课程大纲

课程大纲

高级人工智能

课程编码:180086081200P1005H 英文名称:Advanced Artificial Intelligence 课时:60 学分:3.00 课程属性:学科核心课 主讲教师:沈华伟等

教学目的要求
本课程是为计算机科学与技术专业研究生开设的专业核心课程,其目的是使学生掌握人工智能的基本理论、原理与实现方法,并进一步掌握该领域的最新技术。本课程首先回顾智能系统在搜索、知识表示、机器学习等方面的基本知识,然后从连接主义、符号主义、行为主义三个角度分别讲述人工智能的进展,具体包括深度学习、知识计算和强化学习等,并对应用实践进行深入探讨。
本课程将授课与编程结合,培养学生使用人工智能技术解决实际问题的能力,并逐步积累独立学习和研究的经验。

预修课程
机器学习导论

大纲内容
第一章 人工智能概述
第1节 人工智能发展历程 3.0学时
第2节 人工智能基础 3.0学时
第二章 深度学习
第1节 人工神经网络和深度学习基础 3.0学时
第2节 序列数据的深度学习模型 3.0学时
第3节 图像数据的深度学习模型 3.0学时
第4节 深度学习模型的训练方法 3.0学时
第5节 图神经网络 3.0学时
第6节 深度学习模型的安全问题 3.0学时
第三章 知识计算
第1节 命题逻辑的语义推论 3.0学时
第2节 命题逻辑的形式推演 3.0学时
第3节 谓词逻辑 3.0学时
第4节 模糊知识表达和推理 3.0学时
第5节 知识表示学习 3.0学时
第四章 群体智能
第1节 演化计算 3.0学时
第2节 强化学习I 3.0学时
第3节 强化学习II 3.0学时
第4节 博弈论I 3.0学时
第5节 博弈论应用 3.0学时
第五章 答疑和考试
第1节 课题答疑 3.0学时
第2节 闭卷笔试 3.0学时

教材信息
1、 高级人工智能 史忠植 2011 科学出版社

参考书
1、 《人工智能:一种现代的方法》 罗素;诺维格 2013 清华大学出版社

课程教师信息
沈华伟,博士,中国科学院计算技术研究所研究员,博士生导师,中国中文信息学会社会媒体处理专委会副主任。主要研究方向:网络数据挖掘、机器学习、智能算法安全。先后获得过CCF优博、中科院优博、首届UCAS-Springer优博、中科院院长特别奖、入选中科院青年创新促进会优秀会员、中科院计算所“学术百星”。2013年在美国东北大学进行学术访问。获国家技术发明二等奖、北京市科学技术二等奖、中国电子学会科学技术一等奖、中国中文信息学会钱伟长中文信息处理科学技术一等奖。主持国家重点研发计划项目、国家自然科学基金等10余项科研项目,出版个人专/译著3部,在Science、PNAS等期刊和WWW、SIGIR、AAAI、IJCAI、CIKM、WSDM等会议上发表论文100余篇。担任PNAS、IEEE TKDE、ACM TKDD等10余个学术期刊审稿人和KDD、WWW、SIGIR、AAAI、IJCAI、CIKM、WSDM等20余个学术会议的程序委员会委员。
罗平,中国科学院计算技术研究所,副研究员,博士生导师。2007年在中科院计算所获得博士学位。毕业后就职于惠普研究院,任研究员、高级研究员等职位,于2014年加入中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室任副研究员。主要研究兴趣:机器学习与数据挖掘以及大数据下的实际新型应用。近几年,在包括SIGKDD, IJCAI, CIKM, ICDM等顶级国际会议和TKDE, TIT, TKDD等顶级国际期刊上发表三十几篇高质量论文,获得知识管理领域重要学术会议ACM CIKM“最佳学生论文”奖,并两次获得国际主流学术会议“最佳论文提名奖”。担任过2012年SIGKDD会议Poster Session主席,2013年IEEE ICDM会议Poster Session主席,和多次担任SIGKDD, WWW, CIKM, ICDM等顶级国际会议的程序委员会委员。在机器学习和数据挖掘领域取得了一定国际影响。