课程总体目标

本课引导学生理解知识与数据、信息的区别，掌握产生式规则、语义网络、框架、知识图谱等常见知识表示方法，理解启发式搜索、贝叶斯推理的基本思想，认识专家系统的组成、工作原理、优势与局限，能够将知识表示与推理方法应用于简单问题求解。

具体学习目标

本课程共设置 6 项学习目标，涵盖知识理解、技能应用与科学探究三个维度。

1
理解知识

能说明知识与数据、信息的区别，理解知识在人工智能中的重要性。

目标
2
掌握表示

能列举并比较产生式规则、语义网络、框架、知识图谱等知识表示方法。

目标
3
理解搜索

能说明状态空间、启发式搜索和 A* 算法的基本思想。

目标
4
掌握推理

能理解贝叶斯定理和朴素贝叶斯方法，解决简单概率推理问题。

目标
5
认识专家系统

能描述专家系统的组成、工作原理和应用领域。

目标
6
分析评价

能分析专家系统与知识工程的优势与局限。

目标

学习路径时间线

  • 1
    认知阶段

  • 2
    巩固阶段

  • 3
    练习阶段

完成后你将掌握

能说明知识与数据、信息的区别，列举常见知识表示方法
能理解启发式搜索、A* 算法和贝叶斯推理的基本思想
能描述专家系统的组成、工作原理和应用领域