《人工智能应用技术》课程标准
课程代码
课程性质
课程类型
计划学时
56170501014
专业核心课
职业能力与素质
48
一、课程定位与目标
（一）课程定位
《人工智能应用技术》是一门综合性前沿学科，是信号与系统与计算机的交叉学科。机电一体化技术专业培养方案中“职业能力与素质” 模块中的一门专业核心课。培养学生程序设计能力、软件开发能力、硬件开发能力、数字信号处理能力、机器算法能力以及神经网络算法能力。
先修课程： 《C语言程序设计》、《Java程序设计》、《Android编程》、《Linux操作系统》、《嵌入式技术与应用》。
后续课程： 《工业机器人应用技术》和《机电一体化技术》
（二）课程目标
通过本课程的学习和训练，使学生掌握人工智能技术的基本原理；了解启发式搜索策略、与或图搜索问题、谓词逻辑与归结原理、知识表示、不确定性推理方法、机器学习和知识发现等目前人工智能的主要研究领域的原理、方法和技术；增强学生的逻辑思维与实验能力，为今后在各自领域开拓高水平的人工智能技术应用奠定基础。
二、设计理念与思路
（一）设计理念
1．以职业教育模式为中心，突出教师的主导作用和学生的主体地位。
教师的教授应以学生为主体，以学生的学习为中心进行课程教学活动的设计。
2．注重学生的素质教育和能力培养
作为计算机网络技术专业的一门应用性很强的专业基础课，要紧紧扣住技术应用这一主线，进行课程内容的改革，帮助学生“学其所用，用其所学”。
3．课程设计充分体现了职业性、实践性和开放性的要求
体现职业岗位的能力要求，使课程设计与职业岗位能力紧密对应。让企业参与到专业建设及课程设置的各个环节中，在校企合作中创新人才培养模式。
（二）设计思路
1．理解和记忆算法基本结构
在整个课程所涉及的教学内容的学习过程中都按照“算法基本结构的理解和记忆-简单C++程序算法设计-上机调试程序技能训练-实际应用”这条主线来进行。也就是说对人工智能的各种算法主要内容的学习，以理解加记忆为主，通过上机调试程序加深理解和记忆；要求学生熟记常用的典型算法。
2．熟练上机调试技能，灵活掌握编程技巧
本课程安排有多媒体理论课和上机实践课，理论课力求让学生掌握编程基本思想；上机课通过编辑程序、运行程序、查看程序结果，改正程序错误再运行、观察结果等方法掌握编
程技能。本课程是一个实践操作很强的课程，要求学生熟练根据各种错误信息提示迅速解决程序中出现的各种错误。加强编程逻辑思维能力的锻炼，力求让学生能够掌握灵活的编程技巧。
3．以赛促学
建议学生在学习完本课程后参加各类人工智能相关的技能大赛，通过这种方式起到“以赛促学”的目的。
4．“活动导向设计”的教学方法
在课程教学中融入案例教学法、启发教学法、互动式教学法等多种教学方法的组合。适时选用提问、讨论等生动花样的形式，营造师生互动、生生互动的学习氛围。
5． 注重过程考核
考核方式突出“四个注重”。考核内容“注重”能力，考核形式“注重”多样化，考核评价“注重”过程，考核机制“注重”多种奖励。注重过程考核，坚持全面评价，强调知行统一，对学生掌握知识起到积极作用。
三、典型工作任务
根据职业岗位的需求，总结归纳如下典型工作任务：
（一）基于谓词逻辑的机器推理
1.一阶谓词逻辑
2.归结演绎推理
3.应用归结原理求取问题答案
（二）图搜索技术 
1. 状态图搜索
2. 与或图搜索
3. 博弈树搜索
（三）产生式系统 
１．产生式规则
２．产生式系统
3. 产生式与或图搜索
（四）知识表示
1. 知识及其表示
2．框架
3．语义网络
（五）不确定性推理方法 
1．不确定性及其类型
2. 不确定性知识的表示
（六）专家系统 
1. 专家系统的概念
2. 专家系统的结构
3. 专家系统的应用与发展
4. 专家系统设计与实现
5. 专家系统开发与环境
四、具体教学目标
（一）知识目标
1. 掌握人工智能的发展概况，人工智能研究的课题种类。
2. 掌握归结演绎推理。
3. 掌握与或图的启发式搜索算法。
4. 掌握Herbrand 定理  。
5. 掌握产生式表示、语义网络表示。
6. 掌握论证理论。
7. 掌握专家系统的开发与使用。
8. 掌握常用的机器学习的方式。
（二）能力目标
1. 对不确定性推理方法之证据理论；机器学习（机器学习概论、实例学习、基于解释的学习、决策树学习、神经网络学习）有很好的理解。
2. 理解人工智能研究的发展和基本原则；知识原则、知识表示的作用、功能、性能；自动规划技术的新进展，人工智能的最新进展和面临的挑战。
3. 会编写高级搜索算法。
（三）素质目标
1．具有良好的协调工作，团队精神和组织管理能力。
2．具有提出问题、分析问题及解决问题的能力。
3．具有吃苦耐劳和良好的抗压心理素质。
4．较强的自我知识技术更新能力。
五、课程内容和要求
序号
java技术专家工作任务
学习要求
活动设计
学时
1
基于谓词逻辑的机器推理文法和语言
子任务1：一阶谓词逻辑 。
子任务2：归结演绎推理 。
子任务3：应用归结原理求取问题答案。
子任务4：归结策略
子任务5：Horn 子句归结与逻逻程序。
子任务6：非归结演绎道理。
1.会判断状态并根据状态确定搜索状态；
2.掌握运用与或图搜索；
3.了解状态图、与或图问题求解
活动一：一阶谓词逻辑表示法。
活动二：归结演绎推理的逻辑基础。
活动三：应用归结原理求取问题答案的步骤。
活动四：几种常见的归结策略。
活动五：horn语句归结原理的C++实现。
活动六：非归结演绎推理。
8
2
图搜索技术
子任务1：状态图搜索
子任务2：与或图搜索
子任务3：博弈树搜索
1.会判断状态并根据状态确定搜索状态；
2.掌握运用与或图搜索；
3.了解状态图、与或图问题求解
活动一：状态图搜索状态空间表示。
活动二：状态图常见问题及解决方法。
活动三：与或图搜索实例AO算法。
活动四：与或图问题求解。
活动五：博弈树搜索算法。
6
3
产生式系统
子任务1：产生式规则
子任务2：产生式系统
子任务3：产生式与或图搜索
1.理解产生系统结构并且会在程序设计中，针对不同需求灵活运用算法；
2.理解产生式系统；
3.掌握与或式产生系统；
活动一：产生式表示法。
活动二：产生式系统设计。
活动三：对于与或图的搜索,产生式系统的任务。
8
4
知识表示
子任务一：知识及其表示
子任务二：框架
子任务三：语义网络
1. 了解知识表示的概念；
2. 理解框架；
3. 熟练使用框架；
4. 掌握方法的定义、特点、作用。
活动一：知识及其表示。
活动二：主流框架简介。
活动三：语义网络分析常见步骤。
活动四：语义网络表示方法。
8
5
不确定性推理方法
子任务1：不确定性及其类型
子任务2：不确定性知识的表示
1.掌握不确定性及其类型；
2.了解不确定性知识的表示。
活动一：不确定性类型的具体表现以及常见算法。
活动二：不确定型知识表示。
8
6
开发专家系统
子任务1：清楚开发流程。
子任务2：掌握开发技巧
子任务3：复习学过的知识
1. 了解专家系统的概念
2. 清楚专家系统的结构
3. 专家系统的应用与发展
4. 掌握专家系统设计与实现
5. 专家系统开发与环境
活动一：开发环境搭建，正确配置IDE。
活动二：需求分析。
活动三：模块设计。
活动四：算法实现。
活动五：交叉学科探讨。
10

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