課程內(nèi)容：

智能系統(tǒng)需要能夠?qū)κ澜邕M(jìn)行表征和推理。本課程介紹了知識(shí)表示和不同類型的自動(dòng)推理的主要思想。課程將理論與實(shí)踐相結(jié)合，課程結(jié)束時(shí)，學(xué)生將了解此類系統(tǒng)使用的原理，并獲得在運(yùn)行系統(tǒng)中實(shí)施這些原理的經(jīng)驗(yàn)。

課程目標(biāo)：

本課程旨在為人工智能中的知識(shí)表示和推理提供概念和實(shí)踐（系統(tǒng)構(gòu)建）基礎(chǔ)。

教學(xué)大綱：

1、一階邏輯和自動(dòng)推理：語法和語義；語句形式轉(zhuǎn)換；有序解析；基于飽和度的證明搜索；模型構(gòu)建。

2、Prolog：語法和執(zhí)行；簡(jiǎn)單邏輯程序；與帶有Horn子句的后向鏈的關(guān)系；用Prolog進(jìn)行定理證明。

3、知識(shí)表示：本體論工程；類別和對(duì)象；事件；類別推理系統(tǒng)；語義網(wǎng)絡(luò)；描述邏輯學(xué)；利用缺省信息進(jìn)行推理。

4、歸納推理和抽象推理：作為邏輯問題的學(xué)習(xí)；利用知識(shí)學(xué)習(xí)；歸納邏輯編程；解釋與診斷；基于解釋的學(xué)習(xí)。

學(xué)習(xí)成果：

成功完成本課程后，學(xué)生將能夠：

1、描述、區(qū)分和應(yīng)用不同的知識(shí)表示形式來模擬知識(shí)庫。

2、描述一階邏輯（以及 Datalog 和 Prolog 片段）的語法和語義，并將其用于問題建模。

3、演示正向和反向鏈?zhǔn)酵评矸椒?，比較其實(shí)現(xiàn)和實(shí)際特點(diǎn)（如效率、終止等）。

4、應(yīng)用基于解析的推理技術(shù)（向子句形式的轉(zhuǎn)換、解析、飽和）建立一階問題的屬性。

5、解釋一階邏輯（片段和擴(kuò)展）推理技術(shù)的理論局限性。

6、編寫解決自動(dòng)推理任務(wù)的Prolog程序，并解釋程序的執(zhí)行方式。

7、區(qū)分演繹推理、歸納推理和歸納推理，并應(yīng)用其在基于知識(shí)的系統(tǒng)中進(jìn)行學(xué)習(xí)和推理。

8、將基于知識(shí)的方法與現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用聯(lián)系起來，例如（但不限于）程序合成或電路設(shè)計(jì)驗(yàn)證。