清华大学《人工智能导论》课程电子教案共143页文档
《人工智能导论》教学大纲(2024版)
人工智能导论课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：课程中文名称：人工智能导论课程性质：学院基础课程、专业核心课程开课学期：3课内学时：32学时，其中授课32学时课外学时：32学时学分：2学分主要面向专业：自动化、测控、电气、机器人工程二、先修课程高等数学、概率论、线性代数、生命科学导论三、课程目标人工智能导论是面向理工科专业的重要基础课程。
课程以学科基础、技术基础、重点方向与领域、行业应用、伦理与法律五维知识体系为主要内容，经典与现代人工智能知识结构模块化，具有广阔的思想和技术背景。
通过课程学习，使学生系统性掌握人工智能基本概念、方法、技术，把握人工智能重点方向及领域；掌握机器学习、深度神经网络等基本方法；初步具备利用人工智能技术解决问题的基本能力；初步理解人工智能伦理及其对人工智能技术发展的重要意义。
为进一步学习相关的专业基础课程和专业课程打下必要的理论和实践基础。
（1）从大历史观角度使学生理解人工智能发展的历史和思想脉络，使学生认识到人工智能的本质和内涵，思考人之为人的价值和意义,勇于承担社会发展责任。
（2）充分发挥人工智能多学科、多领域理论、知识交叉的特点和优势，培养学生多学科知识交叉思维和创新意识。
（3）激发学生学习人工智能的热情和人机协同创新思维，为后续人工智能+X专业学习、创新创业、竞赛、就业等奠定基础。
（4）系统理解机器智能实现技术和方法，认识到机器智能对人类智能补充与增强作用，学会利用人机协同技术和方法及解决各类问题。
(5)使学生充分理解人工智能对未来人类社会经济、科技和文明发展的重要作用，具备未来能社会发展需要的人工智能人才素质。
四、教学内容与教学方法五、考核方式六、参考教材及学习资源（一）参考教材：[1]莫宏伟，徐立芳.人工智能导论.第2版.[2]莫宏伟，徐立芳.人工智能伦理导论.。
《人工智能导论》课程电子教案(遗传算法 )
m
f (xi )
max {
1i m
f
(xi )}
M
i 1
m
上式中的第一个方程表示变换前后的平均值不变，第 二个方程表示将当前的最优值放大为平均值的M倍。
二进制编码的交配规则
双亲双子法
交配位置
a1 a2 ... ai ai+1 ... an b1 b2 ... bi bi+1 ... bn
交配前
多交配位法
1101001 1100010
1100000 1101011
整数编码的交配规则
下面以旅行商问题为例，介绍几种整数 编码的交配规则。
常规交配法
随机选取一个交配位，子代1交配位之前的基因选自 父代1交配位之间的基因，交配位之后的基因，从父 代2中按顺序选取那些没有出现过的基因。
交配位
码后作为最优解输出；
（11）结束。
例：求函数的最大值
f (x) x2
其中x为[0, 31]间的整数 编码：采用二进制形式编码
由于x的定义域是[0, 31]间的整数，刚好 可以用5位二进制数表示，因此可以用5 位二进制数表示该问题的解，即染色体。 如00000表示x＝0，10101表示x＝21， 11111表示x＝31等
0100100000010010
二进制表示存在的问题
采用这样的表示方法，对于n城市的旅行商问 题，至少需要用n×n位二进制向量表示一个 可能的旅行路线。一个n×n位二进制向量，
所有可能的编码个数为 2nn ，而一个对称的n
城市旅行商问题的可能解个数为n!/2，只占编 码个数非常小的比例。以n＝10为例，编码个 数为可能解个数的7.0×1023倍。可能解在整 个状态空间中，是非常稀疏的，交配和变异 所产生的是大量的非可能解。
《人工智能》课程教案完整版
一、教学内容二、教学目标1. 理解机器学习的基本概念，掌握监督学习与无监督学习的区别。
2. 学会分类与回归任务的基本原理，了解常用机器学习算法。
3. 能够运用所学知识解决实际问题，培养创新思维和团队合作能力。
三、教学难点与重点教学难点：机器学习算法的理解与应用。
教学重点：监督学习与无监督学习的区别、分类与回归任务。
四、教具与学具准备1. 教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔。
五、教学过程2. 新课导入：介绍机器学习的基本概念，阐述监督学习与无监督学习的区别。
3. 知识讲解：a. 监督学习：讲解监督学习的基本原理，以分类与回归任务为例，介绍常用算法。
b. 无监督学习：介绍无监督学习的概念，讲解常用算法。
4. 例题讲解：结合实际案例，讲解机器学习算法的应用。
5. 随堂练习：布置与例题类似的练习题，让学生独立完成，巩固所学知识。
6. 小组讨论：分组讨论实际应用场景，探讨如何运用机器学习技术解决问题。
六、板书设计2. 板书内容：a. 机器学习基本概念b. 监督学习与无监督学习c. 分类与回归任务d. 常用机器学习算法七、作业设计1. 作业题目：a. 解释监督学习与无监督学习的区别。
b. 列举三种常用机器学习算法，并简要说明其原理。
c. 结合实际案例，设计一个分类或回归任务，并说明所使用的算法。
2. 答案：a. 监督学习：根据已知输入和输出，学习得到一个函数，用于预测未知输出。
无监督学习：仅根据输入数据，学习数据的内在规律和结构。
b. 线性回归、逻辑回归、支持向量机。
c. 略。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课学生对机器学习的基本概念和算法有了初步了解，但对算法的深入理解和应用仍有待提高。
2. 拓展延伸：鼓励学生课后查阅资料，了解其他常用机器学习算法，如决策树、随机森林等，并尝试应用于实际问题。
组织课后讨论活动，分享学习心得。
重点和难点解析一、教学内容的选择与安排1. 机器学习基本概念的深化机器学习基本概念的讲解需要更加深入，除了定义，还应包括机器学习的类型（如强化学习、迁移学习等）以及它们在实际中的应用场景。
AI导论教学大纲-人工智能导论-廉师友-清华大学出版社
人工智能导论课程教学大纲廉师友编写清华大学出版社（2020）说明为了方便各位任课老师的教学，本书作者结合自己多年来给计算机专业讲授人工智能课程的教学大纲和这部《人工智能导论》新教材的内容以及该课程的基本要求，制定了这一新的教学大纲，供各位老师参考。
从内容来看，这个大纲与这部新教材是一致的，其课时应该说已达到这门课程的上限。
各位老师可根据各自院校的实际情况对该大纲的教学内容进行取舍，并确定相应的课时，以制定适合各自教学任务的教学大纲。
希望这份资料对各位任课老师的教学能有所裨益和帮助！当然，若发现其中有不妥或错误之处也请指正！作者2020年3月《人工智能导论》课程教学大纲课程编号：英文课名：Introduction to Artificial Intelligence适用专业：人工智能、计算机、自动化和电子信息类专业（考试）学时：90 学分：课程类别：专业课课程性质：必修课/必选课一、课程性质和目的《人工智能导论》为人工智能、计算机、自动化和电子信息类专业的一门必修或必选课程，其目的是使学生理解人工智能的基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术，为进一步学习人工智能后续专业课程或从事人工智能的研发奠定基础，指引方向。
二、课程内容第1章人工智能概述基本内容和要求：1．理解人工智能的概念、目标和研究策略；2．理解人工智能的研究内容与方法；3．了解人工智能的分支领域；4．了解人工智能的应用与发展概况。
第2章人工智能程序设计语言基本内容和要求：1．了解人工智能程序设计语言的特点、分类和发展概况；2．理解PROLOG语言的语句特点、程序结构和运行机理，能读懂和编写简单的PROLOG 程序；3．了解Python语言的特点和使用方法，能读懂和编写简单的Python程序。
教学重点：1．PROLOG语言；2．Python语言。
教学难点：1．PROLOG语言的匹配合一和回溯控制；2．Python语言的程序结构和资源库的使用。
《人工智能导论》教学教案
《导论》教学教案一、教学目标1. 让学生了解的定义、发展历程和应用领域。
2. 使学生掌握的基本原理和技术。
3. 培养学生的创新意识和团队合作能力。
二、教学内容1. 的定义与发展历程1.1 的定义1.2 的发展历程1.3 的应用领域2. 的基本原理2.1 机器学习2.2 深度学习2.3 自然语言处理2.4 计算机视觉3. 的技术应用3.1 智能语音识别3.2 智能3.3 自动驾驶3.4 智能医疗三、教学方法1. 讲授法：讲解的定义、发展历程、基本原理和应用领域。
2. 案例分析法：分析典型的技术应用案例。
3. 小组讨论法：分组讨论技术的发展趋势和应用前景。
4. 实践操作法：引导学生动手实践，体验技术。
四、教学资源1. 教材：《导论》2. 课件：的发展历程、基本原理、技术应用等3. 案例资料：典型的技术应用案例4. 编程工具：Python、TensorFlow等5. 网络资源：相关的学术论文、资讯、技术博客等五、教学评价1. 课堂参与度：学生参与课堂讨论、提问和回答问题的积极性。
2. 小组讨论报告：学生分组讨论的技术发展趋势和应用前景报告。
3. 课后作业：学生完成的课后编程练习和思考题。
4. 期末考试：考查学生对基本原理和应用领域的掌握程度。
六、教学安排1. 课时：共计32课时，每课时45分钟。
2. 授课方式：线上线下相结合，以线下授课为主。
3. 教学进程：第1-4课时：的定义与发展历程第5-8课时：的基本原理第9-12课时：的技术应用第13-16课时：典型技术应用案例分析第17-20课时：小组讨论技术的发展趋势和应用前景第21-24课时：实践操作，体验技术第25-28课时：课堂讨论与问答第29-32课时：期末考试七、教学活动1. 授课：讲解的基本概念、发展历程、基本原理和应用领域。
2. 案例分析：分析典型的技术应用案例，如智能语音识别、智能等。
4. 实践操作：引导学生动手实践，如使用Python、TensorFlow等编程工具。
《人工智能导论-》- 01 概论
你做过图灵测试吗
什么是CAPTCHA
CAPTCHA (Completely Automated Public Turing Test to Tell Computers and Humans Apart)全自动区分计算机和人类的图灵测试的简 称。 CAPTCHA的目的是区分计算机和人类的一种程序算法，这种程序必须能 生成并评价人类能很容易通过但计算机却通不过的测试。这种技术可以有 效的避免网络中自动填表机器人等软件对了网络信息的正常传播严重干扰。
人工智能的研究与应用领域
专家系统
专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有 大量专家水平的某个领域知识与经验，能够利用人类 专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。 发展专家系统的关键是专家知识的表达和运用，专 家知识指来自人类专家,并能有效解决该领域内的典型 问题的事实和过程。
• 在线专家网站 http://www.aiinc.ca/demos • Expert System Tools /~manaris/ai-educationrepository/expert-systems-tools.html • Expert system application download /software/expert_systems/
• 2006年的罗纳奖获得者 / …
为什么要研究人工智能
•
程序被动地按照人们为它事先安排好的工作步骤进行工作。由于缺 乏智能性、缺乏自学习与自适应能力,难以处理越来越复杂的问题。
• AI是人类智能的扩大和延伸，其作用将是不可估量的。 • AI的研究对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。 • 对“数据世界”的需求进而发展到对“知识世界”的需求而产生的。 • 寻求试探性的搜索，启发式的，不精确的，模糊的甚至允许出现错误 的推理方法，以便符合人类的思维过程。 • …
清华大学《人工智能导论》课程电子教案二
(P x x z) (P (f y) (f B) y) 置换：{(f y)/x} (P (f y) (f y) z) (P (f y) (f B) y) 置换：{B/y}, 并使得{(f B)/x} (P (f B) (f B) z) (P (f B) (f B) B) 置换：{B/z} 得到置换：{(f B)/x， B/y，B/z} 置换后的结果： (P (f B) (f B) B)
换名后得字句集：
~R(x1)L(x1) ~D(x2)~L(x2) D(A)
I(A)
~I(x5)R(x5)
清华大学《人工智能导论》课程电 子教案二
20
例题的归结树
~R(x1)L(x1) ~D(x2)~L(x2) D(A)
I(A)
~I(x5)R(x5)
I(A)
~I(x5)R(x5)
{ A/x5}
R(A)
P(x, f(y), B)s= P(A, f(B), B) P(z, f(B), B)s= P(A, f(B), B) 置换s={z/x, B/y}和置换s={x/z, B/y}也都是 这两个谓词公式的合一者。
结论：合一者不唯一。
清华大学《人工智能导论》课程电 子教案二
14
最一般合一者（mgu） 置换最少，限制最少，产生的例最具一 般性。 如前面的例子：
清华大学《人工智能导论》课程电 子教案二
27
HB(s5) ~HB(s5) ~ON(s3) ~AT(box, c, s3) HB(grasp(s3))
HB(grasp(s3)) ~ON(s3) ~AT(box, c, s3)
{grasp(s3)/s5} ON(climb(s2))
1, ~ON(s0) 2, ON(s1) ∨ AT(box, x1, push(x1, s1))
人工智能课程教学大纲教案
人工智能导论课程教学大纲教案课程代码：课程名称：人工智能导论开课学期：5学分/学时：3/32+16课程类型：必修适用专业/开课对象：先修课程：开课单位：团队负责人：责任教授：执笔人：核准院长：一、课程的性质、目的与任务《人工智能导论》是计算机相关专业中一门综合性很强的基础课程，主要内容包括人工智能概述、知识表示、逻辑推理方法、非确定性推理方法、搜索策略、机器学习、人工只能的其他应用领域。
本课程的目的与任务是使学生通过本课程的学习，从人工智能的基本概念入手，由浅入深学习人工智能的各种相关知识，掌握人工智能的相关思想。
本课程除要求学生掌握人工智能的基础知识和理论，重点要求学生学会分析问题的思想和方法，为更深入地学习和今后的实践打下良好的基础。
二、教学内容及教学基本要求1. 人工智能概述（2学时）学习什么是人工智能、人工智能的研究目标、人工智能的研究方法、人工智能的基本研究内容2. 知识表示（6学时）学习知识的概念、知识表示的要求，学习状态空间表示法、谓词逻辑表示法、语义网络表示法、框架表示法。
3. 逻辑推理方法（6学时）了解什么是逻辑推理、逻辑推理的基础，学习自然演绎推理与或形演绎推理的部分方法4. 非确定性推理及方法（6学时）学习非确定性推理中的基本问题、掌握基于概率论的有关理论发展起来的非确定性推理方法，包括基本的概率推理、主观贝叶斯推理、基于可信度的推理、证据理论等。
了解目前再专家系统、信息处理、自动控制等领域广泛应用的依据模糊理论发展起来的模糊推理。
5. 搜索策略（4学时）学习常用的几种搜索策略、包括基于状态空间的盲目搜索、基于状态空间的启发式搜索、基于树的盲目搜索、基于树的启发式搜索6. 机器学习（6个学时）学习机器学习的一些常用算法模型：决策树、贝叶斯模型、支持向量机、聚类算法、神经网络与深度学习、强化学习等。
7. 人工智能的其他应用领域（2个学时）讲述人工智能的其他应用领域：计算机视觉、自然语言处理、智能体。
第一讲(人工智能导论)
– Turning试图精确地刻画哪些函数是能够被计 算的但，计算或有效过程的概念是无法给出形 式化定义的。
– 图灵说明了一些函数没有对应的图灵机，没有 通用的图灵机可以判定一个给定的程序，对于 给定的输入能否返回答案或者永远运行下去。
2
深蓝
• 1997年5月11日北京时间早晨4时50分，一台名叫 “深蓝”的超级电脑在棋盘C4处落下最后一颗棋 子，全世界都听到了震撼世纪的叫杀声──“将 车”！这场举世瞩目的“人机大战”，终于以机 器获胜的结局降下了帏幕。
• “深蓝”是一台智能电脑，是人工智能的杰作。 新闻媒体以挑衅性的标题不断地发问：电脑战胜 是一个人，还是整个人类的智能？连棋王都认了 输，下一次人类还将输掉什么？智慧输掉了，人 类还剩些什么？于是，人工智能又一次成为万众 关注的焦点，成为电脑科学界引以自豪的学科。
• John Watson领导的行为主义认为，内省不能提供 可靠的证据，拒绝任何涉及精神过程的理论，只研 究动物的感知及其反应
• 认知心理学的主要特征是，把大脑当做信息处理装 置，Frederic Bartlett领导的剑桥大学应用心理小组 使得认知模型得以繁荣
• 心理学家普遍认为，认知理论就应该像计算机程序 • 结论：人类思考和活动应该是一个信息处理过程
计算机工程：如何制造能干的计算机？
• 结论：知识来源于实践
• 知识是如何导致行动的？
– Aristotle:行动是通过目标与关于行动结果的知识之间 的逻辑联系来判定的。
– 他进一步指出，要深思的不是结局而是手段，假设了 结局并考虑如何以及通过什么手段得到结局，结局是 否容易是否最好，手段在分析顺序中是最后一个，在 生成顺序中是第一个
《人工智能导论》教学教案
《导论》教学教案第一章：概述1.1 教学目标让学生了解的定义、发展历程和应用领域。
让学生理解的基本原理和技术。
1.2 教学内容的定义和发展历程。
的应用领域和挑战。
的基本原理和技术。
1.3 教学方法采用讲授法，讲解的定义和发展历程。
采用案例分析法，分析的应用领域和挑战。
采用讨论法，探讨的基本原理和技术。
1.4 教学评估课堂讨论，了解学生对的理解程度。
第二章：机器学习2.1 教学目标让学生了解机器学习的定义、分类和应用。
让学生理解监督学习和无监督学习的基本原理。
2.2 教学内容机器学习的定义和分类。
监督学习和无监督学习的基本原理。
机器学习应用案例。
2.3 教学方法采用讲授法，讲解机器学习的定义和分类。
采用案例分析法，分析监督学习和无监督学习的基本原理。
采用实践操作法，让学生动手实践机器学习算法。
2.4 教学评估课堂讨论，了解学生对机器学习的理解程度。
课后作业，让学生完成一个简单的机器学习项目。
第三章：深度学习3.1 教学目标让学生了解深度学习的定义、原理和应用。
让学生理解神经网络和卷积神经网络的基本概念。
3.2 教学内容深度学习的定义和原理。
神经网络和卷积神经网络的基本概念。
深度学习应用案例。
3.3 教学方法采用讲授法，讲解深度学习的定义和原理。
采用案例分析法，分析神经网络和卷积神经网络的基本概念。
采用实践操作法，让学生动手实践深度学习算法。
3.4 教学评估课堂讨论，了解学生对深度学习的理解程度。
课后作业，让学生完成一个简单的深度学习项目。
第四章：自然语言处理4.1 教学目标让学生了解自然语言处理的定义、原理和应用。
让学生理解词性标注、句法分析和机器翻译的基本概念。
4.2 教学内容自然语言处理的定义和原理。
词性标注、句法分析和机器翻译的基本概念。
自然语言处理应用案例。
4.3 教学方法采用讲授法，讲解自然语言处理的定义和原理。
采用案例分析法，分析词性标注、句法分析和机器翻译的基本概念。
采用实践操作法，让学生动手实践自然语言处理算法。
AI概论电子教案-人工智能概论(通识课版)-廉师友-清华大学出版社
人工智能概论课程教案（参考）廉师友编写清华大学出版社（2020）说明为了方便各位任课老师的教学，本书作者将自己曾经给计算机专业讲授人工智能课程的教案（稍有删节）提供给大家以作参考。
由于该《人工智能概论》是一部新教材和新课程，所以此教案仅有参考价值。
其实，即就是完全按照这本新教材所写的教案，也只能作为参考而并非能适合每位老师的教学实际。
事实上，不同的院校对同一门课程往往有不同的内容要求和课时设置，不同的老师对同一门课程也都有自己不同的教学思路和教学风格，如果统一为一种模式，则就限制了老师的发挥和创新。
希望这份资料对各位任课老师的教学能有所帮助！当然，若发现其中有不妥或错误之处也请指正！作者2020年3月教案首页院(系)：计算机学院教研室(系)：计算机工程章节备课学时：2学时：4学时：6学时：2学时：10学时：6学时：4章节备课学时：2学时：2第 1 次课 2学时第2 次课2学时课时备课第 3 次课 2学时第 4 次课2学时第 5 次课 2学时第 6 次课 2学时第 7 次课 2学时课时备课第 8 次课 2学时课时备课第 9 次课 2学时课时备课第 10 次课 2学时课时备课第 11 次课 2学时课时备课第 12 次课 2学时第 13 次课 2学时第 14 次课 2学时第 15 次课 2学时第 16 次课 2学时第 17 次课 2学时第 18 次课 2学时第 19 次课 2学时第 20 次课 2学时第 21 次课 2学时第 22 次课 2学时第 23 次课 2学时。
《人工智能》课程优质教案完整版
一、教学内容二、教学目标1. 理解监督学习与非监督学习的概念，掌握其主要类型及在实际问题中的应用。
2. 学会运用监督学习与非监督学习方法分析并解决实际问题。
3. 培养学生的团队协作能力和创新思维。
三、教学难点与重点教学难点：监督学习与非监督学习的区别与联系，以及在实际问题中的应用。
教学重点：监督学习与非监督学习的概念、类型及方法。
四、教具与学具准备1. 教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔。
五、教学过程2. 新课导入：详细讲解监督学习与非监督学习的概念、类型及应用，结合实例进行分析。
a. 监督学习：介绍线性回归、逻辑回归、支持向量机等监督学习方法，分析其在房价预测、图像识别等领域的应用。
b. 非监督学习：介绍聚类、降维、关联规则等非监督学习方法，分析其在用户画像、商品推荐等领域的应用。
3. 例题讲解：针对监督学习与非监督学习的典型算法，给出具体例题，引导学生运用所学知识解决问题。
4. 随堂练习：布置与例题类似的练习题，让学生独立完成，巩固所学知识。
5. 小组讨论：将学生分为小组，针对实际问题进行讨论，提出解决方案，培养学生的团队协作能力。
六、板书设计1. 监督学习a. 概念b. 类型c. 应用2. 非监督学习a. 概念b. 类型c. 应用七、作业设计1. 作业题目：a. 请简述监督学习与非监督学习的区别与联系。
b. 针对一个实际问题，选择合适的监督学习或非监督学习方法，并说明原因。
2. 答案：a. 监督学习与非监督学习的区别在于是否需要标签数据，联系在于它们都属于机器学习的范畴。
b. 示例：针对商品推荐问题，选择非监督学习方法——关联规则。
原因：关联规则可以挖掘出商品之间的潜在联系，为用户推荐感兴趣的商品。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课通过实例导入、新课导入、例题讲解、随堂练习等环节，使学生掌握了监督学习与非监督学习的概念、类型及应用。
但在实际操作中，部分学生对算法的理解和应用仍存在困难，需要在课后加强辅导。
《人工智能导论》全套教案
知识图谱如何表示呢？ 从 实 际 应 用 的 角 度 出 发 其 实 可 以 简 单 地 把 知 识 图 谱 理 解 成 多 关 系 图 （Multirelational Graph) ,就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网 络。 (四） 知识归纳
知识图谱的表示： 从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图
2 、联系实际生活.谈一谈知识图谱在生活中还有哪些应用 六、授课过程 — 、二节 ( _ ) 案例引入
( 1 ) 疾 病 症 状 被 G o o g le 纳入••知识图谱”之中 (2) “度 秘 ” 是 另 一 种 形 式 的 百 度 搜 索 框
(3) IB M 想让机器人沃森和你一起开会
(二）知识归纳 知识： 知识是人类在实践中认识客观世界(包括人类自身)的成果. 它包括事实、
发展阶段。
2 、 能够联系实际生活.简述人工智能的应 用价值。
2 、 了解人工智能的社会价值和应用领域、3 、 列举出所者到的人工智能应用实例。
人工智能的未来与展望。
三 、教学重点
1、 人工智能的定义和发展 2 、 人工智能的社会价值 四、 教学难点
1 、 “Al+ ”的行业瘦用 2 、 人工智能的未宋与展望 五、 课前任务设计
教学环境
多媒体教室
_ 、学习内容分析
教学方法 情境教学法、任务驱动法、 讲练结合法、小组讨论教学法
人类之所以有智能行为是因为他们拥有知识.智能活动过程其实就是一个获得并运用 知识的过程.要使机器系统具有人的智能能力（人工智能AI) . 则必须以人的知识为基础. 知识是人工智能的基石。但人类的知识要用适当的模式表示出来，才能够存储到计算机中 并被识别运用. 本节将对人工智能中常用的几种知识表示方法进行介绍，为后续学习奠定 基础。
人工智能导论课程设计
导论课程设计一、教学目标通过本章的学习，学生将掌握导论的基本概念、发展历程和主要技术，了解在各个领域的应用，以及的发展前景和挑战。
具体目标如下：1.知识目标：a.理解的基本概念和原理；b.掌握的主要技术和应用领域；c.了解的发展历程和未来趋势。
2.技能目标：a.能够运用基本概念和原理分析实际问题；b.能够运用主要技术解决简单问题；c.能够评估在各个领域的应用效果。
3.情感态度价值观目标：a.认识对社会和人类生活的影响；b.理解发展的伦理和道德问题；c.培养对技术的兴趣和好奇心。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括的基本概念、发展历程、主要技术和应用领域。
具体安排如下：1.第一部分：的基本概念和原理介绍的定义、分类和发展阶段，理解的基本原理和方法。
2.第二部分：的主要技术和应用领域掌握的主要技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等；了解在各个领域的应用，如医疗、教育、交通、金融等。
3.第三部分：的发展历程和未来趋势回顾的发展历程，分析当前的发展状况和未来趋势。
三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
1.讲授法：通过讲解的基本概念、原理和应用，使学生掌握相关知识。
2.讨论法：学生就的某个主题进行讨论，培养学生的思考和表达能力。
3.案例分析法：分析在实际应用中的案例，使学生更好地理解的应用场景。
4.实验法：安排学生进行实验，提高学生的动手能力和实际问题解决能力。
四、教学资源为了支持本课程的教学内容和教学方法，我们将选择和准备以下教学资源：1.教材：《导论》，用于引导学生系统地学习知识；2.参考书：提供相关的领域的书籍，供学生拓展阅读；3.多媒体资料：收集与相关的视频、动画等资料，丰富教学手段；4.实验设备：准备相应的计算机设备和相关软件，供学生进行实验操作。
五、教学评估为了全面、客观地评估学生的学习成果，本课程将采用多种评估方式，包括平时表现、作业、考试等。
《人工智能导论》教学教案
2）讲授人工智能导论的原理
3）讲授人工智能导论的发展历程
4讲授人工智能导论的特征
课后学习
任务布置
尝试在自己的电脑中，自己动手查找人工智能导论的资料
主要
参考资料
《人工智能导论》课程教案
第2次课 2 学时
授课内容
人工智能的研究内容与代表性人物
教学目的
与要求
介绍大数据的定义与特征。
任务布置
回归算法的分类有哪些？
主要
参考资料
《人工智能导论》课程教案
第8次课 2 学时
授课内容
机器学习（四）
教学目的
与要求
旨在介绍机器学习的算法
要求学生应该熟练掌握决策树算法、贝叶斯算法、支持向量机、关联规则、遗传算法等常用的机器学习算法
重点
难点
1）决策树算法
2）贝叶斯算法
3）支持向量机算法
教学进程
安排
一、讲授积神经网络定义卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一个深度学习架构被提出时，它的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求，以避免烦琐的特征工程。CNN由输入层、输出层以及多个隐藏层组成，隐藏层可分为卷积层、池化层、ReLU层和全连接层，其中卷积层与池化层相配合可组成多个卷积组，逐层提取特征。
二、激活函数
激活函数（Activation Functions）对于人工神经网络模型以及卷积神经网络模型去学习理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。神经网络的输出是上一层输入的加权和，所以网络线性关系过于显著，属于线性模型，对于复杂问题的解决存在难度；但是当每个神经元都经过一个非线性函数，那么输出就不再是线性的了，整个网络模型也就是非线性模型，如此一来，网络就能够解决比较复杂的问题，激活函数就是这个非线性函数。
人工智能导论课程标准教案
一、课程定位1.课程性质本课程是全校的公共基础课程，旨在服务产业数字化升级，推动专业数字化改造，培养学生以人工智能为核心信息技术素养。
课程可开设在第一学期或第二学期。
2.课程作用数字社会，以人工智能为核心的新一代信息技术改变了社会、改变了产业，产业走向数字化，也改变了人才的知识结构和能力结构，高等职业学校纷纷进行专业数字化改造升级，以适应数字经济发展和人才知识与能力结构的升级。
本课程是中等职业学校人工智能通识课程，其目的是使学生了解人工智能技术发展，认识人工智能对人类社会生产、生活方式的影响，掌握Python基本语法并能进行简单编程，学习人工智能基本知识和基本技术，了解其在各行各业的基本应用，训练富于联想的计算思维、编程思维和创新思维，培养人工智能信息技术核心素养。
通过本课程学习，为下一步的专业学习打下基础。
3.课程衔接本门课程无前导课程，后续课程为各专业具备数字化内涵的课程。
二、教学设计思想本课程遵循思政引领、教学内容“真、准、新”、服务专业数字化转型升级理念，选用AI技术活化传承中华优秀传统文化等多种思政元素，润物无声、立德树人，涵养以科技创新为特色的工匠精神。
内容来自人工智能在各行各业应用的真实职业工作场景，并融入人工智能在物体识别、无人驾驶等领域的最新技术应用，体现教学内容的“真、准、新”。
基于各行各业数字化升级背景，教学内容与各专业需求紧密结合,AI赋能专业与课程数字化转型，培养学生人工智能信息技术核心素养。
以任务驱动+项目载体形式呈现教学内容，以三个梯度将人工智能知识层层递进，把学生带入人工智能应用领域。
第一梯度学习人工智能发展和基础知识；第二梯度是Python编程与计算思维训练；第三梯度学习人工智能应用项目，体验和探究人工智能应用。
同步运用人工智能通识课程实践平台展开教学，实践案例分为体验式、交互式和DIY 式三个层级，体验式案例目的是激发学生学习兴趣，体验人工智能技术应用，它操作简单，单人实践，在线完成，如机器人写诗、AI人脸融合等案例。
人工智能导论 教案 第1章 人工智能概述
思考与讨
所谓奇点，就是随着科学技术的飞跃发展，人们提出的一种对未来某一 论：
时刻人工智能将超越人类智能的假说。
奇点会不会
到来？
1.2 人工智能的起源和发展
在古今中外历史上，为了实现人工智能的梦想，人类进行了多次尝试， 甚至通过实践——制造机械人偶——来实现自己对人工智能的追求。
1.传说中的人工智能 公元前 900 多年我国有歌舞机器人传说的记载，古希腊存在诸多传说， 内容包括天神和怪兽等。在这些传说中还出现了机械人，比如古代诗人荷马 的《伊利亚特》一书中提到的希腊天神赫菲斯托斯的黄金机器人。 2.科幻电影中的人工智能 （1）《大都会》：开启科幻电影的大门 （2）《2001 太空漫游》：现代科幻电影技术的里程碑 3. 图灵测试与人工智能 （1）阿兰·图灵 阿兰·图灵（Alan Turing，1912 年 6 月 23 日-1954 年 6 月 7 日）出生于 英国伦敦帕丁顿，毕业于普林斯顿大学，是英国数学家、逻辑学家，被誉为 “计算机科学之父”“人工智能之父”
（2）图灵机 （3）图灵测试 4. 冯·诺依曼体系结构 （1）冯·诺依曼 （2）冯·诺依曼体系 5.人工智能学科的诞生 1955 年 8 月 31 日，美国学者约翰·麦卡锡（John McCarthy）、马文·明斯 基（Marvin Minsky）、纳撒尼尔·罗切斯特（Nathaniel Rochester）和克劳德·香 农（Claude E.Shannon）共同发布了《针对人工智能的达特茅斯暑期研究计划 的提议》（A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence），提议 1956 年夏天在达特茅斯学院（见图 1-17）开展一次由 10 个人组成、为期两个月的人工智能研究，共同探讨用机器模拟智能的一系列