第一篇：《人工智能》詳細教學(xué)大綱[定稿]

……………………………… ………………………………………………………………裝……訂……線……………………………………………………………………………………………………………

《人工智能》教學(xué)大綱

課程名稱：人工智能 英語名稱：Artificial Intelligence 課程代碼：130234 課程性質(zhì)：專業(yè)必修 學(xué)分學(xué)時數(shù)： 5/80 適用專業(yè)：計算機應(yīng)用技術(shù)

修（制）訂人： 修（制）訂日期：2009年2月 審核人： 審核日期： 審定人： 審定日期：

一、課程的性質(zhì)和目的

（一）課程性質(zhì)

人工智能是計算機科學(xué)理論基礎(chǔ)研究的重要組成部分，人工智能課程是計算機科學(xué)技術(shù)專業(yè)的專業(yè)拓展選修課。通過本課程的學(xué)習使學(xué)生了解人工智能的提出、幾種智能觀、重要研究領(lǐng)域，掌握人工智能求解方法的特點。掌握人工智能的基本概念、基本方法，會用知識表示方法、推理方法和機器學(xué)習等方法求解簡單問題等。

（二）課程目的

1、基本理論要求：

課程介紹人工智能的主要思想和基本技術(shù)、方法以及有關(guān)問題的入門知識。要求學(xué)生了解人工智能的主要思想和方法。

2、基本技能要求：

學(xué)生在較堅實打好的人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（數(shù)理邏輯、概率論、模糊理論、數(shù)值分析）上，能夠利用這些數(shù)學(xué)手段對確定性和不確定性的知識完成推理；在理解Herbrand域概念和Horn子句的基礎(chǔ)上，應(yīng)用Robinson歸結(jié)原理進行定理證明；應(yīng)掌握問題求解（GPS）的狀態(tài)空間法，能應(yīng)用幾種主要的盲目搜索和啟發(fā)式搜索算法（寬度優(yōu)先、深度優(yōu)先、有代價的搜索、A算法、A*算法、博弈數(shù)的極大—極小法、α―β剪枝技術(shù)）完成問題求解；并能熟悉幾種重要的不確定推理方法，如確定因子法、主觀Bayes方法、D—S證據(jù)理論等，利用數(shù)值分析中常用方法進行正確計算。

3、職業(yè)素質(zhì)要求：結(jié)合實戰(zhàn)，初步理解和掌握人工智能的相關(guān)技術(shù)。

二、教學(xué)內(nèi)容、重（難）點、教學(xué)要求及學(xué)時分配 第一章：人工智能概述（2學(xué)時）

1、講授內(nèi)容：（1）人工智能的概念

（2）人工智能的研究途徑和方法（3）人工智能的分之領(lǐng)域（4）人工智能的基本技術(shù)（5）人工智能的發(fā)展概況

2、教學(xué)要求：

了解：研究途徑和方法、人工智能的分之領(lǐng)域、基本技術(shù)和發(fā)展概況。理解：人工智能的基本概念、基本技術(shù)

掌握：人工智能的發(fā)展概況，人工智能研究的課題種類

3、教學(xué)重點：人工智能概念

4、難點：人工智能的研究途徑和方法

第二章：基于謂詞邏輯的機器推理（2學(xué)時）

1、講授內(nèi)容：（1）一階謂詞邏輯（2）歸結(jié)演繹推理

（3）應(yīng)用歸結(jié)原理求取問題答案（4）歸結(jié)策略

（5）Horn子句歸結(jié)與邏輯程序（6）非歸結(jié)演繹推理

2、教學(xué)要求：

了解：一階謂詞邏輯的基本概念

理解：應(yīng)用歸結(jié)遠力求取問題答案的方法和Horm自居歸結(jié)于邏輯程序的方法以及非歸結(jié)演繹原理的方法和途徑

掌握：歸結(jié)演繹推理

3、教學(xué)重點：歸結(jié)演繹推理

4、難點：Horn子句歸結(jié)與邏輯程序

第三章：圖搜索技術(shù)（5學(xué)時）

1、講授內(nèi)容：（1）狀態(tài)圖搜索（2）狀態(tài)圖問題求解（3）與或圖搜索（4）與或圖問題求解（5）博弈樹搜索

2、教學(xué)要求：

了解：常用的圖搜索技術(shù) 理解：與或圖搜索問題的原理 掌握：與或圖的啟發(fā)式搜索算法AO

3、教學(xué)重點：與或圖的啟發(fā)式搜索算法AO

4、難點：與或圖搜索

第四章：產(chǎn)生式系統(tǒng)（2學(xué)時）

1、講授內(nèi)容：（1）產(chǎn)生式規(guī)則（2）產(chǎn)生式系統(tǒng)

（3）產(chǎn)生式系統(tǒng)與圖搜索（4）產(chǎn)生式系統(tǒng)的應(yīng)用

2、教學(xué)要求： 了解：產(chǎn)生式

理解：謂詞邏輯歸結(jié)原理 掌握：Herbrand定理

3、教學(xué)重點：謂詞邏輯歸結(jié)原理

4、難點：Herbrand定理

第五章：知識表示（2學(xué)時）

1、講授內(nèi)容：（1）知識及其表示（2）框架（3）語義網(wǎng)絡(luò)

（4）面向?qū)ο笾R表示

2、教學(xué)要求： 了解：知識表示的概述 理解：幾種知識表示方式 掌握：產(chǎn)生式表示 語義網(wǎng)絡(luò)表示

3、教學(xué)重點：產(chǎn)生式表示 語義網(wǎng)絡(luò)表示

4、難點：框架表示

第六章：不確定性推理方法（6學(xué)時）

1、講授內(nèi)容：

（1）不確定性及其類型（2）不確定性知識的表示（3）不確定性推理的一般模式（4）確定性理論（5）證據(jù)理論（6）模糊推理

2、教學(xué)要求：

了解：不確定性推理方法的概述 理解：論證理論 模糊推理 掌握：論證理論

3、教學(xué)重點：論證理論 模糊推理

4、難點：證據(jù)理論(D-Stheory)第七章：專家系統(tǒng)（4學(xué)時）

1、講授內(nèi)容：（1）專家系統(tǒng)的概念（2）專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)（3）專家系統(tǒng)的應(yīng)用與發(fā)展（4）專家系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)（5）專家系統(tǒng)開發(fā)與環(huán)境（6）新一代專家系統(tǒng)研究

2、教學(xué)要求：

了解：專家系統(tǒng)的概述、專家系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)與發(fā)展 理解：專家系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) 掌握：專家系統(tǒng)的開發(fā)與使用

3、教學(xué)重點：專家系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

4、難點：新一代專家系統(tǒng)概述

第八章：機器學(xué)習（10學(xué)時）

1、講授內(nèi)容：（1）符號學(xué)習（2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習

2、教學(xué)要求： 了解：機器學(xué)習的概述 理解：符號學(xué)習

掌握：常用的機器學(xué)習的方式

3、教學(xué)重點：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習

4、難點：遺傳算法

三、各教學(xué)環(huán)節(jié)的基本要求

（一）課堂講授

1、教學(xué)方法

（1）注重理論指導(dǎo)的作用，積極探究達到最佳視覺效果的典型做法。同時貫徹理論和實踐相結(jié)合的原則，給學(xué)生出一定量的思考，并要求學(xué)生完成一定量的作業(yè)，以提高學(xué)生的理論水平，培養(yǎng)學(xué)生的動手能力和創(chuàng)新精神。

（2）把握課程的重難點，及時總結(jié)深化所學(xué)內(nèi)容，并針對重難點布置適當?shù)木C合練習。以便達到良好的教學(xué)效果。

2、教學(xué)手段

（1）采用理論講解、操作示范等多種方式，充分利用多媒體等現(xiàn)代化教學(xué)手段，整體優(yōu)化教學(xué)過程和教學(xué)內(nèi)容，調(diào)動學(xué)生學(xué)習積極性，進行啟發(fā)式的教學(xué)。

（2）注重學(xué)生動手能力的培養(yǎng)，積極鼓勵和引導(dǎo)學(xué)生對所學(xué)的知識、技能加以拓寬、深化。

3、教學(xué)輔助資料

CAI課件

（二）作業(yè)、答疑和質(zhì)疑

1、作業(yè)

2、答疑和質(zhì)疑

（三）考核方式

1、考核方式：考試

2、成績評定：期末考試70%，平時成績30%

四、與其他課程的聯(lián)系與分工

本課是計算機及相關(guān)專業(yè)學(xué)生的專業(yè)選修課，選修本課須有比較全面的計算機知識。先行課程：《離散數(shù)學(xué)》、《高等數(shù)學(xué)》、《概率論》、《線性代數(shù)》、《C語言程序設(shè)計》、《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》

五、建議教材及教學(xué)參考書

（一）建議教材

《人工智能及其應(yīng)用》，蔡自興，徐光祐。清華大學(xué)出版社，2000年5月。

（二）教學(xué)參考書

《人工智能（上、下冊）》，陸汝鈐，北京：科學(xué)出版社，1996年。

第二篇：《人工智能》教學(xué)大綱

人工智能原理及其應(yīng)用

一、說明

（一）課程性質(zhì)

隨著信息社會和知識經(jīng)濟時代的來臨，信息和知識已成為人們的一個熱門話題。然而，在這個話題的背后還蘊含著另外一個更深層的問題——智能。一般來說，信息是由數(shù)據(jù)來表達的客觀事物，知識是信息經(jīng)過智能性加工后的產(chǎn)物，智能是用來對信息和知識進行加工的加工器。在信息社會，人類面對的信息將非常龐大，僅靠人腦表現(xiàn)出來的自然智能是遠遠不夠的，必須開發(fā)那種由機器實現(xiàn)的人工智能。

《人工智能導(dǎo)論》是計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)本科生的一門限選課程。

（二）教學(xué)目的

使學(xué)生掌握人工智能的基本原理、方法及研究應(yīng)用領(lǐng)域。了解人工智能中常用的知識表示技術(shù)，啟發(fā)式搜索策略，了解原理以及非確定性推理技術(shù)。通過對典型專家系統(tǒng)的分析、解剖、進一步深入掌握人工智能的主要技術(shù)，去解決人工智能的一些實際問題。增強學(xué)生的邏輯思維與實驗?zāi)芰?，為人今后處理各門學(xué)科的智能奠定基礎(chǔ)。

（三）教學(xué)內(nèi)容

人工智能的基本原理和方法，人工智能的三個重要研究領(lǐng)域（機器學(xué)習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習和自然語言理解），人工智能的兩個重要應(yīng)用領(lǐng)域（專家系統(tǒng)和智能決策支持系統(tǒng)）。

（四）教學(xué)時數(shù)

36學(xué)時

（五）教學(xué)方式

課堂講授和上機實驗相結(jié)合。

二、本文

第1章 人工智能概述

教學(xué)要點

討論人工智能的定義、形成過程、研究內(nèi)容、研究方法、技術(shù)特點、應(yīng)用領(lǐng)域、學(xué)派之爭及發(fā)展趨勢。教學(xué)時數(shù)

3學(xué)時 教學(xué)內(nèi)容

1.1 人工智能及其研究目標（0.5學(xué)時）

了解人工智能的定義及其研究目標。

1.2 人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展（0.5學(xué)時）

了解人工智能產(chǎn)生與發(fā)展的四個階段。

1.3 人工智能研究的基本內(nèi)容及其特點（0.5學(xué)時）

了解人工智能研究的基本內(nèi)容及特點。

1.4 人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域（0.5學(xué)時）

了解人工智能研究和應(yīng)用領(lǐng)域。

1.5 人工智能研究的不同學(xué)派及其爭論（0.5學(xué)時）

了解三大學(xué)派及其理論的爭論和研究方法的爭論。1.6 人工智能的近期發(fā)展分析

（0.5學(xué)時）

了解更新的理論框架研究，更好的技術(shù)集成研究，更成熟的應(yīng)用方法研究。（0.5學(xué)時）考核要求

了解人工智能研究的基本內(nèi)容和應(yīng)用領(lǐng)域。

第2章

知識表示

教學(xué)要點

知識表示的基本概念和各種確定性知識表示方法。教學(xué)時數(shù)

6學(xué)時 教學(xué)內(nèi)容

2.1 知識與知識表示概念

（0.5學(xué)時）

了解知識表示的概念和表示形式； 理解知識的定義。

2.2 一階謂詞邏輯表示法

（0.5學(xué)時）

理解一階謂詞邏輯表示的邏輯基礎(chǔ)； 掌握謂詞邏輯表示方法及其應(yīng)用。2.3 產(chǎn)生式表示法（0.5學(xué)時）

了解產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本過程、控制策略及其類型和特點； 掌握產(chǎn)生式表示的基本方法、基本結(jié)構(gòu)。2.4 語義網(wǎng)絡(luò)表示法（1學(xué)時）

理解語義網(wǎng)絡(luò)的基本概念；

會應(yīng)用語義網(wǎng)絡(luò)表示事實和進行推理。2.5 框架表示法（2學(xué)時）

了解框架系統(tǒng)的問題求解過程和框架表示法的特點； 掌握框架結(jié)構(gòu)和實例框架； 理解框架理論。2.6 腳本表示法

掌握腳本的結(jié)構(gòu)及其推理。（0.5學(xué)時）2.7 過程表示法（0.5學(xué)時）

了解過程表示的特性；

掌握過程表示的問題求解過程； 理解表示知識的方法。

2.8 面向?qū)ο蟊硎痉?/p>

（0.5學(xué)時）

了解面向?qū)ο蟮奶卣鳎?/p>

理解面向?qū)ο蟮幕靖拍睿?掌握知識的面向?qū)ο蟊硎??？己艘?/p>

掌握邏輯詞謂表示法及其應(yīng)用，會用框架去描述一些具體問題，能用腳本來描述特定范圍內(nèi)的一些事件的發(fā)生順序。

第3章 確定性推理

教學(xué)要點

推理的基本概念及歸結(jié)、演繹等確定性推理方法。教學(xué)時數(shù)

5學(xué)時 教學(xué)內(nèi)容

3.1 推理的基本概念（0.5學(xué)時）

了解正向推理、逆向推理、混合推理及其推理的沖突消解策略； 掌握推理的方法、推理的控制策略； 理解推理的概念。

3.2 推理的邏輯基礎(chǔ)（1學(xué)時）

掌握謂詞公式的各種特性和置換與合一的過程。3.3 自然演繹推理（0.5學(xué)時）

了解自然演繹推理的概念及其三段論推理規(guī)則。3.4 歸結(jié)演繹推理（2學(xué)時）

掌握子句集及其化簡，魯賓遜歸結(jié)原理；

會應(yīng)用謂詞邏輯歸結(jié)證明問題，會用歸結(jié)演繹推理的歸結(jié)策略證明問題，會用歸結(jié)反演求取問題的答案。

3.5 基于規(guī)則的演繹推理（1學(xué)時）

會應(yīng)用規(guī)則正向演繹推理和規(guī)則逆向演繹推理。3.6 規(guī)則演繹推理的剪枝策略（0.5學(xué)時）

了解剪枝策略的基本思想?？己艘?/p>

理解確定性推理的思維過程，會應(yīng)用謂詞邏輯歸結(jié)去求證問題，會應(yīng)用規(guī)則正向演繹推理和規(guī)則逆向演繹推理。

第4章 不確定與非單調(diào)推理

教學(xué)要點

不確定性推理的有關(guān)概念及各種不確定性的表示和推理方法。教學(xué)時數(shù)

4學(xué)時 教學(xué)內(nèi)容

4.1 不確定性推理的基本概念（0.5學(xué)時）

了解不確定推理的基本問題； 理解不確定推理的含義。

4.2 不確定性推理的概率論基礎(chǔ)（0.5學(xué)時）

了解全概率公式與Bayes公式；

理解樣本空間與隨機事件，事件的概率。

4.3 確定性理論（0.5學(xué)時）

理解可信度的概念，C-F模型； 掌握帶加權(quán)因子的可信度推理。

4.4 主觀Bayes方法（0.5學(xué)時）

了解組合不確定性計算；

掌握知識不確定性表示，證據(jù)不確定性表示，結(jié)論不確定性的合成。4.5 證據(jù)理論（1學(xué)時）

掌握D-S理論的形式描述，證據(jù)理論的推理模型，推理實例。4.6 可能性理論和模糊推理（0.5學(xué)時）掌握模糊知識表示，模糊概念的匹配，模糊推理。4.7 非單調(diào)推理（0.5學(xué)時）

了解非單調(diào)推理的概念及起具有代表性的理論?？己艘?/p>

理解不確定性推理的含義、非單調(diào)推理的概念、確定性理論，掌握主觀Bayes方法，能用D-S理論從不同角度刻劃命題的不確定性，能在模糊集的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)對模糊命題和模糊知識的表示。

第5章 搜索策略

教學(xué)要點

搜索的基本概念和狀態(tài)空間、與或樹的各種搜索算法。教學(xué)時數(shù)

6學(xué)時 教學(xué)內(nèi)容

5.1 搜索的基本概念（1學(xué)時）

了解搜索的含義；

掌握狀態(tài)空間法，問題歸約。

5.2 狀態(tài)空間的盲目搜索（2學(xué)時）

了解一般圖搜索過程；

掌握廣度優(yōu)先搜索，深度優(yōu)先搜索，代價樹搜索。5.3 狀態(tài)空間的啟發(fā)式搜索（0.5學(xué)時）

了解A算法；

理解啟發(fā)性信息和估價函數(shù)。

5.4 與/或樹的盲目搜索（0.5學(xué)時）

了解與/或樹的一般搜索；

掌握與/或樹的的廣度優(yōu)先搜索，與/或樹的深度優(yōu)先搜索。5.5 與/或樹的啟發(fā)式搜索（0.5學(xué)時）

了解與/或樹的啟發(fā)式搜索過程； 理解解樹的代價與希望。

5.6 博弈樹的啟發(fā)式搜索（0.5學(xué)時）

了解極大極小過程，α-β剪枝。考核要求

了解搜索概念，博弈樹的啟發(fā)式搜索；掌握狀態(tài)空間的盲目搜索和與/或樹的盲目搜索。

第6章 機器學(xué)習

教學(xué)要點

機器學(xué)習的基本概念和各種符號學(xué)習方法。教學(xué)時數(shù)

4學(xué)時 教學(xué)內(nèi)容

6.1 機器學(xué)習的基本概念（0.5學(xué)時）

了解機器學(xué)習的發(fā)展過程，學(xué)習系統(tǒng)，機器學(xué)習的分類； 理解學(xué)習和機器學(xué)習的概念。

6.2 機械式學(xué)習（0.5學(xué)時）

了解機械學(xué)習的過程及其設(shè)計要考慮的三個問題。6.3 指導(dǎo)式學(xué)習（0.5學(xué)時）

了解指導(dǎo)式學(xué)習的學(xué)習過程。

6.4 歸納學(xué)習（0.5學(xué)時）

了解歸納學(xué)習的類型。

6.5 基于類比的學(xué)習（0.5學(xué)時）

了解屬性類比學(xué)習、轉(zhuǎn)換類比學(xué)習； 理解類比學(xué)習的概念。

6.6 基于解釋的學(xué)習（0.5學(xué)時）

了解解釋學(xué)習的空間描述及學(xué)習模型； 理解解釋學(xué)習的概念；

掌握解釋學(xué)習的基本原理及基本過程?？己艘?/p>

了解機器學(xué)習的概念，機械式學(xué)習，指導(dǎo)式學(xué)習，歸納學(xué)習；掌握基于解釋學(xué)習的基本原理及其基本過程。

第7章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及連接學(xué)習

教學(xué)要點

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念和各種連接學(xué)習方法。教學(xué)時數(shù)

2學(xué)時 教學(xué)內(nèi)容

7.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述（0.5學(xué)時）

了解人工神經(jīng)元及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展過程，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性； 理解生物神經(jīng)元及腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及特征。

7.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的互連結(jié)構(gòu)及其學(xué)習機理（0.5學(xué)時）

了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習和記憶的心理學(xué)基礎(chǔ)； 理解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的互連結(jié)構(gòu)； 掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習算法。

7.3 感知器模型及其學(xué)習（0.5學(xué)時）

了解有關(guān)感知器XOR問題求解的討論； 理解感知器模型，感知器學(xué)習。

7.4 誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習（0.25學(xué)時）

理解B-P網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；

掌握B-P網(wǎng)絡(luò)學(xué)習的傳播公式，B-P網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習算法。7.5 Hopfield網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習

（0.25學(xué)時）

了解Hopfield模型的穩(wěn)定性

理解Hopfield網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)； 掌握Hopfield網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習算法?？己艘?/p>

了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其結(jié)構(gòu)和學(xué)習機理；理解感知器、B-P網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)及其B-P網(wǎng)絡(luò)；掌握Hopfield網(wǎng)絡(luò)的算法。

第8章 自然語言理解

教學(xué)要點

自然語言理解的基本概念和分析方法。教學(xué)時數(shù)

2學(xué)時 教學(xué)內(nèi)容

8.1 語言及其理解的基本概念（0.25學(xué)時）

了解自然語言與自然語言理解，自然語言理解的研究任務(wù)，自然語言理解的發(fā)展，自然語言理解的層次。

8.2 語法規(guī)則的表示方法（0.25學(xué)時）

掌握句子結(jié)構(gòu)的表示，上下文無關(guān)文法，變換文法。8.3 語法分析（0.5學(xué)時）

掌握自頂向下與自底向上分析； 理解擴充轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)分析。

8.4 語義的分析（0.5學(xué)時）

理解語義文法； 掌握格文法。

8.5 自然語言的生成（0.25學(xué)時）

了解自然語言生成的概念及生成步驟。

8.6 自然語言理解系統(tǒng)的層次模型（0.25學(xué)時）

了解語言理解的層次模型。考核要求

了解自然語言理解的概念，會用語法分析和語義的分析，了解自然語言理解系統(tǒng)的層次模型。

第9章 專家系統(tǒng)

教學(xué)要點

專家系統(tǒng)是人工智能的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域,它目前正在從集中、封閉模式向分布、開放模式發(fā)展。教學(xué)時數(shù)

3學(xué)時 教學(xué)內(nèi)容

9.1 專家系統(tǒng)的基本概念（0.5學(xué)時）

了解專家系統(tǒng)的概念、分類及特點。

9.2 專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)（0.5學(xué)時）

了解用戶界面；

理解知識庫、數(shù)據(jù)庫、推理機、解釋機構(gòu)、知識獲取機構(gòu)。9.3 知識獲取（0.5學(xué)時）

了解知識獲取方法的分類； 理解知識獲取的任務(wù)；

掌握非自動知識獲取，自動知識獲取。

9.4 專家系統(tǒng)的開發(fā)與評價（0.5學(xué)時）

了解專家系統(tǒng)的開發(fā)條件，生命期概念，專家系統(tǒng)開發(fā)過程的各個階段。9.5 專家系統(tǒng)開發(fā)工具與環(huán)境（0.5學(xué)時）

了解程專家系統(tǒng)的開發(fā)工具與開發(fā)環(huán)境。9.6 專家系統(tǒng)的進一步發(fā)展

（0.5學(xué)時）

了解新一代專家系統(tǒng)?？己艘?/p>

了解專家系統(tǒng)的概念、基本結(jié)構(gòu)及其開發(fā)工具與環(huán)境；掌握非自動知識獲取和自動知識獲取。

第10章 智能決策支持系統(tǒng)

教學(xué)要點

智能決策支持系統(tǒng)是人工智能的另一重要應(yīng)用領(lǐng)域,它是目前迅速興起的網(wǎng)絡(luò)商務(wù)中的一項重要技術(shù),有著廣闊的應(yīng)用前景 教學(xué)時數(shù)

2學(xué)時 教學(xué)內(nèi)容

10.1 智能決策支持系統(tǒng)的基本概念（0.5學(xué)時）

了解智能決策支持系統(tǒng)；

理解決策與決策過程，決策支持系統(tǒng)。

10.2 決策支持新技術(shù)（1學(xué)時）

理解數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)開發(fā)及其它們的結(jié)合。

10.3 智能決策支持系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)

（0.5學(xué)時）

掌握智能決策支持系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)?？己艘?/p>

了解智能決策支持系統(tǒng)及其新技術(shù)，知道智能決策支持系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及新結(jié)構(gòu)體系；理解決策與決策過程，決策支持系統(tǒng)；智能決策支持系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。

三、參考書目

1、王萬森，《人工智能原理及其應(yīng)用》，電子工業(yè)出版社，2000年9月第一版。

2、林堯瑞、馬少平，《人工智能導(dǎo)論》，清華大學(xué)出版社，1989年5月第一版。

3、陳世福、陳兆乾等編，《人工智能與知識工程》，南大出版社，1997年12月第一版。

4、何華燦，《人工智能導(dǎo)論》，西北工業(yè)大學(xué)出版社，1988。

5、陳汝鈴，《人工智能》，科學(xué)出版社，1989。

第三篇：2014新版人工智能教學(xué)大綱

404131422《人工智能》

英文課名： Artificial Intelligence 學(xué) 時：32 學(xué) 分：2 先修課程：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，編譯原理，離散數(shù)學(xué) 適用專業(yè)：計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)，軟件工程專業(yè)

一、總論

（一）課程性質(zhì)：

本課程是計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)本科，軟件工程專業(yè)本科的專業(yè)選修課

（二）開課目的與任務(wù)：

目的：使學(xué)生掌握人工智能的基本概念、基本原理、知識表示、推理機制和求解技術(shù)，以及相關(guān)研究領(lǐng)域的技術(shù)方法。啟發(fā)學(xué)生對人工智能的興趣，培養(yǎng)知識創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新能力，為今后在相關(guān)領(lǐng)域的研究打下堅實的基礎(chǔ)。

任務(wù)：

1．了解人工智能的概念和人工智能的發(fā)展，了解國際人工智能的主要流派和路線，了解國內(nèi)人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領(lǐng)域。

2．掌握狀態(tài)空間法、問題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語義網(wǎng)絡(luò)法，了解知識表示的其他方法，如框架法、劇本法、過程法等。

3．掌握盲目搜索和啟發(fā)式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索、等代價搜索、啟發(fā)式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈樹搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。

4．掌握消解原理、規(guī)則演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)的技術(shù)。

（三）課程教學(xué)重點、難點、手段等有關(guān)說明：

課程的重點：

1、狀態(tài)空間法、問題歸約法和謂詞邏輯法知識表示方法。

2、盲目搜索和啟發(fā)式搜索的基本原理和算法。

3、規(guī)則演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)。

課程的難點：

1、語義網(wǎng)絡(luò)法，面向?qū)ο蟮闹R表示方法。

2、代價搜索、啟發(fā)式搜索、有序搜索、A*算法。

3、專家系統(tǒng)和機器學(xué)習。

教學(xué)手段及教學(xué)方法: 采用課堂講授，課后自學(xué)，課堂討論等教學(xué)手段和方法。

1、課堂講授

在課堂上對人工智能的基本概念、原理和方法進行必要的講授，并詳細講授每章的重點、難點內(nèi)容；講授中注意理論聯(lián)系實際，通過必要的案例展示、討論，啟迪學(xué)生的思維，加深學(xué)生對有關(guān)概念、理論等內(nèi)容的理解，并采用多媒體輔助教學(xué)，加大課堂授課的知識含量。

2、課后自學(xué)

為了培養(yǎng)學(xué)生整理歸納，綜合分析和處理問題的能力，每章都安排一部分內(nèi)容，課上教師只給出自學(xué)提綱，不作詳細講解，課后學(xué)生自學(xué)。

3、課堂討論

課堂討論的目的是活躍學(xué)習氣氛，開拓思路。需認真組織，安排重點發(fā)言，充分調(diào)動每一名同學(xué)的學(xué)習積極性，做好總結(jié)。

4、習題課

習題課以典型例題分析為主，并適當安排開闊思路及綜合性的練習及討論。

5、課外作業(yè)

課外作業(yè)的內(nèi)容選擇基于對基本理論的理解和鞏固，培養(yǎng)綜合計算和分析、判斷能力以及使用人工智能方法用于給定的問題，并能夠選擇適當?shù)膶崿F(xiàn)方法的能力。

二、課程內(nèi)容及其學(xué)時分配、教學(xué)要求

（一）課程內(nèi)容及學(xué)時分配：

章次 1 2 3 4 5 總計

（二）教學(xué)要求：

課程的教學(xué)要求大體上分為三個層次：了解、理解和認識。

1、了解是能正確判別有關(guān)概念和方法；

2、理解是能正確表達有關(guān)概念和方法的含義；

3、認識是在理解的基礎(chǔ)上加以靈活應(yīng)用。

三、實驗

無

四、課程設(shè)計

無

五、教材及主要參考書 教材: 人工智能 丁世飛著 清華大學(xué)出版社 2010.12 主要參考書:

1、《人工智能：一種現(xiàn)代的方法（第3版）》Stuart J.Russell, Peter Norvig 著 清華大學(xué)出版社 2014.5

2、《人工智能（第2版）》賁可榮，張彥鐸著 清華大學(xué)出版社 2013.3

課程內(nèi)容 緒論 知識表示 搜索策略 確定性推理 機器學(xué)習

學(xué)時分配 4學(xué)時 8學(xué)時 8學(xué)時 6學(xué)時 6學(xué)時 32學(xué)時

3、《人工智能基礎(chǔ)教程（第二版）》 朱福喜著 清華大學(xué)出版社 2011.5

4、《人工智能及其應(yīng)用（第4版）》蔡自興，徐光祐 著 清華大學(xué)出版社 2014.6

5、《人工智能原理及其應(yīng)用(第3版)》 王萬森 著 電子工業(yè)出版社 2012.9

六、考核辦法

因為是考查課，所以采用平時+考試的方式進行考核。平時占50分，包括考勤、隨堂小考、提問及課后思考設(shè)計題目等的完成狀況；最后筆試試卷占50分，范圍涵蓋所有講授及自學(xué)的內(nèi)容。

第四篇：人工智能 2012年研究生課程教學(xué)大綱

武漢工程大學(xué)2012年《人工智能基礎(chǔ)》考研考試

一、命題原則：

1、考察學(xué)生對基礎(chǔ)知識（包括基本概念、基本內(nèi)容、基本結(jié)論、基本計算）的掌握程度以及運用已掌握的知識分析和解決問題的能力。

2、考試對象為報考我校模式識別與智能系統(tǒng)專業(yè)各方向的研究生入學(xué)考試考生。

3、難易適度，難中易比例：容易：30%，中等：40%，偏難20%，難：10%。

4、考試知識點覆蓋率達80%以上。

二、題型、分值及考試時間：

1、題型包括：填空題、對錯題、名詞解釋、計算題、簡答題

2、考試時間：180分鐘

3、滿分：150分

三、考試內(nèi)容與要求

第一章緒論

1.1人工智能的定義和發(fā)展

1.2人類智能和人工智能

1.3人工智能各學(xué)派的認知觀

1.4人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域

第二章知識表示方法

2.1狀態(tài)空間法

2.2問題規(guī)約法

2.3謂詞邏輯法

2.4語義網(wǎng)絡(luò)法

2.5框架表示

2.6劇本表示

2.7

第三章

3.1

3.2

3.4

3.5

3.6

3.7過程的表示 搜索推理技術(shù) 圖搜索策略 盲目搜索 消解原理 規(guī)則演繹系統(tǒng) 產(chǎn)生式系統(tǒng) 系統(tǒng)組織技術(shù) 3.3啟發(fā)式搜索

3.8不確定推理

3.9非單調(diào)推理

第四章神經(jīng)計算 模糊計算

4.1 概述

4.2 神經(jīng)計算

4.3 模糊計算

第五章專家系統(tǒng)

6.1專家系統(tǒng)概述

6.2基于規(guī)則的專家系統(tǒng)

6.3基于框架的專家系統(tǒng)

6.4基于模型的專家系統(tǒng)

6.5新型專家系統(tǒng)

6.6專家系統(tǒng)的設(shè)計

6.7專家系統(tǒng)開發(fā)工具

第六章機器學(xué)習

7.1機器學(xué)習的定義和發(fā)展歷史

7.2機器學(xué)習的主要策略和基本結(jié)構(gòu)

7.3機械學(xué)習

7.4歸納學(xué)習

7.5類比學(xué)習

7.6解釋學(xué)習

7.7神經(jīng)學(xué)習

7.8知識發(fā)現(xiàn)

第七章自動規(guī)劃

8.1規(guī)劃系統(tǒng)的定義與任務(wù)

8.2積木世界的機器人規(guī)劃

8.3STRIPS規(guī)劃系統(tǒng)

8.4

8.5 具有學(xué)習能力的規(guī)劃系統(tǒng) 分層規(guī)劃

8.6 基于專家系統(tǒng)的規(guī)劃

第八章智能控制

12.1 智能控制的發(fā)展與定義

12.2 智能控制的結(jié)構(gòu)理論與特點

12.3 智能控制系統(tǒng)

12.4 智能控制的應(yīng)用領(lǐng)域

第九章人工智能的展望

13.1 人工智能的爭論

13.2 人工智能對人類的影響

13.3 對人工智能的展望

四、主要參考書

推薦參考教材：

（1）人工智能及其應(yīng)用（第三版）.蔡自興，徐光祐主編.清華大學(xué)出版社.2003年

（2）人工智能原理及其應(yīng)用(第2版).王萬森 編著.電子工業(yè)出版社.2007.1

（3）人工智能（第一版）.張彥鐸主編.清華大學(xué)出版社.2007年

（4）Artificial Intelligence: A New Synthesis.Morgan Kanfmann.N.J.Nilsson主編.機械工業(yè)出社.1999

第五篇：《3D_MAX動畫設(shè)計》詳細教學(xué)大綱

《3D MAX動畫設(shè)計》教學(xué)大綱

課程名稱：3D MAX動畫設(shè)計 英語名稱：

課程代碼： 課程性質(zhì)：專業(yè)必修 學(xué)分學(xué)時數(shù)：4學(xué)分 108學(xué)時 適用專業(yè)：圖形圖像制作

審核人： 審核日期： 審定人： 審定日期：

一、課程的性質(zhì)和目的

（一）課程性質(zhì)

3ds max是當今世界上應(yīng)用領(lǐng)域最廣，使用人數(shù)最多的三維動畫制作軟件，為各行業(yè)（建筑表現(xiàn)、場景漫游、影視動畫、角色游戲、機械仿真等）提供了一個專業(yè)、易掌握和全面地解決方法。3ds max7支持大多數(shù)現(xiàn)有的3D軟件，并又有大量第三方的內(nèi)置程序。Discreet開發(fā)的character studio是一個為高級角色動畫及群組動畫提供理想擴展方案的插件。3ds max同時與Discreet的最新3D合成軟件combustion完美結(jié)合，從而提供了理想的視覺效果。

（二）課程目的

根據(jù)課程特點、學(xué)生情況、專業(yè)特點以及教學(xué)大綱的規(guī)定，通過學(xué)習，讓學(xué)生掌握3DS MAX建模、貼圖、渲染等基本常識，了解相關(guān)理論知識和實際應(yīng)用知識，并應(yīng)用到實際生活中。了解3DS MAX的操作界面及其相關(guān)知識。了解3DS MAX的物體建模等基本常識。了解3DS MAX的材質(zhì)一般貼圖、玻璃、金屬材質(zhì)貼圖的做法。了解3DS MAX透明材質(zhì)貼圖、多層材質(zhì)貼圖采用圖文并茂的教學(xué)方法使其更形象的理解把3DS MAX設(shè)計的理論應(yīng)用到實際生活中去，增加學(xué)生的課外知識，擴大學(xué)生的視野。

二、教學(xué)內(nèi)容、重（難）點、教學(xué)要求及學(xué)時分配 第一章：初識3ds max 7（8學(xué)時）

1、講授內(nèi)容：（1）3ds max7介紹（2）3ds max7的硬件要求（3）3ds max 7 操作界面（4）3ds max7的新增功能

2、教學(xué)要求： 了解：3ds max7的概念，三大要素，新增功能

理解：3ds max的工作界面中各個模塊的功能和使用方法 掌握：3ds max的工具欄中經(jīng)常使用的基本工具

3、教學(xué)重點：3ds max的工作界面中各個模塊的功能和使用方法

4、難點：3ds max的工作界面中各個模塊的功能和使用方法

第二章：基礎(chǔ)建模（16學(xué)時）

1、講授內(nèi)容：（1）建模基礎(chǔ)

（2）二維基本樣條線建模（3）三維基本造型建模（4）創(chuàng)建擴展基本體

2、教學(xué)要求：

了解：各種建模方法的特點

理解：“次物體”的概念, 3ds max命令面板中的二維造型的使用方法

掌握：建模過程中經(jīng)常使用的工具, 熟練二維基本樣條線建模、三維基本造型建模

3、教學(xué)重點：二維基本樣條線建模、三維基本造型建模

4、難點：二維基本樣條線建模、三維基本造型建模

第三章：常用修改器（20學(xué)時）

1、講授內(nèi)容：

（1）認識修改器命令面板（2）常用的編輯修改器

2、教學(xué)要求： 了解：修改器命令面板

理解：修改器堆棧、編輯修改器的順序和修改器堆棧的塌陷

掌握： Bend、Taper、Twist、Skew、Noise、Stretch、XForm等修改器的使用

3、教學(xué)重點：

（1）修改器堆棧、編輯修改器的順序和修改器堆棧的塌陷。

（2）Bend(彎曲)、Taper(漸變)、Twist(扭曲)、Noise(噪聲)、Stretch(拉伸)、Squeeze(壓榨)、Push(推動)、Relax(松弛)、Ripple(漣漪)、Wave(波浪)、Skew(傾斜)、Slice(切片)、Spherify(球體化)、Affect Region(起伏)、Lattice(網(wǎng)格化)的操作方法。

（3）使用Edit Mesh和Edit Spline修改器，對三維幾何體模型和二維圖形的次物體進行修改和編輯。

4、教學(xué)難點：（1）Bend、Taper、Twist、Skew、Noise、Stretch修改器。（2）Extrude、Lathe、Bevel修改器。

第四章：復(fù)合對象（10學(xué)時）

1、講授內(nèi)容：（1）變形（2）散布（3）一致（4）連接（5）水滴網(wǎng)格（6）ShapeMeyge（7）布爾（8）地形（9）放樣

2、教學(xué)要求： 了解：復(fù)合對象簡介

理解：放樣物體的五種變形的方法，注意區(qū)別和比較使用

掌握：Morph、Boolean和Loft工具來創(chuàng)建復(fù)合物體，并創(chuàng)建復(fù)合物體進行編輯和修改

3、教學(xué)重點：

（1）復(fù)合物體的基本概念及其創(chuàng)建方法分類。（2）Morph、Boolean和Loft工具的使用。

4、難點：

Morph、Scatter、Conform、Connect、Shape Merge、Boolean和Terrain 9種復(fù)合方法。

第五章：高級建模（20學(xué)時）

1、講授內(nèi)容：（1）網(wǎng)格建模（2）面片建模（3）多邊形建模（4）NURBS建模

2、教學(xué)要求：

了解：網(wǎng)格建模、面片建模、多邊形建模、NURBS建模的概念 掌握：4種建模的方法

3、教學(xué)重點：

網(wǎng)格建模、面片建模、多邊形建模、NURBS建模方法

4、難點：

網(wǎng)格建模、面片建模、多邊形建模、NURBS建模4種建模方法的應(yīng)用

第六章：材質(zhì)與貼圖（16學(xué)時）

1、講授內(nèi)容：（1）材質(zhì)編輯器（2）材質(zhì)（3）貼圖

2、教學(xué)要求：

了解：一些材質(zhì)的相關(guān)概念，熟悉材質(zhì)編輯器和給物體賦予材質(zhì)的方法；Checken Bricks、Gradient Swirl、3D map、Compositors其他幾種子層貼圖類型。

理解：同步材質(zhì)和異步材質(zhì)基本概念，熟悉材質(zhì)/貼圖測覽器并能從材質(zhì)庫中獲取材質(zhì)；熟練設(shè)置材質(zhì)的基本參數(shù)設(shè)置，能夠制作霓虹、自發(fā)光、透明等材質(zhì)效果。

掌握：基本貼圖方法，學(xué)會設(shè)置內(nèi)建式和UVW Map貼圖貼圖坐標使用；Self-Illumination、Opacity、Filter Color、Bump、Relection幾種主要的貼圖類型。

3、教學(xué)重點：

（1）材質(zhì)、貼圖的基本概念及其各自特點。

（2）材質(zhì)編輯器的組成，對材質(zhì)進行編輯，將某種材質(zhì)賦予物體。（3）貼圖坐標的概念，貼圖參數(shù)調(diào)整方法，將某種貼圖賦予物體。

（4）使用Bitmap、Checker、Gradient、Cellular、Marble、Noise幾種類型的貼圖。

4、難點：

（1）對材質(zhì)進行編輯，將某種材質(zhì)賦予物體。（2）貼圖參數(shù)調(diào)整方法。

（3）Self-Illumination、Opacity、Filter Color、Bump、Relection幾種主要的貼圖類型。（4）設(shè)置內(nèi)建式和UVW Map貼圖貼圖坐標使用。

第七章：場景（8學(xué)時）

1、講授內(nèi)容：（1）設(shè)置燈光（2）環(huán)境（3）攝像機

2、教學(xué)要求：

了解：在場景中建立和設(shè)置環(huán)境光、泛光燈和目標聚光燈 理解：在場景中建立火焰特效、霧、質(zhì)量霧和質(zhì)量光。掌握：建立和使用質(zhì)量霧和質(zhì)量光，了解它們的特性。

3、教學(xué)重點：

（1）燈光與攝像機的基本概念及其分類。

（2）Target Spot(目標聚光燈)、Free Spot(自由聚光燈)的創(chuàng)建與參數(shù)調(diào)整。

（3）Target Camera（目標式攝像機）和Free Camera（自由式攝像機）的創(chuàng)建與參數(shù)調(diào)整。（4）四種大氣特效的設(shè)置。

4、難點：

（1）Target Spot(目標聚光燈)、Free Spot(自由聚光燈)的創(chuàng)建與參數(shù)調(diào)整。

（2）Target Camera（目標式攝像機）和Free Camera（自由式攝像機）的創(chuàng)建與參數(shù)調(diào)整。（3）邊界盒的選擇。（4）大氣特效的參數(shù)設(shè)置。

第八章：動畫（6學(xué)時）

1、講授內(nèi)容：

（1）動畫制作基礎(chǔ)理論（2）軌跡視圖（3）動畫控制器

2、教學(xué)要求：

了解：3ds max中的時間設(shè)置。

理解：Motion面板，學(xué)會使用Motion面板中常用的動畫控制器制來制作和調(diào)整計算機三維動畫。掌握：熟悉軌跡視圖與功能曲線建立和調(diào)整，能利用軌跡視圖來創(chuàng)建和調(diào)整計算機三維動畫；用軌跡窗和動畫控制器制作動畫。

3、教學(xué)重點：

（1）使用Animation動畫按鈕建立基本動畫。（2）用軌跡窗和動畫控制器制作動畫。

（3）使用喧染動畫及視頻合成對動畫或圖像進行合成處理。

4、難點：

（1）軌跡窗和動畫控制器。（2）喧染動畫及視頻合成。

第九章：粒子系統(tǒng)與空間扭曲（4學(xué)時）

1、講授內(nèi)容：（1）粒子系統(tǒng)（2）軌跡視圖

2、教學(xué)要求：

了解：基本空間扭曲的使用，了解它與一般修改器的區(qū)別。理解：常用粒子系統(tǒng)的創(chuàng)建。

掌握：高級粒子系統(tǒng)的創(chuàng)建和空間扭曲對粒子系統(tǒng)的影響。

3、教學(xué)重點：

（1）基本空間扭曲的使用。（2）常用粒子系統(tǒng)的創(chuàng)建。

4、難點：

⑴常用粒子系統(tǒng)的創(chuàng)建。

三、各教學(xué)環(huán)節(jié)的基本要求

（一）課堂講授

1、教學(xué)方法

（1）課堂講授：教師充分利用多媒體手段備課，講授時力爭講清講透課程的重點和難點，讓學(xué)生能基本掌握本課程設(shè)計基本理論和設(shè)計基本技術(shù)。

（2）教師演示:教師直接在機房進行設(shè)計操作示范，并利用多媒體網(wǎng)絡(luò)教學(xué)軟件，實現(xiàn)教師機與學(xué)生機同屏顯示教學(xué)內(nèi)容，使授課與學(xué)生上機練習隨機進行，做到了真正的互動式教學(xué)。

（3）上機實訓(xùn)：有選擇性地布置一些思考題和實訓(xùn)題，強化學(xué)生加強課內(nèi)外上機練習，掌握基本操作技能。

（4）網(wǎng)絡(luò)輔助教學(xué)：利用網(wǎng)絡(luò)，開設(shè)論壇，回答學(xué)生提出的問題，學(xué)生通過網(wǎng)絡(luò)提交作業(yè)，教師通過網(wǎng)絡(luò)將批閱后的作業(yè)返回給學(xué)生。這樣不僅使學(xué)生對本課程的內(nèi)容有了更進一步的了解，而且加深了學(xué)生對電腦網(wǎng)絡(luò)知識應(yīng)用的興趣。

（5）案例教學(xué)：在教案中準備不同的教學(xué)案例，將這些案例讓學(xué)生分析、討論或課外思考，使學(xué)生更多地了解實際，擴大視野。

2、教學(xué)手段

利用多媒體教學(xué)系統(tǒng)，邊講邊演示，使學(xué)生即時看到操作效果；利用網(wǎng)絡(luò)將課堂教學(xué)延伸到課外，學(xué)生根據(jù)需要通過網(wǎng)絡(luò)學(xué)習有關(guān)內(nèi)容。

3、教學(xué)輔助資料 三維動畫

（二）作業(yè)、答疑和質(zhì)疑

1、作業(yè)

本課程以上機實驗為主，在每章中穿插寫實驗報告1～2次，以鞏固學(xué)生學(xué)習成果。期中安排一次復(fù)習練習，用來總結(jié)、評測這半學(xué)期學(xué)習的效果，同時加深學(xué)生對該課程學(xué)習的印象，提高綜合動手能力。

2、答疑和質(zhì)疑

通過學(xué)生作業(yè)的情況了解學(xué)生對知識點的掌握情況，要求把每次作業(yè)的程序文本和運行結(jié)果存入到本人的用戶目錄下或其它方式供老師檢查。通過學(xué)生作業(yè)的情況進行講解和復(fù)習鞏固所學(xué)的知識。

（三）考核方式

考查

四、與其他課程的聯(lián)系與分工

本課程的預(yù)修課程是信息文化基礎(chǔ)，F(xiàn)lash動畫制作，Photoshop圖片處理，CorelDraw圖形處理。

五、建議教材及教學(xué)參考書

（一）建議教材

《3ds max7動畫教程》西安電子科技大學(xué)出版社 2005年10月

（二）教學(xué)參考書

《3ds max7 基礎(chǔ)與實例全科教程》航空工業(yè)出版社 2005年 5月?！吨形陌?ds max7輕松課堂實錄》北京希望電子出版社 2006年8月。