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课程大纲-1819S1-人工智能

来源:2020年马会开奖结果
2018-08-23 20:46:17

北京大学深圳研究生院

Peking University Shenzhen Graduate School

2018-2019学年year1学期semester

课程大纲Syllabus

课程编号Course ID:04711302   开课学期Course Time:1819S1

总学时Total hours:     48          学分Credit:3

课程名称Course Name:人工智能

英文名称English Name:Artificial Intelligence

教学方式Teaching Style:课堂讲授          

考试方式Examination Method:开卷笔试

先修要求Prerequisites:算法、概率论及线性代数基础

主讲教师Lecturer:王文敏                 

辅助教师Teaching Assistant:李剑霞

学科领域Field of study:计算机应用技术

大纲执笔人Syllabus author:王文敏

制定年月Date :2018年4月

成绩评定方法Grading:

课堂参与度占20% + 大作业占30% + 开卷笔试占50%

大纲内容简介(300汉字以内):

Brief introduction of the syllabus(300 words at most):

人工智能是国内外著名大学计算机专业设置的骨干课之一,也是国内外著名高:脱芯炕沟闹饕芯糠较蛑。人工智能研究如何用计算机软件和硬件去实现Agent的感知、决策与智能行为,其理论基础表现为搜索、推理、规划和学习,应用领域包括计算机视觉、图像分析、模式识别、专家系统、自动规划、智能搜索、计算机博弈、智能控制、机器人学、自然语言处理、社交网络、数据挖掘、虚拟现实等。

本课程在系统回顾人工智能发展历程的基础上,重点介绍人工智能的核心思想、基本理论,基本方法与部分应用。

本课程以该英文原版教材为主,并根据人工智能、特别是机器学习领域的发展和变化,编撰和充实了大量的内容。

本课程采用双语教学方式,即英文PPT、中文讲授。

大纲详细内容(2000汉字以内):(请按开课单元撰写,注明学时)

Details of the syllabus(2000 words at most):(according to the units, state the class hours)

第一部分: 基。˙asics,6学时)

本部分是人工智能课程的基础篇。将对人工智能进行系统地介绍,包括人工智能主要研究领域、方向和内容、发展历史。此外还专门论述人工智能的途径、各种类型的智能代理(Intelligent Agent)及其结构。

第二部分:学习(Learning,12学时)

    本部分介绍人工智能中的学习问题,主要是对机器学习进行系统地总结与归纳,从学习的任务(Tasks)、范式(Paradigms)与模型(Models)这三个角度进一步诠释机器学习的内容,使得对学习有一个全面的、高屋建瓴的理解和认识。本部分的主要内容包括:学习任务(Learning Tasks)、学习范式(Learning Paradigms)、学习模型(Learning Models)等。

第三部分: 搜索(Searching,12学时)

    本部分是人工智能的经典内容。主要讲述通过搜索进行问题求解的思想、局部搜索(Local Search)与集群智能(Swarm Intelligence)、对抗性搜索(Adversarial Search)及博弈问题、以及约束满足问题(Constraint Satisfaction Problems)等。

第四部分: 规划(Planning,3学时)

    本部分介绍人工智能中的规划问题。重点讲述经典规划(Classical Planning)、规划与调度(Planning and Scheduling)现实世界规划(Real-World Planning)以及决策理论规划(Decision-theoretic Planning)方法。

第五部分: 推理(Reasoning,3学时)

    本部分介绍人工智能中的推理问题。重点讲述知识表示(Knowledge Representation)、不确定性知识(Uncertain Knowledge)、本体(Ontology)以及贝叶斯网络(Bayesian Networks)。

第六部分:应用与实践(Applying and Practicing,12学时)

将通过大作业(Project)的形式进行本课程应用与实践,并以课程展示(Presentation)的形式汇报应用与实践的成果。

教材Text book:

Stuart Russell, Peter Norvig. "Artificial Intelligence: A Modern Approach(3rd Edition)". Prentice Hall, Dec. 11, 2009.

注:上述教材被认为是最权威、最经典的人工智能教材,已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材,我国已将其作为“世界著名计算机教材精选”之一。

参考资料Reading materials:

1. Stuart Russell等著,殷建平等译:《人工智能:一种现代的方法(第3版)》,清华大学出版社,2013年11月1日。

注:这本书是上述英文教材的中译本,我国已将其作为“世界著名计算机教材精选”之一。

2. Artificial Intelligence: A ModernApproach, http://aima.cs.berkeley.edu/

注:这是上述英文教材的网站,有许多相关的资源。

3.Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadehand Ameet Talwalkar. "Foundations of Machine Learning". The MITPress, Aug. 17, 2012.

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