課程簡介
Course Introduction
教學大綱
Teaching Syllabus
教學日歷（1—10周）
| 周次 | 章 節(jié) 題 目 | 內(nèi) 容 | 課時 | 課堂討論、實（驗）踐等其它教學環(huán)節(jié)題目 |
1 | 第1章:緒論 | AI概述:人工智能基礎(chǔ)、歷史、最新發(fā)展等 | 3 |
討論:如何理解人工智能? |
2 | 第2章:智能Agent | 理性（rationality）、智能體（Agent）、環(huán)境基本概念，智能體結(jié)構(gòu) | 3 | 上機實驗:智能體體系結(jié)構(gòu)與實現(xiàn) |
3 | 第3章:通過搜索進行問題求解 | 狀態(tài)空間基本概念、搜索的基本定義、無信息搜索策略 | 3 | 上機實驗:寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索、深度受限搜索、迭代加深深度優(yōu)先搜索設(shè)計與實現(xiàn) |
4 | 第3章:通過搜索進行問題求解 | 有信息（啟發(fā)式）搜索策略（最佳優(yōu)先搜索、A*搜索）算法設(shè)計與實現(xiàn)、搜索的性質(zhì)（最優(yōu)性、可采納性、一致性等） | 3 | 上機實驗:最佳優(yōu)先搜索、A*搜索算法、啟發(fā)式函數(shù)設(shè)計與實現(xiàn) |
5 | 第4章:超越經(jīng)典搜索 | 局部搜索算法、 部分可觀察環(huán)境、未知環(huán)境與不確定動作的搜索 | 3 | 上機實驗:局部搜索算法設(shè)計與實現(xiàn) |
6 | 第6章:約束滿足問題（CSP） | 約束、約束傳播、約束滿足問題的基本定義，CSP問題求解算法 | 3 | 上機實驗:CSP求解器設(shè)計與實現(xiàn) |
7 | 第7章:邏輯Agent | 命題邏輯基本定義、基于命題邏輯推理的Agent設(shè)計與實現(xiàn) | 3 | 上機實驗:命題邏輯推理器設(shè)計與實現(xiàn) |
8 | 第8章:一階邏輯 | 一階邏輯基本定義（語法和語義）、基于一階邏輯的知識工程 | 3 | 上機實驗:一階邏輯推理框架設(shè)計與實現(xiàn) |
9 | 第9章:一階邏輯的推理 | 一階邏輯推理基本算法（合一、提升、歸結(jié)、前向鏈接、后向鏈接等） | 3 | 上機實驗:一階邏輯推理算法設(shè)計與實現(xiàn) |
10 | 第10章:經(jīng)典規(guī)劃 | 經(jīng)典規(guī)劃的基本定義、基于狀態(tài)空間搜索的規(guī)劃算法 | 3 | 上機實驗:基于狀態(tài)空間搜索的規(guī)劃算法設(shè)計與實現(xiàn) |
教學日歷（11—20周）
周次 | 章 節(jié) 題 目 | 內(nèi) 容 | 課時 | 課堂討論、實（驗）踐等其它教學環(huán)節(jié)題目 |
11 | 第10章:經(jīng)典規(guī)劃 | 規(guī)劃圖、圖規(guī)劃算法與其他經(jīng)典規(guī)劃方法 | 3 | 上機實驗:圖規(guī)劃算法設(shè)計與實現(xiàn) |
12 | 第13章:不確定性的量化 | 不確定性基本概念、概率推理、貝葉斯規(guī)則等 | 3 | 討論:有哪些類型的不確定性和不確定性表示方法? |
13 | 第14章:概率推理 | 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理方法等 | 3 | 上機實驗:貝葉斯推理相關(guān)算法設(shè)計與實現(xiàn) |
14 | 第18章:樣例學習 | 機器學習基本概念、學習理論、回歸和分類 | 3 | 上機實驗:基本回歸算法設(shè)計與實現(xiàn) |
15 | 第18章:樣例學習 | 決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等機器學習理論和算法設(shè)計 | 3 | 上機實驗:決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機算法設(shè)計與實現(xiàn) |
16 | 第20章:學習概率模型 | 統(tǒng)計學習、隱變量學習基本思想和算法 | 3 | 上機實驗:基本統(tǒng)計學習算法設(shè)計與實現(xiàn) |
17 | 第21章:強化學習 | 強化學習基本思想和算法設(shè)計 | 3 | 上機實驗:強化學習算法設(shè)計與實現(xiàn) |
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