人工智能课程教学大纲
《人工智能》课程教学大纲
《人工智能》课程教学大纲（Artificial Intelligence）课程性质：院公选课适用专业：各专业先修课程：离散数学、数据结构、操作系统原理后续课程：总学分：2学分一、教学目的与要求1．教学目的人工智能主要研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算机系统。
本课程要求学生掌握人工智能的基本原理，了解人工智能中常用的基本技术，诸如：知识表示技术、搜索技术、自动推理技术以及专家系统等，同时学会运用Prolog语言求解人工智能的实际问题。
2．教学要求学生必须具有离散数学、程序设计、数据结构、操作系统方面的知识。
二、课时安排三、教学内容1．人工智能概述（4学时）（1）教学基本要求了解：人工智能的发展概况理解：人工智能的概念掌握：人工智能的研究途径与方法、人工智能的分支领域灵活运用：人工智能的基本技术（2）教学内容①人工智能的概念②人工智能的研究途径与方法(重点)③人工智能的分支领域(重点、难点)④人工智能的基本技术(难点)⑤人工智能的发展概况2．人工智能程序设计语言（6学时）（1）教学基本要求了解：人工智能程序设计语言分类掌握：函数型程序设计语言LISP和逻辑型程序设计语言PROLOG灵活运用：Turbo PROLOG程序设计语言（2）教学内容①综述②函数型程序设计语言LISP(重点)③逻辑型程序设计语言PROLOG(重点、难点)④Turbo PROLOG程序设计(难点)3．基于谓词逻辑的机器推理（6学时）（1）教学基本要求理解：谓词及谓词逻辑，形式演绎推理掌握：归结演绎推理灵活运用：应用归结原理求取问题答案了解：Horn子句归结与逻辑程序、非归结演绎推理（2）教学内容①一阶谓词逻辑②归结演绎推理(重点)③应用归结原理求取问题答案(重点、难点)④归结策略⑤归结反演程序举例⑥Horn子句归结与逻辑程序(难点)⑦非归结演绎推理4．图搜索技术（8学时）（1）教学基本要求掌握：状态图搜索方法、与或图搜索方法灵活运用：状态图搜索方法进行问题求解、与或图搜索方法进行问题求解了解：博弈树搜索技术（2）教学内容①状态图搜索(重点、难点)②状态图问题求解(重点)③与或图搜索(重点、难点)④与或图问题求解（难点）⑤博弈树搜索5．产生式系统（4学时）（1）教学基本要求掌握：产生式规则、产生式系统灵活运用：产生式系统了解：产生式系统的程序实现（2）教学内容①产生式规则(重点②产生式系统(重点)③产生式系统与图搜索(重点)④产生式系统的应用⑤产生式系统的程序实现(难点)6．知识表示（4学时）（1）教学基本要求掌握：知识及其表示灵活运用：框架和语义网络（2）教学内容①知识及其表示(重点)②框架(重点、难点)③语义网络(重点、难点)四、授课方式及考核方法1．授课方式讲授2．考核方法考试形式：闭卷或论文写作课程成绩构成：平时成绩占30％，期末考试成绩占70％。
2024人工智能教学大纲
包括树、图等，对于解决复杂问题有 很大帮助。
2024/1/26
10
03
机器学习
2024/1/26
11
监督学习
线性回归
掌握线性回归的原理和 实现方法，理解损失函 数和优化算法。
逻辑回归
了解逻辑回归的原理和 应用场景，掌握其实现 方法。
。
2024/1/26
离散数学
包括集合论、图论、逻辑等，对于 理解和设计人工智能算法有很大帮 助。
最优化理论
包括梯度下降、牛顿法等优化算法 ，是训练机器学习模型的关键。
8
编程基础
01
02
03
Python编程
Python是人工智能领域最 常用的编程语言之一，需 要掌握基本的语法、数据 结构、函数等。
2024/1/26
C编程
对于需要高性能计算的应 用，C是一个重要的选择 ，需要掌握基本的语法、 指针、内存管理等。
Java编程
Java在大数据处理和分布 式计算中有广泛应用，需 要掌握基本的语法、面向 对象编程、异常处理等。
9
数据结构与算法
基本数据结构
包括数组、链表、栈、队列等，是编 程的基础。
高级数据结构
算法设计与分析
卷积神经网络的训练与调优
掌握卷积神经网络的训练方法和调优技巧，如数据增强、迁移学习、 模型融合等。
17
循环神经网络
循环神经网络基础
理解循环神经网络（RNN）的 基本原理和实现细节，包括循 环层、时间步长等概念。
长短期记忆网络（LSTM ）
掌握LSTM的原理和实现细节 ，了解其在处理序列数据中的 长期依赖问题方面的优势。
2024版《人工智能》课程教学大纲
计算机体系结构
理解计算机硬件组成、操 作系统及基本工作原理。
数据结构与算法
掌握基本数据结构（如数 组、链表、栈、队列等） 和常用算法（如排序、查 找等）。
计算机网络
了解网络协议、网络架构 及网络安全等基础知识。
数学基础
线性代数
掌握向量、矩阵、线性方程组等基本概念和运算。
概率论与数理统计
理解概率分布、随机变量、数理统计等基本概念 和方法。
介绍神经网络优化的一些常用方 法，如梯度下降、动量法、
Adam等优化算法的原理和应用。
卷积神经网络（CNN）
卷积层
池化层
讲解卷积层的工作原理和实 现方法，包括卷积核、步长、 填充等概念。
介绍池化层的作用和实现方 法，包括最大池化、平均池 化等。
CNN模型
介绍一些经典的CNN模型， 如LeNet-5、AlexNet、 VGGNet、GoogLeNet、 ResNet等，并分析其网络结 构和特点。
无监督学习
K-均值聚类
层次聚类
将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽 可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
通过不断将数据点或已有簇合并成新的簇， 直到满足某种停止条件。
主成分分析（PCA）
自编码器
通过线性变换将原始数据变换为一组各维度 线性无关的表示，可用于高维数据的降维。
一种神经网络结构，通过编码器和解码器对 输入数据进行压缩和重构，实现特征提取和 降维。
句ห้องสมุดไป่ตู้分析技术
短语结构分析
识别句子中的短语结构，如名词短语、动词短语等。
依存关系分析
分析句子中单词之间的依存关系，如主谓关系、动宾关系等。
句法树构建
根据短语结构和依存关系构建句子的句法树，表示句子的结构信 息。
人工智能课程教学大纲
人工智能课程教学大纲课程名称：人工智能教学大纲课程目标：本课程旨在帮助学生了解人工智能的基本概念、原理和技术，并培养学生在人工智能领域的批判性思维和问题解决能力。
通过学习本课程，学生将能够理解人工智能的背景、应用和发展趋势，并能够独立设计和实现简单的人工智能系统。
课程内容：1. 人工智能概述- 人工智能的定义与应用领域- 人工智能的历史与发展- 人工智能与机器学习的关系2. 机器学习基础- 监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念- 常用机器学习算法及其原理- 机器学习的评估方法和误差分析3. 深度学习- 神经网络的基本原理与结构- 卷积神经网络与循环神经网络的应用- 深度学习的训练与优化方法4. 自然语言处理- 语言的表示与处理方法- 文本分类、语义分析和机器翻译的基本原理- 自然语言生成与对话系统的应用5. 计算机视觉- 图像处理与特征提取- 目标检测、图像分类和图像生成的基本原理- 视觉感知与智能交互的应用6. 人工智能伦理与社会影响- 人工智能的道德与伦理问题- 人工智能在社会中的挑战与机遇- 人工智能的未来发展趋势课程教学方法：本课程采用讲授、案例分析和实践项目结合的教学方法。
通过理论讲解、实例分析和实践操作，帮助学生理解和应用人工智能的基本原理和技术。
学生将完成实践项目，设计和实现一个简单的人工智能系统，并对其性能进行评估和优化。
课程评估方式：- 平时作业和课堂表现：占总成绩的30%- 实践项目报告：占总成绩的40%- 期末考试：占总成绩的30%参考教材：- Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville. Deep Learning [M]. MIT Press, 2016.- Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili. Python Machine Learning [M]. Packt Publishing, 2017.- Dan Jurafsky, James H. Martin. Speech and Language Processing [M]. Pearson, 2019.备注：该人工智能课程教学大纲仅作参考，实际课程内容和安排可能会根据教师和学校要求进行调整。
人工智能课程教学大纲
《人工智能》课程教学大纲课程代码：H0404X课程名称：人工智能适用专业：计算机科学与技术专业及有关专业课程性质：本科生专业基础课（学位课）主讲教师：中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所蔡自兴教授总学时：40学时（课堂讲授36学时，实验教学4学时）课程学分：2学分预修课程：离散数学，数据结构一. 教学目的和要求：通过本课程学习，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。
人工智能涉及自主智能系统的设计和分析，与软件系统、物理机器、传感器和驱动器有关，常以机器人或自主飞行器作为例子加以介绍。
一个智能系统必须感知它的环境，与其它Agent和人类交互作用，并作用于环境，以完成指定的任务。
人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。
这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。
此外，人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决甚至无法解决的问题。
这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。
通过学习，学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。
二. 课程内容简介人工智能的主要讲授内容如下：1.叙述人工智能和智能系统的概况，列举出人工智能的研究与应用领域。
2.研究传统人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。
3.讨论高级知识推理，涉及非单调推理、时序推理、和各种不确定推理方法。
4.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命诸内容。
人工智能课程教学大纲
人工智能课程教学大纲大纲：人工智能课程教学1. 简介- 介绍人工智能课程的重要性和普及程度- 解释人工智能的定义和应用领域2. 目标- 培养学生对人工智能的基本了解和认识- 培养学生分析和解决实际问题的能力- 引导学生思考人工智能对社会的影响3. 课程设计- 课程时长和学时安排- 教学方法和教学资源- 课程内容和模块划分4. 课程内容- 人工智能的历史和发展- 人工智能的基本概念和原理- 机器学习和深度学习算法- 自然语言处理和计算机视觉- 人工智能在各行业的应用案例5. 教学方式- 理论教学：通过讲解基本概念和原理，使学生理解人工智能的基本知识。
- 实践项目：组织学生参与实际项目，加深对人工智能算法和技术的理解和应用能力。
- 讨论和案例分析：通过讨论和分析真实案例，引导学生思考人工智能对社会的影响和伦理问题。
6. 评估方式- 考试：通过笔试和编程作业考察学生对人工智能基本概念和算法的掌握程度。
- 项目评估：评估学生在实践项目中的表现和能力发展情况。
- 讨论参与度：评估学生在课堂讨论和案例分析中的积极参与程度。
7. 教学资源- 教材：建议使用经典的人工智能教材，如《人工智能：一种现代的方法》。
- 在线资源：推荐学生使用在线资源，如人工智能开放平台、论坛和课程网站。
8. 参考文献- 列举相关的研究论文、教材和在线资源，供学生进一步学习和深入研究。
9. 结语- 强调人工智能课程的重要性和发展前景- 鼓励学生积极参与课程学习和实践项目以上是《人工智能课程教学大纲》的内容，通过系统的课程设计和教学方法，旨在培养学生对人工智能的基本了解和应用能力。
教学大纲涵盖了人工智能的基本概念、算法和应用案例，并通过理论教学、实践项目和讨论分析等方式，引导学生思考人工智能对社会的影响和伦理问题。
希望学生能够通过这门课程，掌握人工智能的基本知识，培养解决实际问题的能力，并为未来的发展和创新做出贡献。
人工智能》教学大纲
人工智能》教学大纲2．掌握Prolog语言的基本语法和常用操作；3．能够编写简单的Prolog程序，并能够运行和调试；4．了解Prolog语言在人工智能中的应用。
第三章搜索算法基本内容和要求：1．掌握深度优先搜索、广度优先搜索、启发式搜索等搜索算法的基本思想和实现方法；2．能够应用搜索算法解决一些典型问题；3．了解搜索算法在人工智能中的应用。
第四章知识表示与推理基本内容和要求：1．掌握命题逻辑、一阶逻辑等知识表示方法；2．了解基于规则、框架、语义网络等知识表示方法；3．掌握归结方法、前向推理、后向推理等推理方法；4．能够应用知识表示与推理解决一些典型问题。
第五章不确定性推理基本内容和要求：1．了解不确定性推理的基本概念和方法；2．掌握贝叶斯定理及其应用；3．掌握条件概率、独立性、条件独立性等概念；4．能够应用不确定性推理解决一些典型问题，如垃圾邮件过滤等。
五、教材和参考书目1）主教材：Stuart Russell。
Peter Norvig。
Artificial Intelligence: A Modern Approach。
3rd n。
Prentice Hall。
2009.2）参考书目：___。
机器研究。
___。
2016.___。
统计研究方法。
___。
2012.___。
___。
2017.六、教学进度安排第一周人工智能概述第二周逻辑程序设计语言Prolog第三周搜索算法第四周知识表示与推理第五周不确定性推理第六周期中考试第七周至第十周课程实验第十一周至第十三周课程实验第十四周课程总结与复第十五周期末考试一实验（实训）内容产生式系统实验学时分配4目的与要求：熟悉和掌握产生式系统的运行机制，掌握基于规则推理的基本方法。
实验（实训）内容：主要包括产生式系统的正、反向推理、基于逻辑的搜索等10余个相关演示性、验证性和开发性设计实验。
二实验（实训）内容搜索策略实验学时分配4目的与要求：熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程，并利用A*算法求解N数码难题，理解求解流程和搜索顺序。
《人工智能》详细教学大纲
3
常用图像处理和计算机视觉库
OpenCV、PIL、Scikit-Image等。
2024/1/24
20
目标检测、图像分割等视觉任务解决方法
01
目标检测方法
基于滑动窗口的方法、基于区域提议的方法（如R-CNN系列）、基于
回归的方法（如YOLO、SSD）等。
02
图像分割方法
基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割、基于深度学习的
语音情感分析
结合语音识别和自然语言处理技术，对语音中的情感进行 分析和识别，是实现智能语音交互的重要研究方向。
18
05 计算机视觉技术与应用
2024/1/24
19
图像处理和计算机视觉基础概念
1 2
图像处理基础
像素、分辨率、色彩空间、图像变换等基本概念 。
计算机视觉概述
视觉感知、视觉计算模型、视觉任务分类等。
强化学习方法分类
基于值的方法、基于策略的方法、基于模型的方 法等。
2024/1/24
24
马尔科夫决策过程及其求解方法
2024/1/24
马尔科夫决策过程定义
01
具有马尔科夫性质的决策过程，即未来状态仅与当前状态有关
，而与过去状态无关。
马尔科夫决策过程求解方法
02
动态规划、蒙特卡洛方法、时间差分方法等。
2024/1/24
29
人工智能对社会和经济影响分析
劳动力市场变革
分析AI技术对劳动力市场的影响 ，如自动化导致的失业、新工作 机会的创造等。
信息传播与社会互
动
研究AI如何改变信息传播方式和 社会互动模式，如社交媒体算法 对舆论的影响。
经济增长与产业创
《人工智能》课程教学大纲
《人工智能》课程教学大纲《人工智能》课程教学大纲一、课程基本信息开课单位课程名称开课对象学时/学分先修课程课程简介：人工智能是计算机科学的重要分支，是研究如何利用计算机来模拟人脑所从事的感知、XXX人工智能课程类别课程编码开课学期个性拓展GT第4或6学期网络工程专业、计算机科学与技术专业36学时/2学分（理论课：28学时/1.5学分；实验课：8学时/0.5学分）离散数学、数据结构、程序设计推理、研究、思考、规划等人类智能活动，来解决需要用人类智能才能解决的问题，以延伸人们智能的科学。
该课程主要讲述人工智能的基本概念及原理、知识与知识表示、机器推理、搜索策略、神经网络、机器研究、遗传算法等方面内容。
二、课程教学目标《人工智能》是计算机科学与技术专业的一门专业拓展课，通过本课程的研究使本科生对人工智能的基本内容、基本原理和基本方法有一个比较初步的认识，掌握人工智能的基本概念、基本原理、知识的表示、推理机制和智能问题求解技术。
启发学生开发软件的思路，培养学生对相关的智能问题的分析能力，提高学生开发应用软件的能力和水平。
三、教学学时分配《人工智能》课程理论教学学时分派表章次第一章第二章第三章第四章第五章第六章首要内容人工智能概述智能程序设计言语图搜索技术基于谓词逻辑的机器推理呆板进修与专家系统智能计算与问题求解合计学时分配35464628教学方法或手段讲授法、多媒体讲授法、多媒体探究式、多媒体讲授法、多媒体概述法、多媒体开导式、多媒体《人工智能》课程实验内容设置与教学要求一览表实学尝试序项目号名称配1)了解PROLOG语言中常1) Prolog运转环境；量、变量的表示方法；实分支2)使用PROLOG举行事实验与循实库、规则库的编写；库、规则库的编写方法；环程3)分支程序设计；一序设4)循环程序设计；一计5)输入出程序设计。
5)掌握PROLOG输入输出程序设计；1）了解PROLOG中的谓词1)谓词asserta和递归实与表实处理验程序二设计4）掌握PROLOG表处理程4)综合应用程序设计。
人工智能课程教学大纲
人工智能课程教学大纲一、课程简介本课程旨在介绍人工智能的基本概念、原理和应用，培养学生的人工智能思维和解决问题的能力。
通过理论与实践相结合的方式，帮助学生全面了解人工智能的发展历程和未来趋势，掌握相关技术和工具的使用，为未来的职业发展提供必要的基础知识和能力。
二、教学目标1. 掌握人工智能的基本概念、分类和发展历程；2. 理解人工智能的原理和算法，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等；3. 学会使用人工智能相关工具和软件，进行数据处理和模型设计；4. 培养解决问题的思维方式和创新能力，提高学生的综合素质；5. 增强学生对人工智能技术的应用能力，培养他们在实际问题中灵活运用人工智能的能力。
三、教学内容1. 人工智能概述a. 人工智能的定义和发展历程b. 人工智能的分类和应用领域2. 机器学习a. 机器学习的基本概念和算法b. 监督学习、无监督学习和强化学习c. 常见的机器学习模型和算法3. 深度学习a. 深度学习的原理和模型结构b. 卷积神经网络、循环神经网络等常用深度学习模型c. 深度学习在图像识别、语音识别等领域的应用4. 自然语言处理a. 自然语言处理的基本任务和技术b. 词法分析、句法分析、语义分析等自然语言处理方法c. 自然语言处理在机器翻译、文本生成等领域的应用5. 数据挖掘与大数据分析a. 数据挖掘的概念和流程b. 常用的数据挖掘算法和工具c. 大数据分析的基本原理和技术6. 实践案例与项目a. 基于人工智能的实践案例介绍与分析b. 课程项目设计和实施，培养学生的实际操作能力四、教学方法本课程采用多种教学方法相结合的方式，包括但不限于：1. 授课讲解：老师对课程内容进行详细讲解和阐述；2. 实践操作：学生通过使用人工智能工具和软件进行实际操作和练习；3. 小组讨论：学生分成小组进行课堂问题讨论和项目合作；4. 个案分析：分析和讨论相关领域的典型案例，培养学生解决问题和分析能力；5. 课程项目：学生通过完成实际项目，锻炼实践操作和综合素质。
《人工智能》教学大纲
《人工智能》教学大纲人工智能教学大纲一、引言人工智能（Artificial Intelligence, AI）是现代科技发展的热点领域，其在各个行业中的应用不断深入。
AI教育的重要性与日俱增，为了适应时代的发展潮流，我们设计了本教学大纲，旨在引导学生系统地学习人工智能的基本概念、原理和应用，培养学生的AI思维和技术能力。
二、课程目标本课程旨在使学生掌握以下知识和技能：1. 理解人工智能的基本概念和发展历程；2. 掌握人工智能的核心算法和模型，如机器学习、深度学习等；3. 理解人工智能在各个领域的应用，并能够灵活运用相关技术解决实际问题；4. 培养学生的创新思维和团队合作能力，在人工智能领域具备综合素质。
三、教学内容与进度安排1. 第一阶段：人工智能概述（2周）- 人工智能的定义与分类- 人工智能在社会与经济中的地位与作用- 人工智能的发展历程及国内外研究进展2. 第二阶段：机器学习基础（4周）- 机器学习的基本概念与算法- 监督学习、无监督学习和半监督学习- 常见机器学习算法的原理与应用- 机器学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用案例3. 第三阶段：深度学习与神经网络（5周）- 深度学习的基本原理与核心概念- 深度神经网络的结构与训练方法- 常见深度学习网络，如卷积神经网络、循环神经网络等 - 深度学习在计算机视觉、语音识别等领域的应用案例4. 第四阶段：人工智能应用与伦理（3周）- 人工智能在医疗、金融、智能交通等领域的应用案例 - 人工智能伦理与社会影响的讨论- 人工智能发展趋势与未来展望5. 第五阶段：实践项目与实验（4周）- 结合实际问题，进行人工智能算法的实践应用- 利用开源框架进行人工智能模型的训练与调优- 团队合作，完成人工智能项目的设计与实施四、教学方法与评价方式1. 教学方法- 授课结合案例分析，通过实例让学生更好地理解与应用知识；- 布置作业与小组讨论，培养学生的独立思考和合作能力；- 项目实践与实验，提升学生的动手能力与创新思维。
人工智能教学大纲
人工智能教学大纲人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门涉及计算机科学、认知心理学、哲学等多领域知识的学科。
在当今信息技术高速发展的背景下，AI正以其强大的计算能力和智能化特点逐渐渗透到各个领域。
为了培养适应新时代需求的人才，制定一份完善的人工智能教学大纲显得尤为重要。
1. 引言1.1 人工智能概述1.2 人工智能的意义和应用领域2. 基础知识2.1 计算机科学基础2.1.1 数据结构与算法2.1.2 编程语言及其应用2.2 数学基础2.2.1 概率与统计2.2.2 矩阵与线性代数2.3 人工智能前沿技术概览2.3.1 机器学习2.3.2 深度学习2.3.3 自然语言处理2.3.4 计算机视觉2.3.5 机器人技术3. 人工智能算法与模型3.1 机器学习算法3.1.1 监督学习算法3.1.2 无监督学习算法3.1.3 强化学习算法3.2 深度学习模型3.2.1 卷积神经网络（CNN） 3.2.2 循环神经网络（RNN）3.2.3 生成对抗网络（GAN）4. 人工智能应用4.1 自然语言处理4.1.1 文本分类4.1.2 信息提取4.2 计算机视觉4.2.1 图像识别4.2.2 目标检测4.3 人工智能与机器人4.3.1 人机交互4.3.2 机器人导航与控制5. 伦理与法律5.1 人工智能的伦理问题5.1.1 隐私和审查5.1.2 职业道德和责任5.2 人工智能的法律问题5.2.1 数据保护和知识产权5.2.2 智能合同和责任认定6. 人工智能教学实践6.1 编程实践6.1.1 数据处理与模型训练 6.1.2 模型评估与优化6.2 项目实践6.2.1 人工智能应用设计与实现6.2.2 团队协作与项目管理7. 结语7.1 人工智能发展趋势展望7.2 人工智能教学的挑战与机遇通过以上的人工智能教学大纲，学生将能够系统地学习人工智能的基础知识、算法原理和实践应用。
同时，也能够了解人工智能的伦理和法律问题，培养对人工智能道德和责任的意识，并具备独立进行人工智能项目开发的能力。
人工智能教学大纲
人工智能教学大纲【引言】本教学大纲旨在为人工智能课程的教学提供一个全面而系统的指导框架。
人工智能是如今热门的领域之一，该领域的快速发展为学生提供了广阔的职业发展机会。
因此，设计一份科学合理的人工智能教学大纲对学生的学习效果至关重要。
【一、课程概述】1.1 课程名称：人工智能基础1.2 学时安排：40学时1.3 课程目标：通过本课程的学习，学生应该能够1.3.1 理解人工智能的基本概念及相关技术的发展历程；1.3.2 掌握人工智能的基本原理和常用算法，并能够应用于实际问题；1.3.3 培养学生的创新思维和解决问题的能力。
【二、教学内容与学时安排】2.1 人工智能概述（2学时）2.1.1 人工智能定义及相关概念介绍2.1.2 人工智能的发展历史及应用领域2.1.3 人工智能对社会与经济的影响2.2 人工智能基础知识（8学时）2.2.1 机器学习基础2.2.1.1 监督学习2.2.1.2 无监督学习2.2.2 深度学习2.2.2.1 神经网络原理2.2.2.2 卷积神经网络2.2.2.3 递归神经网络2.2.3 自然语言处理2.2.3.1 词向量表示2.2.3.2 语言模型与文本生成2.3 人工智能算法与应用（20学时）2.3.1 人工智能算法概述2.3.2 决策树算法及应用2.3.3 支持向量机算法及应用2.3.4 随机森林算法及应用2.3.5 深度学习算法应用案例2.3.6 人工智能在图像处理中的应用2.3.7 人工智能在自然语言处理中的应用2.4 人工智能伦理与社会影响（6学时）2.4.1 人工智能的道德问题2.4.2 人工智能对就业市场的影响2.4.3 人工智能的隐私与安全问题【三、教学方法与手段】3.1 授课方法3.1.1 讲授：通过理论讲解传授基本概念、原理和算法知识；3.1.2 实践：通过实验、案例分析和项目实践培养学生的动手能力和解决问题的能力；3.1.3 讨论：通过课堂讨论激发学生的思维，培养创新能力。
人工智能课程教学大纲-2024鲜版
卷积神经网络在图像处理中的应用
2024/3/27
卷积层与池化层
解释卷积层如何通过卷积核提取图像特征，池化层如何降低数据 维度，减少计算量。
经典卷积神经网络结构
介绍LeNet-5、AlexNet、VGGNet等经典卷积神经网络的结构和 特点。
图像分类与目标检测
阐述卷积神经网络在图像分类和目标检测任务中的应用，包括数据 集、评估指标等。
目标检测
讲解目标检测的任务和方法，包括基于滑动窗口的目标检测、基于区域提议的目标检测等 ，以及常见的目标检测算法，如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。
图像分割
介绍图像分割的概念和方法，包括基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等 ，以及常见的图像分割算法，如K-means聚类、水平集方法等。
人工智能课程教学大纲
2024/3/27
1
目录
2024/3/27
• 课程介绍与目标 • 基础知识与技能 • 机器学习原理及方法 • 深度学习原理及应用 • 自然语言处理技术 • 计算机视觉技术 • 人工智能伦理、法律和社会影响
2
01
课程介绍与目标
Chapter
2024/3/27
3
人工智能定义及应用领域
图像描述生成
讲解图像描述生成的基本方法和模型，包括基于卷积神经 网络和循环神经网络的方法，介绍图像描述生成的评估指 标和优化方法。
23
06
计算机视觉技术
Chapter
2024/3/27
24
图像识别、目标检测等基础知识
2024/3/27
图像识别
介绍图像识别的基本原理，包括特征提取、分类器设计等，以及常见的图像识别算法，如 卷积神经网络（CNN）。
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人工智能课程教学大纲
【课程编码】JSZX0300
【适用专业】计算机科学与技术
【课时】 72(理论)+28(实验)
【学分】 3
【课程性质、目标和要求】
人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。
本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务．
作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用．完成如下教学目标：
（1）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．
（2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。
重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。
（3）掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法．
(4) 掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念．
（5）概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等．
（6）简介人工智能程序设计的语言和工具．
(7) 掌握Visual Prolog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能程序。
要求学生已修过《数据结构》、《离散数据》和《编译原理》。
【教学时间安排】
本课程计 3 学分，理论课时72 ,实验课时28。
学时分配如下表所示：
【教学内容要点】
教学要求的层次
课程的教学要求大体上分为三个层次：了解、理解和认识。
了解即能正确判别有关概念和方法；理解是能正确表达有关概念和方法的含义；认识是在理解的基础上加以灵活应用。
第一章绪论
一、学习目的要求
1、了解人工智能的定义、起源与发展
2、了解人工智能的研究与应用领域
3、理解人工智能求解方法的特点
二、主要教学内容
1、人工智能的定义、起源与发展
2、人工智能的研究与应用领域
3、人工智能求解方法的特点
第二章知识表示方法
一、学习目的要求
1、认识状态空间法
2、理解问题归约法
3、认识谓词逻辑法
4、认识语义网络法
5、认识框架表示
6、认识剧本表示
7、理解过程表示
二、主要教学内容
1、状态空间法
2、问题归约法
3、谓词逻辑法
4、语义网络法
5、框架表示
6、剧本表示
7、过程表示
第三章搜索原理
一、学习目的要求
1、认识盲目搜索
2、理解启发式搜索
3、了解遗传算法
4、了解模拟退火法
二、主要教学内容
1、盲目搜索
2、启发式搜索
3、遗传算法
4、模拟退火法
第四章推理技术
一、学习目的要求
1、理解消解原理
2、理解规则演绎系统
3、理解产生式系统
3、认识不确定性推理
4、理解非单调推理
二、主要教学内容
1、消解原理
2、规则演绎系统
3、产生式系统
4、不确定性推理
5、非单调推理
第五章机器学习
一、学习目的要求
1、了解机器学习的定义、研究意义与发展历史
2、认识机器学习的主要策略与基本结构
3、理解机械学习
4、理解基本解释经验的学习
5、了解基于事例的学习
6、了解基于概念的学习
7、了解基于类比的学习
8、理解基于神经网络的学习
二、主要教学内容
1、机器学习的定义、研究意义与发展历史
2、机器学习的主要策略与基本结构
3、机械学习
4、基本解释经验的学习
5、基于事例的学习
6、基于概念的学习
7、基于类比的学习
8、基于神经网络的学习
第六章规划系统
一、学习目的要求
1、理解规划的作用与任务
2、理解基于谓词逻辑的规划
3、了解STRIPS规划系统
4、了解分层规划
二、主要教学内容
1、规划的作用与任务
2、基于谓词逻辑的规划
3、STRIPS规划系统
4、分层规划
第七章专家系统
一、学习目的要求
1、不同模型的专家系统
2、理解专家系统
3、了解专家系统开发工具
4、理解专家系统实例
二、主要教学内容
1、专家系统
2、基于规则的专家系统
3、基于框架的专家系统
4、基于模型的专家系统
5、专家系统开发工具
6、专家系统实例
第八章自然语言理解
一、学习目的要求
1、理解语言及其理解的一般问题
2、理解句法和语义的自动分析
3、了解句子的自动理解
4、了解语言的自动生成
5、了解文本的自动翻译
6、理解自然语言理解系统的主要模型
7、理解自然语言理解系统应用举例
8、了解语音识别
二、主要教学内容
1、语言及其理解的一般问题
2、句法和语义的自动分析
3、句子的自动理解
4、语言的自动生成
5、文本的自动翻译
6、自然语言理解系统的主要模型
7、自然语言理解系统应用举例
8、语音识别
第九章智能控制
一、学习目的要求
1、了解智能控制的历史沿革
2、了解智能控制的研究领域
3、理解智能控制的学科结构理论
4、了解智能控制系统
二、主要教学内容
1、智能控制概述
2、智能控制的研究领域
3、智能控制的学科结构理论
4、智能控制系统
第十章人工智能程序设计
一、学习目的要求
1、了解逻辑型编程语言
2、综合应用LISP语言
3、综合应用PROLOG语言
4、了解关系数据库
二、主要教学内容
1、逻辑型编程语言
2、LISP语言
3、PROLOG语言
4、关系数据库
一、（实验1）Visual Prolog 环境的建立与熟悉
1、实验目的要求
⑴掌握Visual Prolog 安装与卸载。
⑵掌握Visual Prolog的基本特性。
⑶理解项目文件结构以及之间的关系。
⑷掌握调试项目的步骤。
2、实验主要内容
⑴ Visual Prolog的安装与卸载。
⑵构建Visual Prolog 项目。
3、实验条件
⑴需要Visual Prolog编程环境。
二、（实验2）Prolog语言元素
1、实验目的要求
⑴掌握Horn子句的表示方法。
⑵理解Prolog推理机的构建方法。
⑶掌握Prolog程序控制和Prolog算符。
2、实验主要内容
⑴ Prolog推理机。
⑵程序控制。
⑶算符。
三、（实验3）Visual Prolog 面向对象元素
1、实验目的要求
⑴掌握Visual Prolog中类与对象的概念与表示。
⑵理解对象模型
2、实验主要内容
⑴接口
⑵类的声明和类的实现
⑶学生对象的Prolog实现。
四、（实验4）PIE推理机的实现
1、实验目的要求
⑴掌握Prolog推理机的实现方法。
⑵理解Prolog推理机具体使用方法。
2、实验主要内容
⑴ Prolog推理机。
⑵家族定理的分析与实现。
…………
五、（实验5）三层结构的家族定理的设计与实现
1、实验目的要求
⑴掌握使用Visual Prolog开发三层结构的系统。
2、实验主要内容
⑴家族定理的GUI编程
⑵家族定理的逻辑层编码
⑶家族定理的数据层编码
【成绩考核方式】
1、成绩评定总则
本课程考核分为平时考核和期末闭卷考试和实验考核三部分。
其中平时成绩占15%，期末占60%，实验占25%。
2、平时成绩评定
平时成绩依据学生的课堂出勤率、作业完成情况进行评定。
评定时，应充分体现公平、公正、实事求是的原则，客观地评价学生平时的表现。
3、期末闭卷考试
期末闭卷考试。
试题的覆盖率至少要达到大纲要求的80%，试题的类型一般可以选择、填空、判断、解答、算法求解、设计为宜。
4、实验考核见实验大纲
【教材与参考书目】
指定教材：
《人工智能基础》，蔡自兴，蒙祖强。
高等教育出版社，2005年5月参考书目：
1《人工智能（上、下册）》，陆汝钤，北京：科学出版社，1996年
2《人工智能原理》，石纯一等，北京：清华大学出版社，1993
3《人工智能基础》，高济等，北京：高等教育出版社，2002 【有关说明（教学建议）】
●本课程概念多、较抽象、涉及面广，因此教学形式以讲授方式为主。
●关键性概念、整体实现思想方面的问题可辅以课堂讨论的形式。