人工智能培訓目的：

　　(1)了解人工智能的概念和人工智能的發展，了解國際人工智能的主要流派和路線，了解國內人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領域.

　　(2)較詳細地論述知識表示的各種主要方法。重點掌握狀態空間法、問題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語義網絡法，了解知識表示的其他方法，如框架法、劇本法、過程法等。

　　(3)掌握盲目搜索和啟發式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優先搜索、深度優先搜索、等代價搜索、啟發式搜索、有序搜索、A*算法等.了解博弈樹搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法.

　　(4)掌握消解原理、規則演繹系統和產生式系統的技術、了解不確定性推理、非單調推理的概念.

　　(5)概括性地介紹人工智能的主要應用領域，如專家系統、機器學習、規劃系統、自然語言理解和智能控制等.

　　(6)簡介人工智能程序設計的語言和工具.

　　(7)掌握Visual Prolog編程環境，會使用Prolog語言編寫簡單的智能程序。

　　培訓內容：

　　知識表示方法

　　一、學習目的要求

　　1、認識狀態空間法

　　2、理解問題歸約法

　　3、認識謂詞邏輯法

　　4、認識語義網絡法

　　5、認識框架表示

　　6、認識劇本表示

　　7、理解過程表示

　　二、主要教學內容

　　1、狀態空間法

　　2、問題歸約法

　　3、謂詞邏輯法

　　4、語義網絡法

　　5、框架表示

　　6、劇本表示

　　7、過程表示

　　搜索原理

　　一、學習目的要求

　　1、認識盲目搜索

　　2、理解啟發式搜索

　　3、了解遺傳算法

　　4、了解模擬退火法

　　二、主要教學內容

　　1、盲目搜索

　　2、啟發式搜索

　　3、遺傳算法

　　4、模擬退火法

　　推理技術

　　一、學習目的要求

　　1、理解消解原理

　　2、理解規則演繹系統

　　3、理解產生式系統

　　3、認識不確定性推理

　　4、理解非單調推理

　　二、主要教學內容

　　1、消解原理

　　2、規則演繹系統

　　3、產生式系統

　　4、不確定性推理

　　5、非單調推理

　　機器學習

　　一、學習目的要求

　　1、了解機器學習的定義、研究意義與發展歷史

　　2、認識機器學習的主要策略與基本結構

　　3、理解機械學習

　　4、理解基本解釋經驗的學習

　　5、了解基于事例的學習

　　6、了解基于概念的學習

　　7、了解基于類比的學習

　　8、理解基于神經網絡的學習

　　二、主要教學內容

　　1、機器學習的定義、研究意義與發展歷史

　　2、機器學習的主要策略與基本結構

　　3、機械學習

　　4、基本解釋經驗的學習

　　5、基于事例的學習

　　6、基于概念的學習

　　7、基于類比的學習

　　8、基于神經網絡的學習

　　規劃系統

　　一、學習目的要求

　　1、理解規劃的作用與任務

　　2、理解基于謂詞邏輯的規劃

　　3、了解STRIPS規劃系統

　　4、了解分層規劃

　　二、主要教學內容

　　1、規劃的作用與任務

　　2、基于謂詞邏輯的規劃

　　3、STRIPS規劃系統

　　4、分層規劃

　　專家系統

　　一、學習目的要求

　　1、不同模型的專家系統

　　2、理解專家系統

　　3、了解專家系統開發工具

　　4、理解專家系統實例

　　二、主要教學內容

　　1、專家系統

　　2、基于規則的專家系統

　　3、基于框架的專家系統

　　4、基于模型的專家系統

　　5、專家系統開發工具

　　6、專家系統實例

　　自然語言理解

　　一、學習目的要求

　　1、理解語言及其理解的一般問題

　　2、理解句法和語義的自動分析

　　3、了解句子的自動理解

　　4、了解語言的自動生成

　　5、了解文本的自動翻譯

　　6、理解自然語言理解系統的主要模型

　　7、理解自然語言理解系統應用舉例

　　8、了解語音識別

　　二、主要教學內容

　　1、語言及其理解的一般問題

　　2、句法和語義的自動分析

　　3、句子的自動理解

　　4、語言的自動生成

　　5、文本的自動翻譯

　　6、自然語言理解系統的主要模型

　　7、自然語言理解系統應用舉例

　　8、語音識別

　　智能控制

　　一、學習目的要求

　　1、了解智能控制的歷史沿革

　　2、了解智能控制的研究領域

　　3、理解智能控制的學科結構理論

　　4、了解智能控制系統

　　二、主要教學內容

　　1、智能控制概述

　　2、智能控制的研究領域

　　3、智能控制的學科結構理論

　　4、智能控制系統

　　人工智能程序設計

　　一、學習目的要求

　　1、了解邏輯型編程語言

　　2、綜合應用LISP語言

　　3、綜合應用PROLOG語言

　　4、了解關系數據庫

　　二、主要教學內容

　　1、邏輯型編程語言

　　2、LISP語言

　　3、PROLOG語言

　　4、關系數據庫