人工智能原理与算法
课程编码：180206081100P1001H
英文名称：Principle and Algorithms of Artificial Intelligence
课时：60
学分：3.00
课程属性：学科核心课
主讲教师：雷震等
教学目的要求
本课程是为计算机、软件、自动化、人工智能、信息安全、电子信息等学科研究生的核心课，课程讲授和讨论人工智能主要思想、基本原理、关键技术和典型应用。通过本课程的学习，希望学生能掌握人工智能基本原理和关键技术，了解人工智能前沿研究和最新成果，力争使学生在理解和掌握大纲所要求的知识内容的基础上，能正确地运用讲授的理论、方法和应用知识解决涉及人工智能的简单实际问题。
预修课程
微积分、高等代数、概率统计、计算机基础
大纲内容
第一章 绪论 2学时 雷震
第1节 什么是人工智能
第2节 人工智能的基础
第3节 人工智能里程碑事件
第4节 解析人工智能的本质
第二章 智能体 3学时 雷震
第1节 智能体和环境
第2节 环境的本质
第3节 智能体的结构
第三章 解空间搜索 4学时 雷震
第1节 问题求解的定义
第2节 搜索求解
第3节 无信息搜索
第4节 启发式搜索
第5节 启发式函数
第四章 复杂环境下的局部搜索 3学时 雷震
第1节 局部搜索和最优化
第2节 连续空间局部搜索
第3节 不确定动作搜索
第4节 可观察信息搜索
第五章 对抗博弈 3学时 雷震
第1节 博弈的定义
第2节 优化决策
第3节 α—β剪枝
第4节 实时决策
第5节 可观察博弈
第六章 约束满足问题 4学时 雷震
第1节 约束满足问题定义
第2节 约束满足问题推理
第3节 约束满足问题回溯搜索
第4节 约束满足问题局部搜索
第七章 命题逻辑 4学时 雷震
第1节 命题逻辑的定义
第2节 命题逻辑定理证明
第3节 命题逻辑模型检验
第八章 谓词逻辑 3学时 雷震
第1节 谓词逻辑的语法和语义
第2节 谓词逻辑的应用
第3节 谓词逻辑与知识表示
第九章 谓词逻辑的推理 4学时 雷震
第1节 命题推理与谓词推理
第2节 合一和合一子
第3节 前向推理
第4节 反向推理
第5节 归结原理
第十章 知识表示 2学时 雷震
第1节 本体表示
第2节 类别和对象
第3节 事件
第4节 推理系统
第十一章 经典规划 2学时 雷震
第1节 经典规划的定义
第2节 状态空间搜索规划算法
第3节 规划图
第4节 规划方法分析
第十二章 不确定知识的表示 4学时 朱翔昱
第1节 不确定环境下的决策
第2节 重要的概率论知识
第3节 贝叶斯原理与应用
第十三章 概率推理 4学时 朱翔昱
第1节 概率图模型
第2节 贝叶斯网络
第3节 条件分布的有效表达
第4节 贝叶斯网络中的精确推理
第5节 贝叶斯网络的近似推理
第十四章 时间概率推理 4学时 朱翔昱
第1节 时间与不确定性
第2节 时序模型中的推理
第3节 隐马尔可夫模型
第4节 卡尔曼滤波器
第5节 动态贝叶斯网络
第十五章 样例学习 4学时 朱翔昱
第1节 学习形式
第2节 学习决策树
第3节 评估和选择最佳假说
第4节 计算学习理论
第5节 线性回归和分类
第6节 非参数化模型
第十六章 感知能力 8学时 朱翔昱
第1节 计算机视觉
第2节 深度学习在生物特征识别中的应用
第十七章 考试 2学时 雷震
第1节 课堂开卷
教材信息
1、
人工智能：现代方法（第4版）
斯图尔特·罗素
2022年12月
人民邮电出版社
参考书
1、
人工智能(上下册)@人工智能@Bayesian Reasoning and Machine Learning@Elements of Statistical Learning
陆汝钤@马少平@David/Barber@Hastie/Tibshirani/ Friedman
2023年1月@2004年8月@2011年1月@2016年1月
上海科学技术文献出版社@清华大学出版社@Cambridge University Press@Springer
课程教师信息
雷震，男，中国科学院自动化研究所研究员，博士生导师。IAPR Fellow，AAIA Fellow，爱思唯尔中国高被引学者（2020,2021），入选2022全球前2%顶尖科学家榜单。其主要研究方向为生物特征识别，智能视频分析，人工智能基础理论，发表论文200余篇，其中包括计算机视觉与模式识别领域顶级期刊IEEE TPAMI，图像处理领域顶级期刊IEEE TIP，计算机视觉和模式识别顶级会议ICCV, CVPR, ECCV等。Google Scholar文章引用次数2.3万余次，H-index：74。任IEEE TIFS, Pattern Recognition, Neurocomputing和IET Computer Vision副主编。
朱翔昱，中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室副研究员。长期从事三维人脸重建、人脸识别等方面的相关理论研究与应用，在国际顶级期刊和会议（T-PAMI, IJCV, CVPR, ECCV, ICLR）发表论文70余篇，Google总引用次数7200余次。中科院青促会成员，入选百度学术全球华人AI青年学者榜单，北京科协青年人才托举工程。担任ACM MM（CCF:A类）领域主席。相关成果获中国电子学会科技进步二等奖，中国图象图形学学会优秀博士论文提名奖，ICCV人脸识别、FG人脸微表情等国际赛事冠军，CCBR 2022最佳海报论文奖。授权国家发明专利8项。研发的全姿态三维人脸重建受到国内外同行的广泛关注（谷歌学术引用1200余次），相关开源代码在Github上收获5790星，并被PyTorch官方Twitter报道。主持腾讯犀牛鸟专项研究计划、基金委面上及青年项目。作为算法负责人研发的三维人脸重建和人脸识别系统，在电商、安防、金融等多个行业落地应用。研发的三维人脸及人体动捕系统在阿里数字人生、淘宝直播、天猫数字藏品等APP上线，累计调用量超过500万；研发的大规模人脸布控系统已在河南省公安厅、广州市公安局、无锡市公安局、福州市铁路公安处等单位应用；研发的人脸身份认证服务平台应用于人民银行、太平人寿、证通股份等金融单位