet等，并分析其网络结 构和特点。
无监督学习
K-均值聚类
层次聚类
将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽 可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
通过不断将数据点或已有簇合并成新的簇， 直到满足某种停止条件。
主成分分析（PCA）
自编码器
通过线性变换将原始数据变换为一组各维度 线性无关的表示，可用于高维数据的降维。
一种神经网络结构，通过编码器和解码器对 输入数据进行压缩和重构，实现特征提取和 降维。
句ห้องสมุดไป่ตู้分析技术
短语结构分析
识别句子中的短语结构，如名词短语、动词短语等。
依存关系分析
分析句子中单词之间的依存关系，如主谓关系、动宾关系等。
句法树构建
根据短语结构和依存关系构建句子的句法树，表示句子的结构信 息。
人工智能导论教学大纲
人工智能导论教学大纲人工智能导论教学大纲人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门涵盖多个学科领域的前沿科技，它的发展和应用对于现代社会的发展具有重要意义。
为了更好地推动人工智能的研究和应用，培养人才成为至关重要的任务。
本文将介绍一份人工智能导论教学大纲，旨在帮助学生全面了解人工智能的基本概念、原理和应用。
一、导论在导论部分，将介绍人工智能的定义、发展历程以及当前的研究热点。
通过引入一些具体的应用案例，可以让学生对人工智能的重要性和广泛应用有一个初步的认识。
二、人工智能的基本概念在这一部分，将介绍人工智能的基本概念，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。
通过对这些概念的解释和实例的引用，可以帮助学生建立对人工智能的整体认知。
三、人工智能的核心技术在这一部分，将介绍人工智能的核心技术，如数据挖掘、模式识别、推理与规划等。
通过对这些技术的解释和实际案例的分析，可以帮助学生了解人工智能技术的基本原理和应用场景。
四、人工智能的应用领域在这一部分，将介绍人工智能在各个领域的应用，如医疗健康、金融、交通等。
通过对这些应用案例的分析和讨论，可以帮助学生了解人工智能在不同领域的具体应用和前景。
五、人工智能的伦理和社会影响在这一部分，将介绍人工智能的伦理问题和社会影响。
通过对人工智能在隐私、就业、道德等方面的影响进行讨论，可以帮助学生思考人工智能的发展对社会和个人产生的影响，以及如何应对相关问题。
六、人工智能的发展趋势在这一部分，将介绍人工智能的发展趋势和未来展望。
通过对人工智能技术的前沿研究和应用领域的展望，可以帮助学生了解人工智能的发展动态，激发他们对人工智能研究的兴趣。
七、实践项目在这一部分，将组织学生进行人工智能相关的实践项目。
通过实际操作和实践经验的积累，可以帮助学生更好地理解人工智能的原理和应用，并培养他们的创新能力和问题解决能力。
八、总结与展望在这一部分，将对整个课程进行总结，并对人工智能的未来发展进行展望。
人工智能导论课程教学大纲
人工智能导论课程教学大纲《人工智能导论》课程教学大纲（二零零六年六月）一、课程名称中文名称: 人工智能导论英文名称:Introduction To Artificial Intelligence二、课程简介人工智能是计算机科学的一门前沿与交叉学科，本课程全面介绍人工智能的基础理论和基本技术，主要包括: 人工智能的发展及其研究领域; 知识的各种表达方法基本的问题求解技术（重点介绍启发式搜索技术）; 人工神经网络的基本结构与学习方法; 初步了解遗传算法、机器学习、模式识别等应用领域。
三、适用专业自动化本科专业信息管理和信息系统本科专业四、本门课程在教学计划中的地位、作用和任务“人智能则国智，科技强则国强”这是宋健为人工智能课程的题词。
这一题词充分说明了人工智能与提高民族素质，增强科技实力，建设现代化强国具有极其重要的作用。
现在，人工智能从一门具有实用价值的交叉学科正在成为一个新的、独立的本科专业——智能科学。
通过学习人工智能具有不同背景的各个学科领域的专家都可以从中发现新思想、新方法，从而为自己学科的发展带来革命性的影响。
学生在学习了一系列本科生课程后，再学习人工智能，可以加强程序智能化的训练。
为计算机的智能化和进一步研究智能科学技术打下一个坚实的基础，对提高本科生和研究生创建高品质智能应用系统的能力起着相当重要的作用。
因此本课程在本科学习中处于非常重要的核心地位。
五、课程内容和教学要求1、内容:第一章: 绪言(1) 人工智能的概念(2) 人工智能的研究方法与研究领域(3) 人工智能的发展方向第二章: 知识表示(1) 知识与知识表示(2) 基本的确定性知识表示方法第三章: 基本的问题求解方法(1) 状态图与状态空间(2) 广度优先状态图搜索技术(3) 深度优先搜索算法(4) 启发式搜索技术(5) 与或图概念与搜索1第四章: 机器学习(1) 机器学习的概念(2) 机器学习的分类(3) 一个简单机器学习例子第五章: 人工神经网络(1) 人工神经网络的概念(2) 人工神经网络的发展历史(3) 人工神经网络的类型与结构(4) BP 人工神经网络(5) BP 人工神经网络应用第七章: 遗传算法(1) 遗传算法的概念(2) 基本的遗传算法(3) 应用举例2、要求:1) 了解什么是人工智能，人工智能的发展历史及其研究领域;2) 熟悉知识的概念及知识的类型，模糊知识、不确定知识、语义网络及框架表达法等知识表达技术。
《人工智能导论》课程教学大纲
《人工智能导论》课程教学大纲一、课程性质和任务《人工智能导论》课程是计算机科学与技术专业的选修课，通过介绍人工智能的基本思想和方法，为计算机专业本科学生提供最基本的人工智能技术和有关问题的入门知识。
二、课程内容人工智能(Artificial Intelligence) 是50年代中期兴起的一门新兴边缘学科。
既是计算机科学的一个分支，又是计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性学科。
40多年来，人工智能研究的发展和取得的成就十分惊人，最近十几年的发展尤为迅速。
人工智能研究的领域十分广泛，涉及专家（咨询）系统、自然语言理解和机器翻译、数据库的智能检索、机器定理证明、自动程序设计、博奕和决策、机器人学、感知问题、组合调度问题、机器学习、分布式人工智能、模式识别、人工神经网络等领域。
三、使用教材：《人工智能极其应用》蔡自兴、徐光佑编清华大学出版社四、课程教学基本要求《人工智能导论》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：1. 理解人工智能的定义、发展历史、研究的领域、课题；2. 掌握人工智能的知识表示（一阶谓词逻辑、谓词演算，语义网络法、框架表示、剧本表示）3. 一般掌握人工智能的搜索技术（盲目搜索、启发式搜索、消解原理）4．一般掌握机器学习的定义、发展历史，掌握机器学习的策略、机械学习、归纳学习、类比学习的概念和结构五、教学学时安排本课程共28学时3学分。
具体教学安排如下：1. 第1章绪论（人工智能定义、发展历史、研究的课题、教学目的、教学要求、教学安排、教材等）：4学时2. 第2章知识表示方法4学时3. 第3章搜索推理技术4学时4. 第4章神经计算模糊计算4学时5. 第7章机器学习4学时6. 习题解答：3学时7. 总复习：3学时8. 考试：2学时六、教学重点本课程需要重点掌握的内容是2、3、4、7章，其余章节只需要一般了解，不作具体要求。
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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、 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。
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， 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 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。
设计和应用智能机器的一个分支。
本课程是计算机 通过本课程的开设， 使学 对主要技术及应用有一定掌握，
Agent 系统、 语音识别、自动语
重点 ：人工智能的定义、发展，及其应用领域。
难点 ：对人工智能内涵的理解。
第一节 人工智能的定义和发展 第二节 人类智能和人工智能 第三节 人工智能的学派及其争论 第四节 人工智能的研究与应用领域 第五节 人工智能对人类的影响
第二章 知识表示 学时： 6 学时（讲课 6学时）
了解实现知识表示的语义网络法、 框架表示法、 剧本表示法及过程表示法； 理解状态空 间法、问题规约法；掌握谓词逻辑法。
本章讲授要点 ： 对知识表示的方法进行全面介绍，对于后续章节将涉及的知识表示方 法作重点讲解。
重点 ：状态空间法，谓词逻辑法，以及语义网络法。
难点 ：采用谓词逻辑法实现知识表示。
第一节
第二节 第三节 第四节 第五节 第六节 第七节 作业： 第三章 搜索原理 学时：6学时（讲课6学时）
了解遗传算法、 模拟退火算法； 理解盲目搜索、启发式搜索； 掌握启发式搜索与其它搜 索的关系的有关知识。
本章讲授要点 ： 在介绍各种搜索原理的基础上，讲解它们的适用场合，以及它们之间 的内在关系。
重点 ：启发式搜索，及其与其它搜索的关系。
难点 ：各种搜索方法的适用场合。
第一节 盲目搜索 第二节 启发式搜索 第三节 遗传算法 第四节 模拟退火算法 作业： 说明宽度优先搜索，等代价搜索，有序搜索的内在关系
第四章 推理技术 学时：6学时（讲课6学时）
了解规则演绎系统、 不确定性推理的知识； 理解消解原理； 掌握利用消解原理解决问题 的方法。
状态空间法 问题规约法 谓词逻辑法 语义网络法 框架表示
剧本表示 过程的表示 采用状态空间法和问题规约法实现知识表示；用谓词演算公式表示命题。
本章讲授要点 ： 在介绍各种推理技术的基础上，着重阐述消解原理，利用消解原理解 决问题的方法，以及消解原理的局限性。
重点 ：消解原理，利用消解原理解决问题的方法。
难点 ：利用消解原理解决问题的方法。
第一节 消解原理 第二节 规则演绎系统简介 第三节 产生式系统 第四节 不确定性推理
作业： 求谓词公式的子句集；用消解原理证明命题。
第五章 专家系统 了解专家系统的一般特点，类型，结构和建造步骤。
本章讲授要点 ： 概要介绍作为人工智能的一个重要应用领
域，专家系统的一般特点和 结构，拓宽学生对于人工智能应用研究的知识面。
重点 ：专家系统的一般特点和结构。
难点 ：专家系统的结构和建造步骤。
第一节 专家系统概述 第二节 专家系统的一般特点 第三节 专家系统的类型
第四节 专家系统的结构和建造步骤
第六章 机器学习 学时：6学时（讲课6学时）
了解机器学习的研究意义， 常用的机器学习方法； 理解人工神经网络的原理； 掌握基于 反向传播网络的学习算法。
本章讲授要点 ： 在介绍常用的机器学习方法的基础上， 使学生对于基于反向传播网络的学习算法有较为深刻的理解。
重点 ：人工神经网络的原理，基于反向传播网络的学习算法。
难点 ：基于反向传播网络的学习算法。
第一节 第二节 第三节 第四节 作业：
学时：2学时（讲课2学时） 着重讲解人工神经网络的原理，
机器学习的研究意义与发展史
机器学习的基本结构 几种常用的学习方法
人工神经网络 描述给定的反向传播网
络的学习过程。
第七章
了解规划的作用与任务；理解基于谓词逻辑的规划方法。
本章讲授要点 ：使学生了解规划的作用与问题分解途径， 相比，更
注重于问题的求解过程，而不是求解结果。
重点 ：规划的作用与任务，基于谓词逻辑的规划。
难点 ：
基于谓词逻辑的规划。
规划系统 学时：2学时（讲课2学时） 体会自动规划与一般问题求解
规划的作用与任务 基于谓词逻辑的规划 STR IPS 规划系统 分层规划 第八章 Age nt
课时：2学时（讲课2学时）
了解分布式人工智能特点， 以及Age nt 在分布式人工智能方面的作用；
理解Age nt 的要
素与结构。
本章讲授要点：在分析分布式人工智能特点的基础上， 介绍Age nt 在分布式人工智能方
面的作用。
重点：Age nt 及其要素，Age nt 的结构。
难点：Age nt 及其要素。
第一节分布式人工智能 第二节 Age nt 第三节Age nt
第四节Age nt 通信
本课程对学生自学的要求：
对本课程的预修课程 C 程序设计语言和数据结构进行复习，
了解离散数学课程中的相关
内容。
课前预习，课后完成所布置的作业和思考题，并了解与本课程相关的本专业前沿知识。
课时数分配表：
考核方式与要求：
期末笔试与平时练习
推荐教材与参考书目：
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,
2. N. J. Nilsso n. Artificial In tellige nee: A New Sy nthesis. Morga n Kanfmann, 1998;机械工业出社，1999。
3. 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，
第一节 第二节 第三节 第一节
及其要素 的结构
2003。
2002。