人工智能课程培训有哪些内容？

(1)了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域.

(2)较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。

(3)掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等.了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法.

(4)掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念.

(5)概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等.

(6)简介人工智能程序设计的语言和工具.

(7)掌握VisualProlog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能程序。

培训内容：

一、学习目的要求

1、认识状态空间法

2、理解问题归约法

3、认识谓词逻辑法

4、认识语义网络法

5、认识框架表示

6、认识剧本表示

7、理解过程表示

二、主要教学内容

1、状态空间法

2、问题归约法

3、谓词逻辑法

4、语义网络法

5、框架表示

6、剧本表示

7、过程表示

1、认识盲目搜索

2、理解启发式搜索

3、了解遗传算法

4、了解模拟退火法

1、盲目搜索

2、启发式搜索

3、遗传算法

4、模拟退火法

1、理解消解原理

2、理解规则演绎系统

3、理解产生式系统

3、认识不确定性推理

4、理解非单调推理

1、消解原理

2、规则演绎系统

3、产生式系统

4、不确定性推理

5、非单调推理

1、了解机器学习的定义、研究意义与发展历史

2、认识机器学习的主要策略与基本结构

3、理解机械学习

4、理解基本解释经验的学习

5、了解基于事例的学习

6、了解基于概念的学习

7、了解基于类比的学习

8、理解基于神经网络的学习

1、机器学习的定义、研究意义与发展历史

2、机器学习的主要策略与基本结构

3、机械学习

4、基本解释经验的学习

5、基于事例的学习

6、基于概念的学习

7、基于类比的学习

8、基于神经网络的学习

1、理解规划的作用与任务

2、理解基于谓词逻辑的规划

3、了解STRIPS规划系统

4、了解分层规划

1、规划的作用与任务

2、基于谓词逻辑的规划

3、STRIPS规划系统

4、分层规划

1、不同模型的专家系统

2、理解专家系统

3、了解专家系统开发工具

4、理解专家系统实例

1、专家系统

2、基于规则的专家系统

3、基于框架的专家系统

4、基于模型的专家系统

5、专家系统开发工具

6、专家系统实例

1、理解语言及其理解的一般问题

2、理解句法和语义的自动分析

3、了解句子的自动理解

4、了解语言的自动生成

5、了解文本的自动翻译

6、理解自然语言理解系统的主要模型

7、理解自然语言理解系统应用举例

8、了解语音识别

1、语言及其理解的一般问题

2、句法和语义的自动分析

3、句子的自动理解

4、语言的自动生成

5、文本的自动翻译

6、自然语言理解系统的主要模型

7、自然语言理解系统应用举例

8、语音识别

1、了解智能控制的历史沿革

2、了解智能控制的研究领域

3、理解智能控制的学科结构理论

4、了解智能控制系统

1、智能控制概述

2、智能控制的研究领域

3、智能控制的学科结构理论

4、智能控制系统

1、了解逻辑型编程语言

2、综合应用LISP语言

3、综合应用PROLOG语言

4、了解关系数据库

1、逻辑型编程语言

2、LISP语言

3、PROLOG语言

4、关系数据库

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