本课程介绍人工智能的一般原理，内容包含四个方面的内容：搜索与问题求解、知识与推理、学习与发现以及领域应用。搜索与问题求解包括搜索求解问题的基本原理、搜索策略、图搜索以及博弈；知识与推理包括谓词逻辑基本知识、归结原理、归结反演、确定性推理；学习与发现包括机器学习的一些知识，即分类、回归、聚类算法等；以及深度学习入门，包括图像识别、卷积神经网络、自然语言处理、循环神经网络。
通过本课程的学习，学生能够掌握逻辑推理的基本原理与技术，会使用搜索策略求解问题，了解机器学习的基本概念，了解人工智能在行业中的应用。
授课目标
1、能够说出人工智能的内涵与外延、以及对社会的作用
2、能够理解机器学习的含义，能够掌握机器学习原理
3、会使用分类、回归、聚类方法求解问题
4、能利用深度学习方法构建网络，了解常见的深度学习网络
6、特别是利用卷积神经网络解决图像识别问题
7、能够理解自然语言理解方向的困难，学会使用循环神经网络解决问题
8、能够使用启发式搜索算法求解问题
9、能够使用产生式系统、谓词逻辑进行知识表示，会将一般的社会知识转换为逻辑知识
10、能够使用谓词逻辑进行确定性推理分析
11、本课程列出了若干个讨论问题，由学生自己思考讨
