《人工智能控制技术》_高学辉 教案大纲.docx
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1、人工智能控制技术课程教学大纲课程名称人工智能捽制技术Artificia1.Inte1.1.igentContro1.Technique开课取位课程性质课程类别课程代码学分总学时理论学时实脸学时上机学时实践学时适用专业人工智能、计算机类以及自动化类等各专业先修课程自动控制胤理、现代控制原理、工程数学、MatIab等授课语言中文一、课程简介(一)课程中文简介本课程是人工智能、计算机类以及自动化类各专业的专业课程,主要内容包括人工智能控制技术简介,神般网络控制、强化学习、深度强化学习、模树控制和进化算法优化控制及部分。课程介绍了人工皆能控制的基本概念、系统分析与设计的班本方法,培养学生能钙使用人工物
2、能的方法搭建控制系统、设计控制以法和程序从而实现对被控对象的有效控制功能.二、课程目标课程目标毕业要求指标点目标1:掌提人工智能控制的基本概念,了解智能控制理论的发展趋势:2.1能铺根据所学科学知识和些本磔理.播识红朵工程间虺所演的学科领域.目标2:掌握神经网络的基本概念、及基本原理.1.2柒脚电气I:程.柠荆EW.if算机技木等相关工程总砒知识,具备应用基本理论分析问题的雒力。目标3;熟舔察握神经网络控制方法。1.4掌提解决1;程何Ja的施本思路和方法、具符综合应用所学的电气工程.计算机技术、控射理论拄制工程等专密知识解决电气工程与招健控制相关的复杂工程向IS的能力.目标4:掌握初化学习基本
3、方法。5.1能婚正确选挣和使用现代价息技术、计W机辅助设计工具,进行测试方法和技术研究.目标5;理解深度强化学习方.法和过程。1.S掌旗)电气工程.校制工程计算机技术等相关工程塞砒如识.具备应用薨本理他分析向Ja的牌力.目标6:掌握模糊逻轼理论的基本概念、域本结构及基本原理.1.2学榭电气工程.栉制工程.计算机技术相关工程砒知ifi,具蓄应用血本理论分析“题的能力目标7:掌提模糊控制方法1.4掌提解决工程问题的基本思路和方法、具符综合应用所学的电气工程.计算机技术、控朝理论、控刎工程等专业知识解决电气工程与智饯栉州相关的更杂工程划8的能力.目标8:挈提进化算法进行优化的方法。3.2理解电气系统
4、和捽制系统而湎足的特定要求,能移针时电气工程与四能拉制相关的复杂工程向SB进行设名及系统的开发和优化.搬出合理的设计.运行与警理技术方案并体现创新意识.三、课程教学内容第1章绪论教学目的与要求:通过本依的学习,使学生了解人工智能控制的发展过程、研究工具和应用;理解智能控制的概念;掌握智能控制主要内容、学习徵法和控制的基础,教学患点与难点:重点:智能控制的主要内容,学习算法难点,学习算法,学习和控制的术语1.1 人工智能控制技术概述1.1.1 人工智能的定义及智能控制1.1.2 人工智能控制技术的发展历史1.1.3 人工智能控制发展面临的难题和发展方向1. 1.1人工智能控制的主要内容1.2 学
5、习算法概述1.2.1 无监督学习1.2.2 监珞学习1.2.3 强化学习1.3 自动控制基础1.3.1 控制系统的发展历史1.3.2 控制系统模里1.3.3 控制方法概述1.3.4 控制系统的稳定性1. 4学习与控制术谱说明第2章神经网络控制教学目的与要求:通过本节的学习,使学生了解神经网络的发展方史.掌握神经网络工作原理以及几种典型的神经网络,理解神羟网络自适应控制的过程.教学重点与难点,点:神经M络原理,几种典型的神经网络难点:神经网络自玷应控制1.1 神经网络理论聪础1.1.1 神经网络发展历史1.1.2 神羟网络区理1.1.3 神羟网络学习算法1.2 典型神经网络2. 2.1单神经元网
6、络3. 2.2BP神经网络4. 2.3RBF神经网络5. 2.4HoPfie1.d神经网络6. 2.5卷枳神经网络7. 3神经网络自适应控制8. 3.1系统描述9. 3.2自适应控制器设计10. 3.3稳定性证明11. 3.4仿其实例第3亘强化学习教学目的与要求:通过本章的学习,使学生了解强化的发展历史和分类拿樨神9尔可夫决策过程以及最优控制,学握最优控制的动态规划和强化学习的动态观叨,掌握各类基本强化学习,理解贝尔哒方程。教学重点与难点:*点:马尔可夫决策过程,各类基本强化学习难点I各类基本强化学习3.1 强化学习柢述3.1.1 强化学习的历史背班3.1.2 强化学习的分类3.1.3 强化学
7、习的重点概念3.2 11f尔可夫决策过程3.2.1 马尔可夫链与马尔可夫决策过程3.2.2 贝尔曼方程12. 2.3最优控制与技优策略12.1 态规划3. 3.1动态规划简介4. 3.2最优控制中的动态规划5. 3.3强化学习中的动态规划12.2 本强化学习3.4.1策略迭代法3.4.2值迭代法3.4.3蒙特卡洛法3.4.4时序差分法(TD)3.4.5其他类型强化学习第4章深度强化学习教学目的与要求:通过本地的学习,使学生了解深度强化的发展历史和基本思想,掌握深度卷枳神经网络和深度循环神经网络,掌握深哎价伯学习和深度茂略学习,敦学篁点与难点:点:深度卷枳神经网络,i采度Q网络难点:深度价值学习
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