本课程是为计算机科学专业研究生开设的专业核心课程，其目的是使学生温故人工智能的基本理论、原理与智能系统的实现方法，并进一步掌握该领域的最新技术。本课程首先回顾智能系统在搜索、知识表示、推理、学习等方面的基本知识，然后从机器智能、类脑智能、社会智能三个方面展开，介绍演化计算、多智能体系统、类脑计算、大数据智能等最新进展，并对应用实践进行深入探讨。
    本课程将授课与编程结合，培养学生使用人工智能技术解决实际问题的能力，并逐步积累独立学习和研究的经验。

第一部分 人工智能概述（9学时）
第1讲 人工智能发展历程 （授课老师：程学旗）
第2讲 启发式搜索 （授课老师：吴高巍）
第3讲 知识表示与推理（授课教师：罗平）

第二部分 类脑智能 （12学时）（授课教师：吴高巍）
第4讲  类脑智能概述：脑科学与人工智能的结合
第5讲  神经元模型及神经网络
第6讲  深度神经网络
第7讲  深度神经网络的应用

第三部分 仿生智能 （15学时）（授课教师：罗平）
第8讲 分布式问题求解
第9讲 多智能体系统
第10讲 演化计算：遗传算法 
第11讲 演化计算：规则发现，进化规划
第12讲 仿生智能的应用

第四部分 群体智能 （15学时）（授课教师：程学旗 ）
第13讲  临界与涌现
第14讲  复杂自适应系统
第15讲  粒子群算法
第16讲  博弈算法
第17讲  众包计算
    
第五部分 案例和实践 （9学时）（授课教师：程学旗）
第18讲   人工智能案例介绍
第19讲   课程作业分组陈述和考评
第20讲   课程答疑

Stuart Russell, and Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach, Second Edition, Prentice Hall. 2003, ISBN: 0-13-790395-2
陆汝钦，《人工智能》（上、下），科学出版社，北京，1996.
史忠植，《高级人工智能》，科学出版社，北京，2011.