人工智能——高级认证课纲

人工智能——高级认证课纲



课程定位与课程目标

·20世纪 70

年代，人工智能遭到人们广泛的批评，其研究经费也被转移到那些目标明确

的特定项目上。

自人工智能的概念诞生以来，强人工智能甚至是超人工智能真的是我们的终极梦想吗

？

奇点即将到来，机器将变得比人类更聪明，这是一种夸大其词的宣传，还是我们真的

应该对此保持警惕？

在人工智能日益成熟的今天，我们该如何选择人工智能的未来？人类历史将被人工智

能带向何方？

玛格丽特·博登将带领我们探讨人工智能到底是什么，并讲述关于人工智能领域最前

沿的现状和难题。同时也探讨了随着电脑程序和技术的不断进步，我们对人类思维和大

脑运作方式的理解不断提升，人工智能是否真的会沿着从人工智能到强人工智能、超人

工智能这样的轨迹不断进化。

名人推荐

适用学员：从事IT和自动化行业的工程师、设计师，及对人工智能有兴趣的广大爱好者

。

课程设计：

|课程编号： |21090203020 |

|授课课时: |5-10天 |

|授课条件： |学员必须具有基本的计算机或网络知识 |

|内容摘要： | |

| |第1章绪论 |

| |1.1什么是人工智能 |

| |1.2人工智能的基础 |

| |1.3人工智能的历史 |

| |1.4最新发展水平 |

| | |

| |第2章智能Agent |

| |2.1Agent和环境 |

| |2.2好的行为：理性的概念 |

| |2.3环境的性质 |

| |2.4Agent的结构 |

| | |

| |第3章通过搜索进行问题求解 |

| |3.1问题求解Agent |

| |3.2问题实例 |

| |3.3通过搜索求解 |

| |3.4无信息搜索策略 |

| |3.5有信息（启发式）的搜索策略 |

| |3.6启发式函数 |

| | |

| |第4章超越经典搜索 |

| |4.1局部搜索算法和最优化问题 |

| |4.2连续空间中的局部搜索 |

| |4.3使用不确定动作的搜索 |

| |4.4使用部分可观察信息的搜索 |

| |4.5联机搜索Agent和未知环境 |

| | |

| |第5章对抗搜索 |

| |5.1博弈 |

| |5.2博弈中的优化决策 |

| |5.3α—β剪枝 |

| |5.4不完美的实时决策 |

| |5.5随机博弈 |

| |5.6部分可观察的博弈 |

| |5.7博弈程序发展现状 |

| |5.8其他途径 |

| |5.9本章小结 |

| | |

| |第6章约束满足问题 |

| |6.1定义约束满足问题 |

| |6.2约束传播：CSP中的推理 |

| |6.3CSP的回溯搜索 |

| |6.4CSP局部搜索 |

| |6.5问题的结构 |

| |6.6本章小结 |

| | |

| |第7章逻辑Agent |

| |7.1基于知识的Agent |

| |7.2Wumpus世界 |

| |7.3逻辑 |

| |7.4命题逻辑：一种简单逻辑 |

| |7.5命题逻辑定理证明 |

| |7.6有效的命题逻辑模型检验 |

| |7.7基于命题逻辑的Agent |

| |7.8本章小结 |

| | |

| |第8章一阶逻辑 |

| |8.1重温表示 |

| |8.2一阶逻辑的语法和语义 |

| |8.3运用一阶逻辑 |

| |8.4一阶逻辑的知识工程 |

| |8.5本章小结 |

| | |

| |第9章一阶逻辑的推理 |

| |9.1命题推理与一阶推理 |

| |9.2合一和提升 |

| |9.3前向链接 |

| |9.4反向链接 |

| |9.5归结 |

| |9.6本章小结 |

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| |第10章经典规划 |

| |10.1经典规划的定义 |

| |10.2状态空间搜索规划算法 |

| |10.3规划图 |

| |10.4其他经典规划方法 |

| |10.5规划方法分析 |

| |10.6本章小结 |

| | |

| |第11章现实世界的规划与行动 |

| |11.1时间、调度和资源 |

| |11.2分层规划 |

| |11.3非确定性领域中的规划与行动 |

| |11.4多Agent规划 |

| |11.5本章小结 |

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| |第12章知识表示 |

| |12.1本体论工程 |

| |12.2类别和对象 |

| |12.3事件 |

| |12.4精神事件和精神对象 |

| |12.5类别的推理系统 |

| |12.6缺省信息推理 |

| |12.7互联网购物世界 |

|授课语言： |中文 |