《人工智能導論》課程是培養(yǎng)學生對人工智能的整體認識性,使學生在具備數學與編程基本能力的基礎上,對人工智能的多個分支有較全面的了解,具備一定的人工智能算法實現能力。
(一)緒論
?。保悄芘c人工智能的基本概念;
?。玻斯ぶ悄苎芯康幕緝热莺头椒ǎ?br> ?。常斯ぶ悄苤饕獞妙I域介紹。
?。ǘ┲R表示
?。保R與知識表示的基本概念;
?。玻^詞邏輯表示法;
?。常R圖譜的表示與簡單推理。
(三)確定性推理方法
?。保评淼母拍睢⒎诸惻c基本策略;
?。玻}邏輯與謂詞邏輯支持的基本推理方法;
?。常匀谎堇[推理與應用;
?。矗畾w結原理與應用。
?。ㄋ模┎淮_定性推理方法
1.不確定性的表示與不確定性推理的概念、分類;
2.概率推理與主觀貝葉斯推理方法;
3.基于可信度的不確定性表示與推理方法;
?。矗谧C據理論的不確定性表示與推理方法;
?。担:壿?、模糊集、模糊關系及合成、模糊推理及其應用。
(五)搜索求解策略
?。保阉鞯母拍睢⒎诸惻c評價標準;
2.狀態(tài)空間的表示與啟發(fā)式搜索應用;
?。常c或樹的表示與啟發(fā)式搜索應用;
?。矗┺臉涞母拍?、極大極小過程以及-剪枝。
(六)智能計算基礎
?。保悄苡嬎愕母拍?;
2.進化算法的概念、框架與設計準則;
3.遺傳算法的基本概念及其應用;
?。矗褐悄芩惴ǖ母拍罴暗湫偷娜褐悄芩惴?。
?。ㄆ撸┤斯ど窠浘W絡與深度人工神經網絡
?。保窠浽獢祵W模型與人工神經網絡基本原理;
?。玻斯ど窠浘W絡基本學習算法
?。常瓸P神經網絡結構與學習算法;
4.卷積神經網絡與深度學習。
本文內容整理于湖南師范大學研究生院。
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