《
人工智能
》课程教学大纲
课程名称
人工智能基础
课程编码
0836073
课程类型
专业必修课
课程性质
必修课
适用范围
数据科学与大数据专业
学分数
3
先修课程
操作系统，
java
程序设计，
Python
程序设计，数据预处理技术
学时数
54
实验
/
实践学时
18
课外学时
0
考核方式
考试
(平时
10%+
实验
30%+
期末
60%
)
制订单位
数据科学学院
制订日期
年
3
月
执笔者
颜远海
审核者
颜远海
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。
