《人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)》教學(xué)大綱

第頁《人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)》教學(xué)大綱一、基本信息中文名稱人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)英文名稱ArtificialIntelligenceandMachineLearning課程編號054314開課單位管理學(xué)院管理工程系課程性質(zhì)專業(yè)核心課學(xué)分2.0考核方式考試總學(xué)時32理論學(xué)時32實(shí)驗學(xué)時0上機(jī)學(xué)時0實(shí)踐學(xué)時0適用專業(yè)信息管理與信息系統(tǒng)先修課程高等數(shù)學(xué)、概率論、線性代數(shù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、C語言程序設(shè)計二、課程性質(zhì)、目的、任務(wù)性質(zhì)：《人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)》是信息管理學(xué)中一個重要分支，是信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)的核心課程。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，是一門理論性和應(yīng)用性均較強(qiáng)的課程。目的：通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)生對人工智能的發(fā)展概況、基本原理與應(yīng)用領(lǐng)域有初步了解，對主要技術(shù)及應(yīng)用有一定掌握，啟發(fā)學(xué)生對人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的興趣，培養(yǎng)知識創(chuàng)新與技術(shù)創(chuàng)新能力。任務(wù)：使學(xué)生理解人工智能的定義、發(fā)展歷程、研究方法；了解人工智能經(jīng)典的三大基本技術(shù)，包括知識表示技術(shù)、搜索技術(shù)、推理技術(shù)；在理解人工智能的典型應(yīng)用領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)等基礎(chǔ)上，能用相應(yīng)的方法解決一定的實(shí)際問題；掌握典型的計算智能方法，包括神經(jīng)計算、進(jìn)化計算的基本原理及其應(yīng)用領(lǐng)域等。三、教學(xué)目標(biāo)及其對畢業(yè)要求的支撐（一）教學(xué)目標(biāo)《人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)》從講授人工智能的定義、發(fā)展歷程、研究方法開始，以人工智能基本技術(shù)、應(yīng)用領(lǐng)域與計算智能三大模塊為主要內(nèi)容，講授經(jīng)典的基本技術(shù)：知識表示技術(shù)、搜索技術(shù)、推理技術(shù)；典型應(yīng)用領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、支持向量機(jī)；典型的計算智能方法：神經(jīng)計算、進(jìn)化計算。以及當(dāng)前有關(guān)人工智能的爭議與展望。使學(xué)生掌握人工智能的基本原理、方法和應(yīng)用技術(shù)。強(qiáng)化學(xué)生的邏輯分析能力、創(chuàng)新設(shè)計能力。初步具有利用人工智能方法解決實(shí)際問題的能力。本課程以課堂講授為主，通過課堂教學(xué)，使學(xué)生掌握知識表示技術(shù)、搜索技術(shù)、推理技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)計算、進(jìn)化計算的原理和方法，了解人工智能的定義、發(fā)展歷程、學(xué)派之爭及其發(fā)展趨勢等。培養(yǎng)學(xué)生利用人工智能的具體方法解釋現(xiàn)實(shí)生活中的人工智能實(shí)例，對現(xiàn)實(shí)生活中的某些問題可以通過人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的思想提出解決方案。教學(xué)目標(biāo)具體要求如下：教學(xué)目標(biāo)1：要求學(xué)生了解人工智能的定義、發(fā)展、研究方法及其應(yīng)用領(lǐng)域；教學(xué)目標(biāo)2：要求學(xué)生掌握知識表示方法、搜索推理技術(shù)，了解不確定性推理方法；教學(xué)目標(biāo)3：要求學(xué)生掌握機(jī)器學(xué)習(xí)方法的工作原理，能用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決一定的實(shí)際問題；教學(xué)目標(biāo)4：要求學(xué)生熟悉經(jīng)典的計算智能方法。（二）教學(xué)目標(biāo)及其對畢業(yè)要求的支撐畢業(yè)要求及其指標(biāo)點(diǎn)教學(xué)目標(biāo)1教學(xué)目標(biāo)2教學(xué)目標(biāo)3教學(xué)目標(biāo)41.工程知識1.11.22.問題分析2.12.23.設(shè)計/開發(fā)解決方案3.13.24.科學(xué)研究4.14.25.使用現(xiàn)代工具5.15.2√√√√6.工程與社會6.16.27.環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展7.17.28.職業(yè)規(guī)范8.18.29.個人與團(tuán)隊9.19.210.溝通10.110.211.項目管理11.111.212.終身學(xué)習(xí)12.112.2四、教學(xué)內(nèi)容（一）教學(xué)內(nèi)容結(jié)構(gòu)關(guān)系圖（二）具體教學(xué)內(nèi)容1．緒論（1）教學(xué)內(nèi)容什么是人工智能、人工智能的發(fā)展簡史、人工智能研究方法、人工智能研究及應(yīng)用領(lǐng)域（2）教學(xué)要求了解人工智能的研究方法、發(fā)展簡史。理解人工智能的基本概念、基本技術(shù)。掌握人工智能研究的基本內(nèi)容和應(yīng)用領(lǐng)域。（3）重點(diǎn)人工智能概念（4）難點(diǎn)人工智能的研究方法（5）對畢業(yè)要求的支撐本知識點(diǎn)的講授和學(xué)習(xí)，可以支撐“畢業(yè)要求5能夠針對本學(xué)科領(lǐng)域復(fù)雜問題，開發(fā)、選擇與使用恰當(dāng)?shù)募夹g(shù)、方法、現(xiàn)代工程工具和信息技術(shù)工具，包括對本學(xué)科領(lǐng)域問題的預(yù)測與模擬，并能夠理解其局限性?！敝械摹爸笜?biāo)點(diǎn)5.2掌握管理學(xué)理論與研究的前沿知識，培養(yǎng)具有持續(xù)適應(yīng)社會和能力和及時了解新準(zhǔn)則、新法規(guī)的能力?！?.知識工程（1）教學(xué)內(nèi)容知識工程概述、謂詞邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、層次結(jié)構(gòu)表示法、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表示法、知識獲取與管理、基于知識的系統(tǒng)（2）教學(xué)要求了解基于知識的系統(tǒng)、知識獲取與管理。理解知識工程的概念。掌握邏輯謂詞表示法及其應(yīng)用，會用框架去描述一些具體問題，能用腳本來描述特定范圍內(nèi)的一些事件的發(fā)生順序。（3）重點(diǎn)經(jīng)典謂詞邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、層次結(jié)構(gòu)表示法、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表示法。（4）難點(diǎn)層次結(jié)構(gòu)表示法、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表示法（5）對畢業(yè)要求的支撐本知識點(diǎn)的講授和學(xué)習(xí)，可以支撐“畢業(yè)要求5能夠針對本學(xué)科領(lǐng)域復(fù)雜問題，開發(fā)、選擇與使用恰當(dāng)?shù)募夹g(shù)、方法、現(xiàn)代工程工具和信息技術(shù)工具，包括對本學(xué)科領(lǐng)域問題的預(yù)測與模擬，并能夠理解其局限性。”中的“指標(biāo)點(diǎn)5.2掌握管理學(xué)理論與研究的前沿知識，培養(yǎng)具有持續(xù)適應(yīng)社會和能力和及時了解新準(zhǔn)則、新法規(guī)的能力?！?.確定性推理（1）教學(xué)內(nèi)容推理的基本概念及歸結(jié)、演繹等確定性推理方法。推理的基本概念，了解正向推理、逆向推理、混合推理及其推理的沖突消解策略、推理的邏輯基礎(chǔ)、自然演繹推理、歸結(jié)演繹推理、基于規(guī)則的演繹推理、規(guī)則演繹推理的剪枝策略。（2）教學(xué)要求理解推理的概念，了解正向推理、逆向推理、混合推理及其推理的沖突消解策略，了解自然演繹推理的概念以及三段論推理規(guī)則。了解規(guī)則演繹推理的剪枝策略。掌握子句集及其化簡，魯濱遜歸結(jié)原理，會應(yīng)用規(guī)則正向演繹推理和規(guī)則逆向演繹推理。（3）重點(diǎn)自然演繹推理、歸結(jié)演繹推理、基于規(guī)則的演繹推理、規(guī)則演繹推理的剪枝策略。（4）難點(diǎn)自然演繹推理、歸結(jié)演繹推理、基于規(guī)則的演繹推理、規(guī)則演繹推理的剪枝策略。（5）對畢業(yè)要求的支撐本知識點(diǎn)的講授和學(xué)習(xí)，可以支撐“畢業(yè)要求5能夠針對本學(xué)科領(lǐng)域復(fù)雜問題，開發(fā)、選擇與使用恰當(dāng)?shù)募夹g(shù)、方法、現(xiàn)代工程工具和信息技術(shù)工具，包括對本學(xué)科領(lǐng)域問題的預(yù)測與模擬，并能夠理解其局限性?！敝械摹爸笜?biāo)點(diǎn)5.2掌握管理學(xué)理論與研究的前沿知識，培養(yǎng)具有持續(xù)適應(yīng)社會和能力和及時了解新準(zhǔn)則、新法規(guī)的能力?！?.不確定性推理（1）教學(xué)內(nèi)容不確定性及其類型、不確定性推理的一般模式、證據(jù)理論、模糊推理（2）教學(xué)要求了解不確定性推理方法的概述、理解論證理論和模糊推理，掌握論證理論（3）重點(diǎn)論證理論、模糊推理（4）難點(diǎn)證據(jù)理論（D-Stheory）（5）對畢業(yè)要求的支撐本知識點(diǎn)的講授和學(xué)習(xí)，可以支撐“畢業(yè)要求5能夠針對本學(xué)科領(lǐng)域復(fù)雜問題，開發(fā)、選擇與使用恰當(dāng)?shù)募夹g(shù)、方法、現(xiàn)代工程工具和信息技術(shù)工具，包括對本學(xué)科領(lǐng)域問題的預(yù)測與模擬，并能夠理解其局限性?！敝械摹爸笜?biāo)點(diǎn)5.2掌握管理學(xué)理論與研究的前沿知識，培養(yǎng)具有持續(xù)適應(yīng)社會和能力和及時了解新準(zhǔn)則、新法規(guī)的能力?！?.搜索策略（1）教學(xué)內(nèi)容搜索的基本概念、狀態(tài)空間的盲目搜索、狀態(tài)空間的啟發(fā)式搜索、與或樹的盲目搜索、與或樹的啟發(fā)式搜索、博弈樹的啟發(fā)式搜索（2）教學(xué)要求理解啟發(fā)性信息和估價函數(shù)。了解搜索的含義、一般圖搜索過程。了解A*算法、與或樹的一般搜索、與或樹的啟發(fā)式搜索過程。了解極大極小過程，-剪枝。掌握廣度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索、代價樹搜索。（3）重點(diǎn)與或樹的啟發(fā)式搜索（4）難點(diǎn)與或樹的盲目搜索、與或樹的啟發(fā)式搜索（5）對畢業(yè)要求的支撐本知識點(diǎn)的講授和學(xué)習(xí)，可以支撐“畢業(yè)要求5能夠針對本學(xué)科領(lǐng)域復(fù)雜問題，開發(fā)、選擇與使用恰當(dāng)?shù)募夹g(shù)、方法、現(xiàn)代工程工具和信息技術(shù)工具，包括對本學(xué)科領(lǐng)域問題的預(yù)測與模擬，并能夠理解其局限性?！敝械摹爸笜?biāo)點(diǎn)5.2掌握管理學(xué)理論與研究的前沿知識，培養(yǎng)具有持續(xù)適應(yīng)社會和能力和及時了解新準(zhǔn)則、新法規(guī)的能力?！?.機(jī)器學(xué)習(xí)（1）教學(xué)內(nèi)容機(jī)器學(xué)習(xí)概述、決策樹學(xué)習(xí)、貝葉斯學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)習(xí)、進(jìn)化智能、聚類、特征選擇與提取、其他學(xué)習(xí)方法（2）教學(xué)要求了解機(jī)器學(xué)習(xí)的概念、機(jī)器學(xué)習(xí)方法的分類、基本問題及其評估。理解三大機(jī)器學(xué)習(xí)方法決策樹學(xué)習(xí)、貝葉斯學(xué)習(xí)和統(tǒng)計學(xué)習(xí)，會用其中一種算法完成垃圾分類實(shí)例。了解現(xiàn)代進(jìn)化智能中的方法。熟悉聚類方法的運(yùn)用原理，能用聚類方法進(jìn)行股票信息的聚類聯(lián)系。理解特征選擇與提取的概念，熟悉常用的特征函數(shù)，掌握主成分分析方法的計算步驟。了解其他的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。（3）重點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)的概念、學(xué)習(xí)方法的分類（4）難點(diǎn)決策樹學(xué)習(xí)、貝葉斯學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)習(xí)、進(jìn)化智能（5）對畢業(yè)要求的支撐本知識點(diǎn)的講授和學(xué)習(xí)，可以支撐“畢業(yè)要求5能夠針對本學(xué)科領(lǐng)域復(fù)雜問題，開發(fā)、選擇與使用恰當(dāng)?shù)募夹g(shù)、方法、現(xiàn)代工程工具和信息技術(shù)工具，包括對本學(xué)科領(lǐng)域問題的預(yù)測與模擬，并能夠理解其局限性?！敝械摹爸笜?biāo)點(diǎn)5.2掌握管理學(xué)理論與研究的前沿知識，培養(yǎng)具有持續(xù)適應(yīng)社會和能力和及時了解新準(zhǔn)則、新法規(guī)的能力?！?.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1）教學(xué)內(nèi)容人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究內(nèi)容與特點(diǎn)、基本形態(tài)、感知機(jī)、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（2）教學(xué)要求理解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本形態(tài)、特點(diǎn)。了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾種不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。掌握感知機(jī)工作原理，會用感知機(jī)模型計算輸出。掌握BP網(wǎng)絡(luò)的算法原理，會用BP算法求解單隱層網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果。（3）重點(diǎn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本形態(tài)、不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（4）難點(diǎn)感知機(jī)工作原理與計算、BP算法過程推導(dǎo)（5）對畢業(yè)要去的支撐本知識點(diǎn)的講授和學(xué)習(xí)，可以支撐“畢業(yè)要求5能夠針對本學(xué)科領(lǐng)域復(fù)雜問題，開發(fā)、選擇與使用恰當(dāng)?shù)募夹g(shù)、方法、現(xiàn)代工程工具和信息技術(shù)工具，包括對本學(xué)科領(lǐng)域問題的預(yù)測與模擬，并能夠理解其局限性。”中的“指標(biāo)點(diǎn)5.2掌握管理學(xué)理論與研究的前沿知識，培養(yǎng)具有持續(xù)適應(yīng)社會和能力和及時了解新準(zhǔn)則、新法規(guī)的能力。”8.人工智能的其他領(lǐng)域（1）教學(xué)內(nèi)容模式識別、自然語言處理、智能體（2）教學(xué)要求熟悉了解模式識別、自然語言處理、智能體的相關(guān)概念、基本問題及應(yīng)用。（3）重點(diǎn)模式識別、自然語言處理、智能體的相關(guān)概念、基本問題及應(yīng)用（4）難點(diǎn)模式識別、自然語言處理、智能體的相關(guān)概念、基本問題（5）對畢業(yè)要求的支撐本知識點(diǎn)的講授和學(xué)習(xí)，可以支撐“畢業(yè)要求5能夠針對本學(xué)科領(lǐng)域復(fù)雜問題，開發(fā)、選擇與使用恰當(dāng)?shù)募夹g(shù)、方法、現(xiàn)代工程工具和信息技術(shù)工具，包括對本學(xué)科領(lǐng)域問題的預(yù)測與模擬，并能夠理解其局限性。”中的“指標(biāo)點(diǎn)5.2掌握管理學(xué)理論與研究的前沿知識，培養(yǎng)具有持續(xù)適應(yīng)社會和能力和及時了解新準(zhǔn)則、新法規(guī)的能力。”（三）學(xué)時分配表教學(xué)內(nèi)容理論學(xué)時上機(jī)學(xué)時實(shí)驗學(xué)時實(shí)踐學(xué)時1.緒論20002.知識工程40003.確定性推理20004.不確定性推理40005.搜索策略40006.機(jī)器學(xué)習(xí)80007.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)60008.人工智能的其他領(lǐng)域2000合計32000五、教學(xué)方法1．課堂講授（1）采用啟發(fā)式教學(xué)，激發(fā)學(xué)生主動學(xué)習(xí)的興趣，培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立思考、分析問題和解決問題的能力，引導(dǎo)學(xué)生主動通過實(shí)踐和自學(xué)獲得自己想學(xué)到的知識。（2）采用電子教案，多媒體教學(xué)與傳統(tǒng)板書教學(xué)相結(jié)合，提高課堂教學(xué)信息量，增強(qiáng)教學(xué)的直觀性。（3）采用案例教學(xué)。理論教學(xué)與工程實(shí)踐相結(jié)合，引導(dǎo)學(xué)生應(yīng)用基本理論知識對產(chǎn)品進(jìn)行精度設(shè)計。（4）采用互動式教學(xué)。課內(nèi)討論和課外答疑相結(jié)合。2．大作業(yè)圍繞各章教學(xué)重點(diǎn)內(nèi)容，除布置一定數(shù)量的課后作業(yè)外，布置大作業(yè)。針對復(fù)雜程度適中的人工智能問題，要求學(xué)生給出解決方案，并說明理由。通過動手實(shí)踐，計算解決方案結(jié)果。通過問題分析與問題求解，提高學(xué)生利用所學(xué)知識解決工程實(shí)踐問題的能力，以及表達(dá)能力，清晰陳述觀點(diǎn)，回答問題和團(tuán)隊合作能力。組織形式及要求如下：（1）學(xué)生可選擇教師給定的題目，或自主選題，以小組為單位，明確每個人分工與責(zé)任；（2）通過分析給定實(shí)例的工作原理，確定技術(shù)實(shí)現(xiàn)需要的人工智能方法及機(jī)器學(xué)習(xí)算法，給出合理的原理解釋；這一部分由小組共同討論完成。（3）分配每人完成指定問題的算法實(shí)現(xiàn)及結(jié)果展示。（4）提交成果，答辯。組內(nèi)派出代表陳述，然后教師提問，指定學(xué)生回答。六、本課程與其他課程的聯(lián)系本課程在學(xué)習(xí)之前，學(xué)生應(yīng)修完高等數(shù)學(xué)、概率論、線性代數(shù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、C語言程序設(shè)計。具有一定的計算機(jī)、數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)，有基本的編程思想及能力。七、課程考核方法與成績評定本課程為考試課，總評成績由平時成績和期末考試兩個環(huán)節(jié)綜合評定產(chǎn)生。依次所占比例分別為30%和70%，其中平時成績由作業(yè)、出勤情況、大作業(yè)、參與課堂討論、在團(tuán)隊中表現(xiàn)、學(xué)習(xí)態(tài)度等部分組成。期末考試采取閉卷形式，內(nèi)容涉及人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)方面的基本知識和基本方法，題型包括選擇題、填空題、判斷題、簡答題。各考核環(huán)節(jié)所占分值比例可根據(jù)具體情況微調(diào)，建議值及考核細(xì)則如下：成績組成分值評價環(huán)節(jié)比例考核/評價細(xì)則教學(xué)目標(biāo)平時成績30作業(yè)401.主要考核學(xué)生對每章節(jié)知識點(diǎn)的復(fù)習(xí)、理解和掌握程度。2.每次作業(yè)按30分制單獨(dú)評分，取各次成績的平均值作為書面作業(yè)成績。教學(xué)目標(biāo)2教學(xué)目標(biāo)3考勤10根據(jù)學(xué)生出勤和課堂表現(xiàn)打分，按10分制評分。大作業(yè)501.考查應(yīng)用所學(xué)知識，解決工程問題的實(shí)踐能力、口頭和文字表達(dá)能力，以及團(tuán)隊合作能力；2.教師根據(jù)作業(yè)質(zhì)量、報告和答辯情況評分，滿分為40分。教學(xué)目標(biāo)2教學(xué)目標(biāo)3教學(xué)目標(biāo)4期末考試70試卷1001.卷面成績100分。卷面成績按比例計入課程總評成績。2.考核人工智能的基本概念、謂詞邏輯表示法、廣度優(yōu)先搜索策略、深度優(yōu)先搜索策略、論證理論、典型的分類算法、聚類算法，會用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算。3.考