武汉科技大学：人工智能概述——探索知识获取与应用

人工智能概述课程旨在为学生提供全面的理解，涵盖了人工智能的基本概念、发展历史、未来研究趋势以及核心研究领域。该课程分为三个部分：绪论、基础篇和提高篇。 在绪论部分，即第一章，学生将学习到人工智能的定义和基本研究背景。AI被定义为一门前沿学科，融合了计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学和语言学等多种学科知识，体现了其跨学科和综合性特征。AI被誉为20世纪的重要科技成就之一，与空间技术、原子能技术齐名。 课程的核心内容包括： 1. **问题求解的基本方法**：这是AI的基础，涉及搜索算法、归约和逻辑推理等技术，这些方法用于解决复杂问题，如决策制定和路径规划。 2. **知识表示方法**：重点介绍基于逻辑的方法，如谓词逻辑和一阶逻辑，以及语义网技术，这些用于表达和组织知识结构，使得机器能够理解和处理知识。 3. **KB系统设计**：知识库（Knowledge Base, KB）系统的构建是AI应用的关键，通过这些系统，AI系统可以储存、检索和处理大量的知识。 4. **智能规划和配置**：这部分探讨如何利用AI技术进行自动化规划，包括目标设定、任务分配和资源配置，以实现高效决策。 5. **编程设计能力**：课程强调人工智能编程设计，特别是使用Prolog等工具，帮助学生掌握编程技巧，以便实际操作和应用。 6. **提高篇**：包括非单调推理、不确定推理、模糊推理等高级技术，这些扩展了AI的处理能力，使其能适应复杂的现实环境。此外，还涉及机器视觉（感知）、自然语言理解（NLU）和Agent技术，这些都是实现智能交互和环境适应的关键。 7. **信息基础的智能化**：这部分强调如何利用信息理论和基础架构来支持智能化系统的发展，使之更具自主性和交互性。 这门课程不仅让学生理解人工智能的基本原理，还关注其实际应用和前沿发展趋势，旨在培养学生的创新思维和实践能力，为他们在AI领域的发展打下坚实的基础。