随着智能控制学科和技术的发展及相关专业的发展，修读智能控制课程的学生与年俱增。我们总结十年教学经验，听取各方意见，吸取“百家”营养，分别于1997年、1998年在新加坡和国内出版了两部智能控制著作《Intelligent Control: Principle, Techniques and Applications》和《智能控制－基础与应用》，在本校作为教材使用，并在国内外广泛使用。

人工智能的基本内容

人工智能基本技术

基本技术：机器感知、学习、推理、搜索、决策、行为人工智能的研究内容

智能机理：神经机理；认知机理；情感机理机器感知：机器视觉；机器听觉；环境感知；跨媒体感知机器学习：符号学习；统计学习；连接学习（含深度学习）；发现学习；强化学习；集成学习；迁移学习等

机器思维：机器推理；智能搜索；机器规划；模式识别；智能决策；知识图谱；知识工程与服务；跨媒体分析与推理

机器行为：智能机器人；智能无人系统；自主协同控制；人机对话交流；人机协同交互等

人工智能新技术

类脑智能：类脑模型；类脑信息处理；类脑器件；类脑计算机数据智能：大数据分析与挖掘；据驱动与知识引导相结合的智能方法；自然语言与图形图像理解为核心的认知计算；…

群体智能：蚁群算法；粒群算法；蜂群算法；群智空间混合智能：脑机接口（BCI）；脑机协同；人机智能共生人工智能应用技术与领域

智能应用技术：专家系统技术；智能决策支持技术；自然语言处理技术；智能机器2人技术；…

智能应用领域：智能医疗；智能教育；智能金融；智能交通；…

本课程的主要内容

第1章：人工智能概述

概述；基本概念；产生与发展；基本内容；不同学派；研究和应用领域第2章：确定性知识系统

概述；确定性知识表示；确定性知识推理；确定性知识系统简例第3章：不确定性知识系统

概述；可信度推理；主观Bayese推理；证据理论；模糊推理；概率推理第4章：智能搜索技术

概述；状态空间搜索；与/或树搜索；博弈树搜索；进化搜索（遗传算法）第5章：机器学习

记忆学习；示例学习；决策树学习；统计学习；集成学习；粗糙集知识发现第6章：人工神经网络与连接学习

概述；生物机理；经元及神经网络的结构；浅层模型；深层模型；浅层连接学习（感知器、BP网络、Hopfield网络）；深度学习（深度卷积网络）第7章：分布智能

概述；Agent的结构；多Agent系统，移动Agent第8章：智能应用简介

自然语言理解简介；专家系统简介

附录A：

新一代人工智能简介