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人工智能课程 产生式部分的一个实验设计：用产生式解决“过河问题”

《人工智能导论实验》教学大纲

 

 

 

课程中文名称：   人工智能导论实验

课程类型：   任选课

学时：       总学时 18 

 

 

 

一、 实验目的

 

《人工智能实验》是继数据结构、高级语言、算法分析与设计之后而独立开设的实验课程，是计算机软件、计算机应用、计算机网络、软件工程等专业的一门重要的专业选修课程。

其目的主要是通过本课程的学习，使学生受到严格的人工智能实验训练，能规范地掌握人工智能实验环境和工具的基本操作和技能，熟悉人工智能实验环境和工具的基本操作使用和应用范围，加深对人工智能理论课程中基本原理和基本知识的理解认识。

在培养学生掌握实验的基本操作、基本技能和基本知识的同时，进一步培养学生分析问题和解决问题的能力，培养学生的创新意识、创新精神和创新能力，为学生今后从事科研、教学或企事业单位的分析检验以及新技术的研发工作打下扎实的基础。

 

 

二、实验教学环境

 

2       Windows 98/2000/2003/XP/NT；

2       C/VC++/Delphi/C++Builder

2       Prolog

 

三、实验内容

 

序号
 实验项目名称
 项目学时数
 实验类型
 
演示或验证性
 综合性
 设计性
 
1
 二维网格空间中机器人(绕过障碍物)
 3
 √
  
  
 
2
 用A*搜索求解n数码问题
 3
 √
  
  
 
3
 用Prolog求解传教士和野人问题
 12
  
 √
  
 

      

说明：

     人工智能这门课程中涉及到的内容比较广泛，而且每一种人工智能中涉及到的技术（思想和方法）都是比较复杂的，必须考虑到诸多因素。因而这门课程的实验都是综合性和设计性的，要求的时间比较多。所以，在这门课程的实验中，我们仅仅要求从上面的七个候选试验项目中，选作其中的任意两个即可。

 

四、 实验要求：

 

1. 基本掌握设计课题的基本步骤和方法；

2. 掌握人工智能对问题表示（建摸）方法；

3. 掌握人工智能中的基本搜索技术及其应用；

4．掌握人工智能中的基本知识表示和推理方法；

5. 根据课题的要求进行上机实验调试。

 

五、 实验指导书及参考文献

 

   （一）、实验指导书

 

          人工智能实验指导书 （自编）

 

   （二）、参考文献

 

   1、Artificial Intelligence: A New Synthesis, by Nils J. Nilsson. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann Publishers, Inc. 1998.

    2、陆汝钤，人工智能（上、下册），科学出版社， 1996年

    3、石纯一等，人工智能原理，清华大学出版社，1993年

 

六、 成绩考核

    

通过设计答辩方式，并结合学生的动手能力，独立分析解决问题的能力和创新精神，总结报告和答辩水平以及学习态度综合考评。

成绩分优、良、中、及格和不及格五等。 考核标准包括：

1.系统设计的可用性          

2.实用性

3.通用性                 

4.可扩充性

5.学生的动手能力            

6.创新精神

7.文档水平    　　　　　 

8.答辩水平