5 月 25 日 20
星期四
5 月 29 日 21
星期一
6月1日 22
星期四
6月5日 23
星期一
6月8日 24
星期四
遗传算法及其应用
4、编码、群体设定 2
5、适应度函数
6、选择、交叉、变异
遗传算法及其应用
7、一般计算步骤与特点 2
8、遗传算法改进算法
9、遗传算法应用
实验（基于神经网络的优化计算实验） 2
4月6日
3、鲁宾逊归结原理
7
2
星期四
4、确定性推理方法的应用：归结反演
5、应用归结原理求解问题
思考题 P66（1） P66（5）
8
4 月 13 日
实验（自主设计分组、讨论、任务布置）
2
星期四
健 A303、305
4 月 17 日 9
星期一
4 月 20 日 10
星期四
4 月 24 日 11
星期一
4 月 27 日 12
5、BP 神经网络学习算法
6、BP 神经网络应用
人工神经网络及其应用
7、Hopfield 神经网络结构基础 2
8、Hopfield 神经网络学习算法
9、Hopfield 神经网络应用
遗传算法及其应用
1、遗传算法的产生与背景 2
2、遗传算法的思想与发展
3、遗传算法的基本概念
思考题 P197（3） P197（4）
思考题 P90（1） P91（8）
思考题 P114（1） P114（2）
5月1日 13
星期四
5月4日 14
星期四
专家系统与机器学习
1、专家系统的产生与发展、概念 2
2、专家系统一般结构
3、专家系统的工作原理及其建立方法
专家系统与机器学习
4、专家系统实例 2
5、专家系统的开发工具
6、机器学习概念与发展
浙江工业大学授课计划书
（ 2016 / 2017 学年第 2 学期）
课程名称：人工智能导论 I
主讲教师： 王振华
软件工程 1503;软件工程 1504;
授课班级：
辅导教师：
授课时间： 2017 年 2 月 23 日 — 2017 年 6 月 8 日
总学时：
48
导论（第三版）
采用教材：人工智能
讲 课：
星期四
5、框架等
教 习题或实验
具
思考题 P19（1） P19（3）
思考题
电
P41（1）
子
P41（4）
课
确定性推理方法
件
3 月 23 日
1、推理的基本概念
PPT
5
2
星期四
2、确定性推理方法：自然演绎推理、谓词公
式化为子句集的方法
3 月 30 日
实验（产生式系统实验）
6
2
星期四
健 A303、305
确定性推理方法
5月8日 15
星期一
实验（A*算法实验） 2
健 A307、308
5 月 11 日 16
星期四
5 月 15 日 17
星期一
5 月 18 日 18
星期四
5 月 22 日 19
星期一
人工神经网络及其应用
1、神经元基本概念 2
2、神经网络的基本概念
3、神经网络类型与特点
人工神经网络及其应用
4、BP 神经网络结构基础 2
顺பைடு நூலகம்
时
授课日期
序
数
每课内容摘要
人工智能绪论
2 月 23 日
1
2 1、人工智能的概念
星期四
2、人工智能的发展简史
人工智能绪论
3月2日
2
2 3、人工智能研究的基本内容
星期四
4、人工智能的主要研究领域
知识表示
3月9日
1、知识的特性
3
2
星期四
2、分类和表示
3、一阶谓词逻辑
知识表示
3 月 16 日
4
2 4、产生式
健 A308
实验（遗传算法实验） 2
健 A306
实验（自主设计：分组验收） 2
健 A306
思考题 P136（1） P136（2）
星期四
不确定性推理方法
1、不确定性推理的基本概念 2
2、可信度方法
3、证据理论等基于概率的推理方法
不确定性推理方法
2 4、模糊推理方法
5、模糊推理方法应用
基于搜索的问题求解策略
2 1、搜索的概念
2、状态空间的搜索策略
基于搜索的问题求解策略
3、盲目的图搜索策略 2
4、启发式图搜索策略
5、搜索求解策略应用
36
12
实
验：
习题课：
课程设计：
教研室主任签名：
年
月
日
注：①《授课计划书》由主讲教师填写，经学科负责人审批后交教师所在院系部 教学秘书，教学秘书每年 10 月送校档案室归档。
②同一课程同一进程，由学科负责人填写一份即可。 ③主讲教师应将《授课计划书》于授课开始时告知学生。
学期授课计划
课程名称： 人工智能导论