智能制造的基本内容诠释

2014-11-10

摘要：介绍了智能制造提出的背景、主要研究内容和目标，人工智能与 IMT 、IMS 的关系， IMS 和 CIMS ，智能制造的物质基础及理论基础，智能制造系统的特征及框架结构，并简要介绍了智能加工中心 IMC ，智能制造技木的发展趋势，以及智能制造系统研究成果及存在问题。

关键词：智能制造， IMS ， IMC ， IMT 。

一、智能制造提出的背景制造业是国民经济的基础工业部门，是决定国家发展水平的最基本因素之一。从机械制造业发展的历程来看，经历了由手工制作、泰勒化制造、高度自动化、柔性自动化和集成化制造、并行规划设计制造等阶段。

就制造自动化而言，大体上每十年上一个台阶

：50?60年代是单机数控，70年代以后则是CNC 机床及由

它们组成的自动化岛， 80 年代出现了世界性的柔性自动化热潮。与此同时，出现了计算机集成制造，但与实用化相距甚远。

随着计算机的问世与发展，机械制造大体沿两条路线发展：一是传统制造技术的发展，二是借助计算机和自动化科学的制造技术与系统的发展。 80 年代以来，传统制造技术得到了不同程度的发展，但存在着很多问题。

(1) 集成化离不开智能

制造系统是一个复杂的大系统，其中有多年积累的生产经验，生产过程中的人—机交互作用，必须使用的智能机器 (如智能机器人 ) 等。脱离了智能化，集成化也就不能完美地实现。

(2) 机器智能化比较灵活

可以选择系统智能化，也可以选择单机智能化 ;单机可发展一种智能，也可发展几种智能 ;无论在系统中或单机上，智能化均可工作，不像集成制造系统，只有全系统集成才可工作。

(3) 智能化的经济效益较高

现有的计算机集成制造系统 (ComputerIntegratedManufacturingSystem

，CIMS) 少则投资数千万元，多

则投资数亿元乃至数十亿元，很少有企业能承担得起，而且投入正常运行的很少，维护费用也高，还要废弃原有的设备，难以推广。

(4)

白领化使得有丰富经验的机械工人和技术人员日益缺少

，产品制造技术越来越复杂，促使使用人工智能

和知识工程技术来解决现代化的加工问题。

(5)工厂生产率的提高更多地取决于生产管理和生产自动化

先进的计算机技术和制造技术向产品、工艺和系统的设计人员和管理人员提出了新的挑战，管理方法不能有效地解决现代制造系统中所出现的问题，这就促使我们借助现代的工具和方法，利用各学科最新研究成果，通过集成传统制造技术、计算机技术与科学以及人工智能等技术，发展一种新型的制造技术与系统，这便是智能制造技术

(IntelligentManufacturingSystem

(IntelligentManufacturingTechnology

， IMS)[1] 。

传统的设计和，IMT) 与智能制造系统

90 年代以后，世界各国竞相大力发展 IMT 和 IMS 的深层次原因有 :

人工智能与计算机管理相结合，使得不懂计算机的人也能通过视觉、对话等智能手段实现生产管理的科学化。

总之，以计算机信息技术为基础的高新技术得到迅猛发展，为传统的制造业提供了新的发展机遇。计算机

技术、信息技术、自动化技术与传统制造技术相结合，形成了先进制造技术概念。

冷战结束以后，国际间竞争的重点由单纯的军事实力较量转向以发展经济和提高国民生活水平的综合国力较量，随之而来的这种国际间高新技术领域的竞争愈演愈烈，且其发展形式由最初的仅依托本国的人力、物力和财力，发展到国际间的大规模合作。

近年来由发达国家倡导的面向21 世纪的“智能制造系统”、“信息高速公路”等国际研究计划，无疑是该背景下的产物，也是国际间进行高科技研究开发的具体表现和积极占领21 世纪高科技制高点的象征。

二、主要研究内容和目标智能制造在国际上尚无公认的定义。目前比较通行的一种定义是，智能制造技术是指在制造工业的各个环节，以一种高度柔性与高度集成的方式，通过计算机来模拟人类专家的制造智能活动。

因此，智能制造的研究开发对象是整个机械制造企业，其主要研究开发目标有二①整个制造工作的全面智能化，它在实际制造系统中首次提出了以机器智能取代人的部脑力劳动作为主要目标，强调整个企业生产经营过程大范围的自组织能力;

②信息和制造智能的集成与共享，强调智能型的集成自动化。

目前，IMT 和IMS 的研究方向已从最初的人工智能在制造领域中的应用(AiM) 发展到今天的IMS ，研究课题涉及的范围由最初仅一个企业内的市场分析、产品设计、生产计划、制造加工、过程控制、信息管理、设备维护等技术型环节的自动化，发展到今天的面向世界范围内的整个制造环境的集成化与自组织能力，包括制造智能处理技术、自组织加工单元、自组织机器人、智能生产管理信息系统、多级竞争式控制网络、全球通讯与操作网等。

由日本提出的IMS 国际合作研究计划对IMS 的解释可以看出，IMS 的研究包括智能活动、智能机器以及两者的有机融合技术，其中智能活动是问题的核心。在IMS 研究的众多基础技术中，制造智能处理技术是最为关键和迫切需要研究的问题之一，因为它负责各环节的制造智能的集成和生成智能机器的智能活动。

在一个国家甚至世界范围内，企业之间有着密切的联系，譬如，采用相同的生产设备和系统，有着类似的生产控制与管理方式，上下游产品之间的联系，等等。其间存在的突出问题是产品和技术的规范化、标准化和通用化、信息自动交换形式与接口以及制造智能共享等。

国际IMS计划的基本观点如下：①IMS是21世纪的制造系统，必须开发与之相适应的制造技术技术进行组织化和系统化；③加强技术的标准化：④考虑人的因素；⑤保护环境。系化和标准化、21 世纪生产技术的研究与开发两大部分构成。;②应对这些

该计划由已有生产技术的体1992 年4 月在日本召开的第一次国际技术委员会，确定了4 个主题：

①技术课题;

②选择原则;

③评价程序;

④执行准则。

由国际IMS 中心成员提出的首批10 项研究课题是

①企业集成;

②全球制造;

③系统单元技术;

④清洁制造技术;

⑤人与组织研究;

⑥先进的材料加工技术;

⑦全球并行工程( 评估和实施);

⑧自主模块的系统设备与分布控制

⑨快速产品开发;bk 知识系统化(设计与制造)。

美国国家科学基金会(NSF) 已连续数年重点资助了与智能制造有关的研究项目，绝大部分技术领域，包括制造过程中的智能决策、基于多施主(multi-agent) 计、物流传输的智能自动化、智能加工系统和智能机器等。这些项目覆盖了智能制造的的智能协作求解、智能并行设

日本提出的智能制造系统国际合作计划，以高新计算机为后盾、深受其“真空世界” 响。

其主要研究内容如下：

计算机研究计划的影

①强调部分代替人的智能活动，实现部分人的技能

②使用智能计算机技术来集成设计制造过程，使之一体化，以虚拟现实技术实现虚拟制造，以多媒体的人机接口技术、虚拟现实技术，实现职业教育;

④强调智能化与自律化的智能加工系统以及智能化 CNC 、智能机器人的研究。

⑤重视分布式人工智能技术的应用，强调自律协作代替集中递阶控制。

IMT 与 IMS 的研究与开发对于提高产品质量、生产效率和降低成本，提高国家制造业响应市场变化的能力和速度，以及提

高国家的经济实力和国民的生活水准，均具有重大的意义。其研究目标是要实现将市场适应性、经济性、人的重要性、适应自然和社会环境的能力、开放性和兼容能力等融合在一起的生产系统 ①使整个制造过程实现智能化，并具有自组织能力 ②IMS 是一个集成许多工厂和多种机器设备的混合系统

③ 具备满足各种社会需求的柔性

④ 能充分发挥人的作用 ;

⑤ 易于操作 ;

⑥ 总效率高 ;

⑦ 能避免重复投资等。

人工智能的目的是为了用技术系统来突破人的自然智力的局限性，达到对人脑的部分代替、延伸和加强的目的，使那些单靠人的天然智能无法进行或带有危险性的工作得以完成，从而使人类的智慧能集中到那些更富于创造性的工作中去。人是制造智能的重要来源，在制造业走向智能化过程中起着决定性作用。目前在整体智能水平上，与人工系统相比，人的智力仍然是遥遥领先的。

人工智能模拟的蓝本主要是人类的智能，但人类的智能是随时间不断变化的，而这种变化又是无止境的，只有人与机器有机高度结合，才能实现制造过程的真正智能化。智能制造被称为新世纪的制造技术，目前之所以还不能实现，是由于要受到目前科学技术、人以及经济等诸多方面的制约。

智能与思维智能，就是在各种环境和目的的条件下正确制定决策和实现目的的能力。在这里，和目的是问题的约束条件，制定正确的决策是智能的中心环节，而有效地实现目的，则是智能的评判准则。从信息处理的

角度讲，智能可以看成是获取、传递、处理、再生和利用信息的能力。而思维能力是整个智能活动中最复杂、最核心的部分，主要指处理和再生信息的能力。

这种信息处理的过程是十分复杂和多样化的，归纳起来，大体可分为 3 种基本的类型，即 :经验思维、逻辑

思维和创造性思维。在工艺设计过程中，这三种类型的思维都存在，在不同层次的决策中起着重要作用。

总之，智能制造技术是制造技术、自动化技术、系统工程与人工智能等学科互相渗透、互相交织而形成的一门综合技术。其具体表现为 :智能设计、智能加工、机器人操作、智能控制、智能工艺规划、智能调度与

管理、智能装配、智能测量与诊断等。它强调通过 “智能设备” 和“自治控制” 来构造新一代的智能制造系统模式。智能制造系统具有自律能力、自组织能力、自学习与自我优化能力、自修复能力，因而适应性极强，而且由于采用 VR 技术，人机界面更加友好。

因此， IM 技术的研究开发对于提高生产效率与产品品质、降低成本，提高制造业市场应变能力、国家经济实力和国民生活水

③强调全球制造网络的生产制造技术，通过卫星、

Internet 和数字电话网络实现全球制造

给定的环境

准，具有重要意义。智能制造是制造系统柔性自动化和集成自动化的新发展和重要组成部分，因此未来智能制造将向智能集成的方向发展，未来智能制造的研究将着重于智能传感与检测（如智能传感器、智能传感与检测技术、光纤传感技术等）。

三、人工智能与IMT 、IMS 人工智能的研究，一开始就未能摆脱制造机器生物的思想，即“机器智能化”。这种以“自主”系统为目标的研究路线，严重地阻碍了人工智能研究的进展。

许多学者已意识到这一点，Feigenbaum 、Newell 、钱学森从计算机角度出发，提出了人与计算机相结合的智能系统概念。目前国外对多媒体及虚拟技术研究进行大量投资，以及日本第五代智能计算机研制计划的搁浅等事例，就是智能系统研究目标有所改变的明证。

人工智能技术在机械制造领域中的应用涉及市场分析、产品设计、生产规划、过程控制、质量管理、材料

处理、设备维护等诸方面。结果是开发出了种类繁多的面向特定领域的独立的专家系统、基于知识的系统或智能辅助系统，形成一系列的“智能化孤岛”。

随着研究与应用的深入，人们逐渐认识到，未来的制造自动化应是高度集成化与智能化的人—机系统的有机融合，制造自动化程度的进一步提高要依赖于整个制造系统的自组织能力。如何提高这些“孤岛”的应用范围和在实际制造环境中处理问题的能力，成为人们的研究焦点。

在80 年代末和90 年代初，一种通过集成制造自动化、新一代人工智能、计算机等科学技术而发展起来的新型制造工程——IMT 和新——代制造系统——IMS 便脱颖而出。

人工智能在制造领域中的应用与IMT 和IMS 的一个重要区别在于，IMS 和IMT 首次以部分取代制造中人的脑力劳动为研究目标，而不再仅起“辅助和支持”作用，在一定范围还需要能独立地适应周围环境，开展工作。

四、IMS 和CIMS

CIMS 发展的道路不是一帆风顺的。

今天，CIMS的发展遇到了不可逾越的障碍，可能是刚开始时就对CIMS

提出了过高的要求，也可能是CIMS 本身就存在某种与生俱来的缺陷，今天的CIMS 在国际上已不像几年前那样受到极大的关注与广泛地研究。从CIMS 的发展来看，众多研究者把重点放在计算机集成上，从科学技术的现状看，要完成这样一个集成系统是很困难的。

CIMS 作为一种连接生产线中的单个自动化子系统的策略，是一种提高制造效率的技术。它的技术基础具有集中式结构的递阶信息网络。尽管在这个递阶体系中有多个执行层次，但主要控制设施仍然是中心计算机。CIMS 存在的一个主要问题是用于异种环境必须互连时的复杂性。

在 CIMS 概念下，手工操作要与高度自动化或半自动化操作集成起来是非常困难和昂贵的。在发展和推广应用的今天，人们已经逐渐认识到，要想让 CIMS 真正发挥效益和大面积推广应用，有两大问题需要解决 :

①人在系统中的作用和地位

②在不作很大投资对现有设施进行技术改造的情况下亦能应用个难题的。

今天，人力和自动化是一对技术矛盾，不能集成在一起，所能做的选择，或是昂贵的全自动化生产线，或是手工操作，而缺乏的是人力和制造设备之间的相容性，人机工程只是一个方面的考虑，更重要的相容性考虑要体现在竞争、技能和决策能力上。人在制造中的作用需要被重新定义和加以重视。

事实上，在 70 年代末和 80 年代初，人们已开始认识到人的因素在现代工业生产中的作用。英国出版公司

(IFS)于1984年就首次发起了第一届“制造中人的因素”研讨会，目的在于提高人们对制造环境中人的因素及其所起作用的认

识。事实证明，人是 IMS 中制造智能的重要来源。值得指出的是， CIMS 和 IMS 都是面向制造过程自动化的系统，两者密切相关但又有区别。

CIMS 强调的是企业内部物料流的集成和信息流的集成 ;而 IMS 强调的则是更大范围内的整个制造过程的自

组织能力。从某种意义上讲，后者难度更大，但比 CIMS 更实用、更实际。 CIMS 中的众多研究内容是 IMS 的发展基础，而 IMS 也将对 CIMS 提出更高的要求。集成是智能的基础，而智能也将反过来推动更高水平的集成。

IMT 和 IMS 的研究成果将不只是面向 21 世纪的制造业，不只是促进 CIMS 达到高度集成，而且对于 FMS 、 MS 、CNC

以至一般的工业过程自动化或精密生产环境而言，均有潜在的应用价值。有识之士对人工智能技术、计算机科学和 CIMS 技术进行了全面的反思。

他们在认识机器智能化的局限性的基础上，特别强调人在系统中的重要性。如何发挥人在系统中的作用，建立一种新型的人—机的协同关系，从而产生高效、高性能的生产系统，这是当前众多学者都会提出的问题，也正是 CIMS 所忽视的关键因素，这一因素导致了 CIMS 发展中不可逾越的障碍。

，指出集成制造系

统首先是“人的集成”。耐

人寻味的是，目前研究的“精良生产”与“敏捷制造”等新型制造系统的主要出发点也是强调“人”的作用，即“以人为中心”。

五、智能制造的物质基础及理论基础

1.智能制造系统的物质基础主要有

(1) 数控机床和加工中心美国于 1952 年研制成功第一台数控铣床，使机械制造业发生一次技术革命。数控机床和加工中心

是柔性制造的核心单元技术。

(2) 计算机辅助设计与制造提高了产品的质量和缩短产品生产周期，改变了传统用手工绘图、依靠图纸组织整个生产过程的技

CIMS 深入 CIMS 。现有的 CIMS 概念是解决不了这两

值得一提的是有的学者特别强调想。最引人注目的是欧共体的

(Humanware) ”在系统中的重要性，提出 CIMS ESPRIT 计划中单独列出的一个研究子项，即“以人为中心的

人件

的开放结构体系思 CIMS ”。

CIMS 为 HIMS(HumanIntegratedManufacturingSystem)

甚至有人索性称以人为中心的

木管理模式。

(3) 工业控制技术、微电子技术与机械工业的结合———机器人开创了工业生产的新局面，重大变化，

使制造过程更富于柔性扩展了人类工作范围。

(4)制造系统为智能化开发了面向制造过程

中特定环节、特定问题的“智能化孤岛”，如专家系统、基干知识的系统和智能辅助系统等。

(5)智能制造系统和计算机集成制造系统用

计算机一体化控制生产系统，使生产从概念、设计到制造联成一体，做到直接面向市场进行生产，可以从事大小规模并举的多样化的生产 ;近年来，制造技术有了长足的发展和进步，也带来了很多新问题。

数控机床、自动物料系统、计算机控制系统、机器人等在工业公司得到了广泛的应用，越来越多的公司使

用了“计算机集成制造系统(CIMS) ”、“柔性制造系统(FMS) ”、“工厂自动化(FA) ”、“多目标智能计算机辅助设计

(M1CAD) ”、“模块化制造与工厂(MXMF)、并行工程(CE)”、“智能控制系统(ICS) ”以及 “智能制造 (IM) ”、“智

能制造技术 (IMT) ”和“智能制造系统 (IMS) ”等等新术语。

先进的计算机技术、控制技术和制造技术向产品、工艺和系统的设计师和管理人员提出了新的挑战，传统的设计和管理方法不能再有效地解决现代制造系统提出的问题了。

要解决这些问题、需要用现代的工具和方法，例如人工智能宜的工具。

2.智能制造技术的理论基础

智能制造技术是采用一种全新的制造概念和实现模式。其核心特征强调整个制造系统的整体“智能化”或 “自组织能力”与个体的“自主性”。“智能制造国际合作研究计划

JIRPIMS ”明确提出：“智能制造系统

是一种在整个制造过程中贯穿智能活动，并将这种智能活动与智能机器有机融合，将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统”。

基于这个观点，在智能制造的基础理论研究中，提出了智能制造系统及其环境的一种实现模式，给制造过程及系统的描述、建模和仿真研究赋予了全新的思想和内容，涉及制造过程和系统的计划、管理、组织及运行各个

环节，体现在制造系统中制造智能知识的获取和运用，系统的智能调度等，亦即对制造系统内的物质流、信息流、功能决策能力和控制能力提出明确要求。

作为智能制造技术基础，各种人工智能工具，及人工智能技术研究成果在制造业中的广泛应用，促进了智能制造技术的发展。而智能制造系统中，智能调度、智能信息处理与智能机器的有机融合而构成的复杂智能系统，主要体现在以智能加工中心为核心的智能加工系统的智能单元上。

使生产结构发生

(Al)就为解决复杂的工业问题提出了一套最适

这种模式

《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：

人工智能的主要内容和方法

人工智能的主要内容和方法人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是50年代兴起的一门新兴边缘学科，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。广义的讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。人工智能的一个长期目标是发明出可以像人类一样或能更好地完成以上行为的机器；另一个目标是理解这种智能行为是否存在于机器、人类或其他动物中。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。一、AI的主要内容人工智能研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。

问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演绎的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。二、AI的研究方法

《人工智能》详细教学大纲

《人工智能》详细教学大纲《人工智能》教学大纲课程代码：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） 1、讲授内容：（1）人工智能的概念（2）人工智能的研究途径和方法 ………………………………………………

人工智能要学哪些内容

人工智能要学哪些内容很多人都有这一个高薪梦，最常听到的一句话就是：何以解忧，唯有暴富。现在这个时代，学什么才能实现高薪资呢？关注社会发展动态、关注两会的你应该知道，那就是人工智能。人工智能是当下最热门的职业，那么人工智能需要学习哪些内容呢？学习高等数学基础知识首先，你是零基础的话，就先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。学习Python Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。这也是人工智能必备知识。机器学习属于人工智能的一个分支，它是让机器能具备摆脱对人工指令的依赖，能按照一定的算法开展自主学习的能力，它的出现才真正让“人工智能”不枉智能二字。所以，未来5到10年，整个人类社会都会迅速朝这个方向演进。如果我们个人想顺应这个潮流，我建议应该快速切入python的学习。对于程序员来说，IT行业在今后三到五年将会迎来一个高速发展期。这也就意味着会出现大量的人才缺口，尤其是具有综合能力的高端IT人才将会成为各大企业争抢的重点对象。而人工智能可谓是个从业时间越长就越挣钱的领域。程序员在30岁以后往往都会遇到开发瓶颈期，人工智能是个不错的调整方向。北大青鸟围绕IT市场新兴的软件开发技术进行教学，培养学生掌握软件开发的基本理

论、方法、应用及技能，能够熟练使用数据库及相关主流开发平台进行软件项目的开发、管理，能完成软件开发的需求分析、软件设计、编码、调试及测试、维护等工作，并熟练掌握行业项目实战综合经验，培养具有项目团队管理能力的高级技术应用型专业人才。更多有关学习IT方面的问题，请点击咨询。

智能机器人的基本内容诠释

智能机器人的基本内容诠释导读: 智能机器人技术目前已被广泛应用于生产和生活的许多领域．按其拥有智能的水平可以分为三个层次：工业机器人、初级智能机器人、高级智能机器人。智能拆除机器入主要适用于建筑拆除、抢险救援、水泥、冶金、核能等行业．具有无线／有线遥控操作、安全可靠、噪音小、振动低、粉尘少、无废气、工作效率高、经济实用、使用灵活等特点。智能拆除机器人是工业机器人的一种。它包含了机械设计与制造、电子电工技术、计算机原理、网络程序设计、传感器、自动控制、数字信号处理、优化设计、人工智能、机器人学等多种技术。第一章智能机器人的基本解释我们从广泛意义上理解所谓的智能机器人，它给人的最深刻的印象是一个独特的进行自我控制的“活物”。其实，这个自控“活物”的主要器官并没有像真正的人那样微妙而复杂。智能机器人具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。这就是筋肉，或称自整步电动机，它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来。我们称这种机器人为自控机器人，以便使它同前面谈到的机器人区分开来。它是控制论产生的结果，控制论主张这样的事实：生命和非生命有目的的行为在很多方面是一致的。正像一个智能机器人制造者所说的，机器人是一种系统的功能描述，这种系统过去只能从生命细胞生长的结果中得到，现在它们已经成了我们自己能够制造的东西了。第二章智能机器人的分类 2.1综述可分为一般机器人和智能机器人。一般机器人是指不具有智能，只具有一般编程能力和操作功能的机器人.到目前为止，在世界范围内还没有一个统一的智能机器人定义。大多数专家认为智能机器人至少要具备以下三个要素：一是感觉要素，用来认识周围环境状态；二是运动要素，对外界做出反应性动作；三是思考要素，根据感觉要素所得到的信息，思考出采用什么样的动作。感觉要素包括能感知视觉、接近、距离等的非接触型传感器和能感知力、压觉、触觉等的接触型传感器。这些要素实质上就是相当于人的眼、鼻、耳等五官，它们的功能可以利用诸如摄像机、图像传感器、超声波传成器、激光器、导电橡胶、压电元件、气动元件、行程开关等机电元器件来实现。对运动要素来说，智能机器人需要有一个无轨道型的移动机构，以适应诸如平地、台阶、墙壁、楼梯、坡道等不同的地理环境。它们的功能可以借助轮子、履带、支脚、吸盘、气垫等移动机构来完成。在运动过程中要对移动机构进行实时控制，这种控制不仅要包括有位置控制，而且还要有力度控制、位置与力度混合控制、伸缩率控制等。智能机器人的思考要素是三个要素中的关键，也是人们要赋予机器人必备的要素。思考要素包括有判断、逻辑分析、理解等方面的智力活动。这些智力活动实质上是一个信息处理过程，而计算机则是完成这个处理过程的主要手段。

《人工智能基础》教学大纲(自考)

人工智能基础（8017）考试大纲一、课程性质与设置目的（一）课程性质和特点 “人工智能”是21世纪计算机科学发展的主流，为了培养国家建设跨世纪的有用人才，在计算机专业本科开设《人工智能基础》课程是十分必要的。《人工智能基础》是计算机专业本科的一门必修课程，本课程中涉及的理论、原理、方法和技术有助于学生进一步学习其他专业课程。开设本课程的目的是培养学生软件开发的“智能”观念；掌握人工智能的基本理论、基本方法和基本技术；提高解决“智能”问题的能力，为今后的继续深造和智能系统研制，以及进行相关的工作打下人工智能方面的基础。（二）本课程的基本要求（课程总目标）《人工智能基础》是理论性较强，涉及知识面较广，方法和技术较复杂的一门学科。通过对本课程的学习，学生应掌握人工智能的一个问题和三大技术，即通用问题求解和知识表示技术、搜索技术、推理技术。具体要求是：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。另外，学生还应该了解专家系统的基本概念、研究历史、系统结构、系统评价和领域应用。学生还应认识机器学习对于智能软件研制的重要性，掌握机器学习的相关概念，机器学习的方法及其相应的学习机制，几个典型的机器学习系统的学习方法、功能和领域应用。（三）本课程与相关课程的联系、分工或区别与本课程相关的课程有：离散数学、算法设计、数值分析、程序设计语言等。离散数学中的命题逻辑、谓词逻辑、树/图、表等知识是本课程的数学基础之一。本课程中的知识表示需要利用矩阵、表、树/图、多元组等手段，因此学生前期的离散数学学习，对于本课程起到了基础作用。 -1-

1.4 人工智能的研究内容

1.4人工智能的研究内容人工智能的知识领域浩繁，很难面面俱到，但是各个领域的思想和方法上有许多可以互相借鉴的地方。从基础理论的角度出发其研究基本内容包括： ◆启发式搜索理论搜索的方法很多，如回溯、图搜索、启发式等等，主要是给定一些经验做指导提高搜索效率。该方面的研究已经有了比较成熟的技术。 ◆各种推理方法常识推理有知识不完全、不够用等问题，如鸟会飞，但是鸵鸟不会飞。 ◆知识的模型化和表示方法知识表示很重要，方法主要有逻辑、产生式、语义网络、框架等。现在还不能完全说清楚知识表示到底是什么。 ◆人工智能系统结构及语言 Lisp语言主要在美国，Prolog语言主要在欧洲使用比较广泛。 ◆机器学习当前系统大多用归纳的学习、依赖知识库的学习，没有很成熟的方法。神经网络、遗传算法等理论的应用也在探讨之中。

随着人工智能理论研究的发展和成熟，人工智能的应用领域更为宽广，应用效果更为显著。从应用的角度看主要集中在以下几个方面： ◆自然语言理解当前人工智能应用领域最引人注目的分支之一。随着信息时代的迅速发展，如何理解地获取知识成为日益重要的课题。主要体现于机器翻译、自动文摘、全文检索等应用中。 ◆数据库的智能检索研究如何在海量的知识中准确的找到自己需要的东西。 ◆专家系统七十年来开始的人工智能领域的古老话题，有一些系统做得比较好，如下棋、探矿等。 ◆机器定理证明人工智能研究最原始的课题之一，取得了很多可以证明人工智能技术进步的成就。但不是当今的热点话题。 ◆博弈主要问题是机器学习和搜索。 ◆机器人学涉及的知识领域广泛，已取得了很多实质性的成果，是应用前景最好的分支之一。 ◆自动程序设计所有学计算机的人都希望该研究分支有实质性的成果。

专业技术人员继续教育《人工智能技术发展趋势与应用》试题与答案涵盖80%内容

《人工智能技术发展趋势及应用》试题及答案 ( 一) 单选题，每题 2 分，共20 题。 1. 下列有关人工智能的说法中，不正确的是（）。 (A) 人工智能是以机器为载体的智能 (B) 人工智能是以人为载体的智能 (C) 人工智能是相对于动物的智能 (D) 人工智能也叫机器智能 2. 以下属于素养性知识的是（）。 (A) 为人处事方面的知识 (B) 行业性知识 (C) 分析性知识 (D) 创造性知识 3. 本课程提到，人工智能皇冠上的明珠是（）。 (A) 数据智能 (B) 读写智能 (C) 逻辑智能 (D) 语言智能 4. 根据本课程，以下哪项不属于情感分析四维模型的内容（）。 (A) 读音知情 (B) 读脸知情

(C) 读搏知情 (D) 读书知情 5. 人工神经网络发展的第一次高潮是（）。 (A) 1986 年启动“863计划” (B) 1977 年，吴文俊创立吴方法 (C) 1957 年，罗森布拉特提出感知机神经元关系 (D) 1985-1986 年提出误差反向传播算法 6. 人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo 通过（）获得“棋感”。 (A) 视觉感知 (B) 扩大存储空间 (C) 听觉感知 (D) 提高运算速度 7. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段（）。 (A) 教育创新化 (B) 教育技术化 (C) 教育智能化 (D) 教育智慧化 8. 以下不属于人工智能对当前经济社会冲击最大的四个领域的是（）。 (A) 制造 (B) 教育

(C) 艺术 (D) 金融 9. 2013 年，麻省理工学院的基础评论把（）列为第一大技术突破。 (A) 机器学习 (B) 人工智能 (C) 智能围棋 (D) 深度学习 10. 根据本课程，过去生产一台哈雷机车需要21 天，但在工业 4.0 时代，只需要（）就可以把私人定制的摩托车交给客户，极大提高了生产效率，同时满足用户的个性化需求。 (A) 2 天 (B) 24 小时 (C) 12 小时 (D) 6 小时 11. 根据本课程，根据相关机构数据分析，中国制造业总体成本与美国相比（） (A) 远远低于美国 (B) 远远高于美国 (C) 已经几乎相等同 (D) 无法判断 12. 根据本课程，高速公路自动驾驶属于智能网联汽车的哪个发展阶段？（） (A) 驾驶辅助 (B) 部分自动驾驶

人工智能的基本内容(教学设计)

人工智能的基本内容合肥市第一中学许燕【教学内容分析】本课所学习的内容是广东教育出版社出版的《人工智能初步》信息技术（选修5）中的第1章第2节，主要任务是让学生了解人工智能的基本内容，激发学生对人工智能技术进一步探索求知的欲望。本节通过一个对魔方机器人实物的剖析，让学生通过与人类比的方式了解人工智能的基本内容，让学生感受到人工智能神奇魅力。为了更好的激发学生学习人工智能的兴趣，我又让学生分组探究科技教育机器人，亲身体验机器智能，并通过引导学生畅想，让学生对人工智能的学习更加憧憬。【学生情况分析】对于高二的学生，人工智能对他们来说并不陌生，不论是从影视作品中，还是科技展览中，他们多多少少都有一定的了解；而且在高一时候已经有了一些智能软件的体验，如：在线翻译、与网络机器人聊天。另外，我校每年都有机器人特长生，这部分学生在小学初中都参加过教育部或科协举办的电脑机器人大赛，并获得较优异的成绩，他们都是机器人社团的成员，起着带头引领的作用。而且通过前一段时间的学习，学生已经具备了一定的自学能力和信息表达能力，所以在教学中要尽量把舞台让给学生，让学生在自主学习中提升对人工智能的兴趣。【教学目标】【重点难点】教学重点：人工智能的基本内容。教学难点：如何激发学生学习人工智能的兴趣。【教学策略设计】 1．教学方法设计（1）为了便于捕捉学生面对问题时的真实想法，采用师生互动探讨式教学，引导学生分析问题、观察讨论、得出结论等。（2）开展课堂实践活动，让学生参与到课堂教学中来，培养学生的团队合作和自主探究

能力。 2．教学流程游戏引入→实例分析→分组实践→课堂延伸【教具准备】魔方机器人、科技教育机器人、多媒体课件、网络教室等【教学过程】

《人工智能》基础知识

《人工智能》需要掌握的基本知识和基本方法第一章： 1.人工智能的定义：P5 人工智能是一门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。 2、人工智能研究的基本内容：P10-P11 （1）知识表示（2）机器感知（3）机器思维（4）机器学习（5）机器行为 3..当前人工智能有哪些学派？（自己查资料）答：目前人工智能的主要学派有下面三家： (1)符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism)或计算机学派(computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。 (2)连接主义(connectionism)，又称为仿生学派(bionicsism)或生理学派(physiologism)，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。 (3)行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或控制论学派(cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。 4、他们对人工智能在理论上有何不同观？（自己查资料）答：（1）认为人工智能源于数理逻辑（2）认为人工智能源于仿生学（3）认为人工智能源于控制论第二章 1.掌握一阶逻辑谓词的表示方法：用于求解将谓词公式化为子句集 2.产生式系统的基本结构，各部分的功能以及主要工作过程。P38-P39 （1）规则库规则库是产生式系统求解问题的基础，其知识是否完整、一致，表达是否准确、灵活，对知识的组织是否合理等，将直接到系统的性能。

（2）综合数据库综合数据库又称为事实库、上下文、黑板等。它是一个用于存放问题求解过程中各种当前信息的数据结构。（3）控制系统控制系统又称为推理机构，由一组程序组成，负责整个产生式系统的运行，实现对问题的求解。工作过程：(a) 从规则库中选择与综合数据库中的已知事实进行匹配。（b）匹配成功的规则可能不止一条，进行冲突消解。（c）执行某一规则时，如果其右部是一个或多个结论，则把这些结论加入到综合数据库中：如果其右部是一个或多个操作，则执行这些操作。（d）对于不确定性知识，在执行每一条规则时还要按一定的算法计算结论的不确定性。（e）检查综合数据库中是否包含了最终结论，决定是否停止系统的运行。 3.框架表示的结构组成（1）框架（frame）：一种描述所论对象（一个事物、事件或概念）属性的数据结构。（2）一个框架由若干个被称为“槽”（slot）的结构组成，每一个槽又可根据实际情况划分为若干个“侧面”（faced）。（3）一个槽用于描述所论对象某一方面的属性。（4）一个侧面用于描述相应属性的一个方面。（5）槽和侧面所具有的属性值分别被称为槽值和侧面值。 4.语义网络的基本结构组成第三章课件里的全部例题第一题： 5个不同颜色的房间，每间有个不同国籍的人，每人有自己喜欢的饮料，香烟和宠物，已知信息： 1.英国人住在红房间里； 2.西班牙人有一条狗； 3.挪威人住在左边第一个房间里； 4.黄房间的人在抽库尔斯牌香烟； 5.抽切斯菲尔德牌香烟的人是养了一只狐狸的人的邻居； 6.挪威人住在蓝房间隔壁；

(人工智能)人工智能详细教学大纲

（人工智能）人工智能详细教学大纲

《人工智能》教学大纲课程名称：人工智能英语名称：ArtificialIntelligence 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：壹、课程的性质和目的（壹）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：学生于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；于理解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；且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关联技术。二、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配第壹章：人工智能概述（2学时） 1、讲授内容：（1）人工智能的概念（2）人工智能的研究途径和方法（3）人工智能的分之领域（4）人工智能的基本技术（5）人工智能的发展简介 2、教学要求：了解：研究途径和方法、人工智能的分之领域、基本技术和发展简介。理解：人工智能的基本概念、基本技术掌握：人工智能的发展简介，人工智能研究的课题种类 3、教学重点：人工智能概念 4、难点：人工智能的研究途径和方法第二章：基于谓词逻辑的机器推理（2学时） 1、讲授内容：（1）壹阶谓词逻辑

人工智能的基本内容(教学设计新部编版)

教师学科教案[ 20 – 20 学年度第__学期] 任教学科：_____________ 任教年级：_____________ 任教老师：_____________ xx市实验学校

(人工智能)人工智能基础考试大纲

（人工智能）人工智能基础考试大纲

人工智能基础（8017）考试大纲壹、课程性质和设置目的（一）课程性质和特点 “人工智能”是21世纪计算机科学发展的主流，为了培养国家建设跨世纪的有用人才，于计算机专业本科开设《人工智能基础》课程是十分必要的。《人工智能基础》是计算机专业本科的壹门必修课程，本课程中涉及的理论、原理、方法和技术有助于学生进壹步学习其他专业课程。开设本课程的目的是培养学生软件开发的“智能”观念；掌握人工智能的基本理论、基本方法和基本技术；提高解决“智能”问题的能力，为今后的继续深造和智能系统研制，以及进行关联的工作打下人工智能方面的基础。（二）本课程的基本要求（课程总目标）《人工智能基础》是理论性较强，涉及知识面较广，方法和技术较复杂的壹门学科。通过对本课程的学习，学生应掌握人工智能的壹个问题和三大技术，即通用问题求解和知识表示技术、搜索技术、推理技术。具体要求是：学生于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；于理解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；且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。另外，学生仍应该了解专家系统的基本概念、研究历史、系统结构、系统评价和领域应用。学生仍应认识机器学习对于智能软件研制的重要性，掌握机器学习的关联概念，机器学习的方法及其相应的学习机制，几个典型的机器学习系统的学习方法、功能和领域应用。

人工智能的主要内容和方法

人工智能的主要内容和方法人工智能（ Artificial Intelligence，简称 AI）是 50 年代兴起的一门新兴边缘学科，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。广义的讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。人工智能的一个长期目标是发明出可以像人类一样或能更好地完成以上行为的机器；另一个目标是理解这种智能行为是否存在于机器、人类或其他动物中。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机 , 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外 , 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。一、 AI 的主要内容人工智能研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，

相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演绎的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有 A* 、AO* 算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域（如医疗诊断）的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。二、 AI 的研究方法

《人工智能》课程教学大纲

《人工智能》课程教学大纲一、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《人工智能》课程理论教学学时分配表

《人工智能》课程实验内容设置与教学要求一览表

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）

人工智能课程教案

《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。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。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、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。为了让读者对人工智能的定义进行讨论，以便更深刻地理解人工智能，下面综述其它几种关于人工智能的定义。定义4人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland,1985）。定义5人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化（Bellman,1978）。定义6人工智能是用计算模型研究智力行为（Charniak和McDermott,1985）。

人工智能的研究内容

人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 1）知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。 2）常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。 3）问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。 4）搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。 5）机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。 6）知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题，其中之一是，如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。强人工智能目前仍然是该领域的长远目标。目前比较流行的方法包括统计方法，计算智能和传统意义的AI。目前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。

人工智能课程内容(2015硕士)

人工智能课程内容（硕士）第1部分绪论 1-1.什么是人工智能？试从学科和应用两方面加以说明。 1-2.在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？ 1-3.为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？ 1-4.人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？ 1-5.人工智能的发展对人类有哪些方面的影响？试结合自己了解的情况和理解，从经济、社会和文化等方面加以说明？ 1-6.试评述人工智能的未来发展。第2部分知识表示 2-1.什么是知识？知识的要素有哪些？知识的表示方法有哪些？ 2-2.如何用谓词公式表示知识? 2-3.什么是盲目搜索？什么是启发式搜索？各有什么特点？ 2-4.博弈树搜索最常用的方法是什么？如何用于求最佳走步？第3部分机器推理技术 3-1.什么是推理？推理的任务是什么？推理有哪些分类？ 3-2.什么是置换？什么是合一？什么是归结？ 3-3.把谓词公式化为子句集有哪些步骤? 请结合例子说明之。 3-4.把谓词公式变换成子句形式： 3-5.简述用归结法证明定理的过程（消解反演求解过程）。请结合例子说明之。 3-6.如何通过归结原理求取问题的答案? 请结合例子说明之。 3-7.与/或形规则演绎系统有哪几种推理方式? 各自的特点如何？说明推理过程。请结合例子说明之。第4部分不确定推理 4-1.研究不确定性推理有何意义?有哪几种不确定性? 4-2.在什么情况下需要采用不确定推理? 4-3.简述概率方法、Bayes网等不确定推理方法。请结合例子说明之。 4-4.Bayes网的两个要素是什么？Bayes网蕴涵的条件独立假设是什么？简述Bayes网的推理模式。请结合例子说明之. 第5部分机器学习 5-1什么是学习和机器学习?为什么要研究机器学习? 5-2试述机器学习系统的基本结构，并说明各部分的作用。 5-3简述机器学习十大算法的每个算法的核心思想、工作原理、适用情况及优缺点等。 5-4什么是有监督学习？什么是无监督学习？无监督学习与有监督学习方法有何区别？ 5-5简述决策树方法及其使用场合；在构造决策树的过程中，测试属性的选取采用什么原则？如何实现？请结合例子说明之。 5-6简述贝叶斯学习方法，有哪些特性？朴素贝叶斯分类器基于的假定是什么？请结合例子说明之。 5-7了解神经网络的BP学习算法。简述什么是深度学习？比较深度学习和神经网络的相同