人工智能作为智能科学与技术专业的专业核心课，是计算机科学的一个分支，主要研究如何利用计算机来模拟人类的智能活动。其主要任务是建立智能信息处理理论，从定性角度拓展计算机的能力。它是一门综合性、实践性、创新性和广泛性的科学应用领域。
本课程通过绪论、盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、经典逻辑推理、不确定性推理、专家系统七部分内容，介绍人工智能的基本知识、基本概念、基本特点以及人工智能的应用领域，启发开拓学生思路，使之了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。掌握盲目搜索、知情搜索和博弈中搜索的基本原理、知识表示方法和相关算法；掌握规则演绎系统和产生式系统的推理技术；掌握运用概率推理、可信度方法、证据理论、模糊理论进行不确定性推理；了解专家系统的原理、建立和使用方法。
1 绪论
1.1人工智能的基本概念
1.2人工智能的发展简史
1.3人工智能研究的基本内容
1.4未来人工智能社会畅想
1绪论单元测验
2 搜索技术
2.1引子
2.2搜索问题
2.3搜索问题的表示
2.4解的搜索
2.5盲目搜索
2.6小结
2搜索技术单元测验
3 知情搜索
3.1启发搜索
3.2知情搜索--找到任何解
3.3知情搜索--找到最优解
3.4知情搜索--高级搜索算法：约束满足搜索
3.5小结
3 知情搜索单元测验
4 博弈中的搜索
4.1博弈原理
4.2博弈树及其评估
4.3极小化极大算法
5 经典逻辑推理
5.1 逻辑与知识表示
5.2 自然演绎推理
5.3 归结演绎推理
5 经典逻辑推理单元测试
6 不确定性推理
6.1产生式系统
6.2 可信度方法
6.3 证据理论
6 不确定性推理1测试
7 模糊推理
7.1 模糊理论
7.2 模糊推理
7模糊推理测试
8 专家系统
8.1 专家系统简介
8.2 专家系统的工作原理
8.3 知识获取的主要过程与模式
8.4 专家系统的建立
8.5 两个著名的专家系统的案例
8.6 专家系统的开发工具
8专家系统测试