人工智能——高級認證課綱

人工智能——高級認證課綱

課程定位與課程目標
·20世紀 70
年代，人工智能遭到人們廣泛的批評，其研究經費也被轉移到那些目標明確
的特定項目上。
自人工智能的概念誕生以來，強人工智能甚至是超人工智能真的是我們的終極夢想嗎
？
奇點即將到來，機器將變得比人類更聰明，這是一種夸大其詞的宣傳，還是我們真的
應該對此保持警惕？
在人工智能日益成熟的今天，我們該如何選擇人工智能的未來？人類歷史將被人工智
能帶向何方？
瑪格麗特·博登將帶領我們探討人工智能到底是什么，并講述關于人工智能領域最前
沿的現(xiàn)狀和難題。同時也探討了隨著電腦程序和技術的不斷進步，我們對人類思維和大
腦運作方式的理解不斷提升，人工智能是否真的會沿著從人工智能到強人工智能、超人
工智能這樣的軌跡不斷進化。
名人推薦
適用學員：從事IT和自動化行業(yè)的工程師、設計師，及對人工智能有興趣的廣大愛好者
。
課程設計：
|課程編號： |21090203020 |
|授課課時: |5-10天 |
|授課條件： |學員必須具有基本的計算機或網絡知識 |
|內容摘要： | |
| |第1章緒論 |
| |1.1什么是人工智能 |
| |1.2人工智能的基礎 |
| |1.3人工智能的歷史 |
| |1.4最新發(fā)展水平 |
| | |
| |第2章智能Agent |
| |2.1Agent和環(huán)境 |
| |2.2好的行為：理性的概念 |
| |2.3環(huán)境的性質 |
| |2.4Agent的結構 |
| | |
| |第3章通過搜索進行問題求解 |
| |3.1問題求解Agent |
| |3.2問題實例 |
| |3.3通過搜索求解 |
| |3.4無信息搜索策略 |
| |3.5有信息（啟發(fā)式）的搜索策略 |
| |3.6啟發(fā)式函數 |
| | |
| |第4章超越經典搜索 |
| |4.1局部搜索算法和最優(yōu)化問題 |
| |4.2連續(xù)空間中的局部搜索 |
| |4.3使用不確定動作的搜索 |
| |4.4使用部分可觀察信息的搜索 |
| |4.5聯(lián)機搜索Agent和未知環(huán)境 |
| | |
| |第5章對抗搜索 |
| |5.1博弈 |
| |5.2博弈中的優(yōu)化決策 |
| |5.3α—β剪枝 |
| |5.4不完美的實時決策 |
| |5.5隨機博弈 |
| |5.6部分可觀察的博弈 |
| |5.7博弈程序發(fā)展現(xiàn)狀 |
| |5.8其他途徑 |
| |5.9本章小結 |
| | |
| |第6章約束滿足問題 |
| |6.1定義約束滿足問題 |
| |6.2約束傳播：CSP中的推理 |
| |6.3CSP的回溯搜索 |
| |6.4CSP局部搜索 |
| |6.5問題的結構 |
| |6.6本章小結 |
| | |
| |第7章邏輯Agent |
| |7.1基于知識的Agent |
| |7.2Wumpus世界 |
| |7.3邏輯 |
| |7.4命題邏輯：一種簡單邏輯 |
| |7.5命題邏輯定理證明 |
| |7.6有效的命題邏輯模型檢驗 |
| |7.7基于命題邏輯的Agent |
| |7.8本章小結 |
| | |
| |第8章一階邏輯 |
| |8.1重溫表示 |
| |8.2一階邏輯的語法和語義 |
| |8.3運用一階邏輯 |
| |8.4一階邏輯的知識工程 |
| |8.5本章小結 |
| | |
| |第9章一階邏輯的推理 |
| |9.1命題推理與一階推理 |
| |9.2合一和提升 |
| |9.3前向鏈接 |
| |9.4反向鏈接 |
| |9.5歸結 |
| |9.6本章小結 |
| | |
| |第10章經典規(guī)劃 |
| |10.1經典規(guī)劃的定義 |
| |10.2狀態(tài)空間搜索規(guī)劃算法 |
| |10.3規(guī)劃圖 |
| |10.4其他經典規(guī)劃方法 |
| |10.5規(guī)劃方法分析 |
| |10.6本章小結 |
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| |第11章現(xiàn)實世界的規(guī)劃與行動 |
| |11.1時間、調度和資源 |
| |11.2分層規(guī)劃 |
| |11.3非確定性領域中的規(guī)劃與行動 |
| |11.4多Agent規(guī)劃 |
| |11.5本章小結 |
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| |第12章知識表示 |
| |12.1本體論工程 |
| |12.2類別和對象 |
| |12.3事件 |
| |12.4精神事件和精神對象 |
| |12.5類別的推理系統(tǒng) |
| |12.6缺省信息推理 |
| |12.7互聯(lián)網購物世界 |
|授課語言： |中文 |

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