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章超越典型搜索

4.1局部搜索算法和更优化问题

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

第10章典型规划

10.1典型规划的定义

10.2状态空间搜索规划算法

10.3规划图

10.4其他典型规划方法

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

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