课程大纲：人工智能导论——面向人文社科专业培训
第一章 绪论
1.1 人工智能的概念
1.2 人工智能发展简史
1.3 人工智能发展现状和趋势
1.4 课程内容概述
第二章 知识表示
2.1 知识表示概述
2.2 一阶谓词逻辑知识表示
2.3 产生式知识表示
2.4 框架知识表示
第三章 自动推理与专家系统
3.1 引言
3.2 确定性推理
3.3 不确定性推理
3.4 专家系统简介
第四章 知识图谱
4.1 知识图谱概述
4.2 典型知识图谱
4.3 知识图谱技术与应用
第五章 搜索技术
5.1 引言
5.2 状态空间图模型
5.3 盲目搜索策略
5.4 启发式搜索策略
5.5 博弈搜索策略
第六章 进化智能与群体智能
6.1 引言
6.2 进化智能：遗传算法
6.3 群体智能：蚁群算法
附章A：人工智能的数学基础
A1 基本知识
A2 向量与矩阵
A3 导数基础
A4 梯度下降方法
第七章 机器学习
7.1 引言
7.2 有监督学习
7.3 无监督学习
7.4 弱监督学习
7.5 强化学习
第八章 深度学习（上）
8.1 引言
8.2 感知机算法
8.3 前馈神经网络与BP算法
8.4 卷积神经网络
第八章 深度学习（下）
8.5 循环神经网络
8.6 注意力与记忆机制
8.7 生成对抗网络
第九章 人工智能典型应用
9.1 引言
9.2 计算机视觉
9.3 语音处理技术
9.4 语言智能技术
9.5 智能竞技
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