人工智能详细教学大纲
《人工智能》详细教学大纲.doc
《人工智能》教学大纲 课程名称：人工智能 英语名称：Artificial Intelligence 课程代码：130234 课程性质：专业必修 学分学时数： 5/80 适用专业：计算机应用技术 修（制）订人： 修（制）订日期：2009年2月 审核人： 审核日期： 审定人： 审定日期： 一、课程的性质和目的 （一）课程性质 人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，人工智能课程是计算机科学技术专业的专业拓展选修课。
通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点。
掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。
（二）课程目的 1、基本理论要求： 课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。
要求学生了解人工智能的主要思想和方法。
2、基本技能要求： 学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand 域概念和Horn 子句的基础上，应用Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS ）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A 算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes 方法、D —S 证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。
3、职业素质要求：结合实战，初步理解和掌握人工智能的相关技术。
二、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配 第一章：人工智能概述（2学时）……………………………………………………………………装……订……线…………………………………………………………………………………………………………… …………………………1、讲授内容：（1）人工智能的概念（2）人工智能的研究途径和方法（3）人工智能的分之领域（4）人工智能的基本技术（5）人工智能的发展概况2、教学要求：了解：研究途径和方法、人工智能的分之领域、基本技术和发展概况。
《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 课程大纲
人工智能课程大纲第一部分：介绍人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是目前信息技术领域的热门话题，它涉及到机器智能的发展和应用。
本课程旨在帮助学生了解人工智能的基本概念、原理和应用，使他们具备一定的人工智能技术应用能力。
第二部分：课程目标1. 掌握人工智能的基本概念和分类；2. 熟悉人工智能的代表性算法和技术；3. 具备人工智能技术的应用和实践能力；4. 培养学生的创新思维和问题解决能力。
第三部分：课程内容1. 人工智能发展历史和基本概念；2. 人工智能主要技术分类和代表性算法；3. 机器学习、深度学习和神经网络；4. 自然语言处理、图像识别和智能推荐；5. 人工智能在各领域的应用案例。
第四部分：教学方法1. 理论课堂教学：讲授人工智能的基本理论知识；2. 实践教学：通过编程实践，帮助学生掌握人工智能算法和技术；3. 项目案例分析：讲解人工智能在各个领域的应用案例，激发学生创新思维。
第五部分：考核方式1. 平时表现（包括课堂参与、作业完成情况等）占比30%；2. 期中考试占比30%；3. 期末项目实践占比40%。
第六部分：参考教材1. 《人工智能基础》；2. 《Python深度学习》；3. 《机器学习实战》；4. 《神经网络与深度学习》。
第七部分：教学团队本课程由具有丰富教学经验和人工智能实践经验的教师团队共同执教，以确保教学质量和效果。
结语通过本课程的学习，相信学生们能够全面了解人工智能的基本理论和应用技术，为未来在相关领域的发展和应用打下坚实的基础。
希望学生们能够主动参与课程学习和实践，不断提高自身的人工智能技术能力，为社会发展和创新贡献自己的力量。
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。
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03
机器学习
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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。
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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。
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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。
《人工智能》课程大纲
人工智能课程教学大纲一、课程的基本信息适应对象：信息工程专业。
课程代码：39E01126学时分配：42赋予学分：2先修课程：C语言程序设计、数据结构、面向对象程序设计后续课程：二、课程性质与任务本课程是信息工程专业的一门专业课程，具有较强的理论性和应用性。
本课程的任务是使学生掌握人工智能基本原理，理解人工智能程序设计的基本思路和方法。
培养学生的人工智能应用程序的编程能力和实践应用能力。
本课程的主要知识点包括面向知识表示、智能搜索、多智能体、推理技术、模糊逻辑、机器学习等。
三、教学目的与要求通过理论和实践教学，使学生掌握人工智能的基本思想和方法，培养学生的人工智能应用程序开发的基本能力，到达以下3个目标。
1.知识教学目标：理解和掌握人工智能的知识表达，推理和搜索技术，了解基于统计分析的机器学习方法。
2.能力教学目标：熟练使用prolog, matlab, visual C++等工具来开发人工智能应用程序3.思想教育目标：了解人工智能的最新进展和目前的开展思路.四、教学内容与安排(-)课时分配4照课程内容，分成5个教学单元，各单元的课时安排如下表所示：(-)教学内容安排51单元人工智能概述【教学内容】1.人工智能基本概念2.智能感知简介3.智能推理简介4.智能学习简介5.展望【教学重点及难点】教学重点：智能、感知、推理与学习。
教学难点：强、弱人工智能辨析。
【基本要求】•了解智能、感知、推理与学习的基本概念；•了解弱人工智能的常见范例。
【培养能力】了解、掌握人工智能基本知识。
第2单元知识表示与推理【教学内容】1.知识表示基本概念2.命题逻辑与谓词逻辑3.产生式系统4.其他知识表示方法5.基于知识的系统：专家系统【教学重点及难点】教学重点：谓词逻辑、产生式系统、专家系统。
教学难点：归结原理、语义网络、框架。
【基本要求】•了解一阶谓词逻辑，产生式，专家系统；•掌握归结推理；•掌握产生式规那么前后向推理；•了解其他知识表示方法。
人工智能详细教学大纲
人工智能详细教学大纲第一章：导论1.1 人工智能的定义和基本概念- 人工智能的定义和起源- 人工智能的发展历程1.2 人工智能的应用领域- 人工智能在医疗领域的应用- 人工智能在金融领域的应用- 人工智能在交通领域的应用第二章：机器学习基础2.1 机器学习的概述- 监督学习、无监督学习、强化学习的基本原理和区别- 机器学习的应用场景2.2 数据预处理- 缺失值处理- 异常值检测与处理- 特征选择与降维2.3 常见的机器学习算法- 逻辑回归- 决策树- 支持向量机- 集成学习第三章：深度学习3.1 深度学习的原理与应用- 深度学习的发展历程- 神经网络的基本结构和工作原理3.2 常用的深度学习框架- TensorFlow- PyTorch- Keras3.3 深度学习的应用案例- 图像分类与识别- 自然语言处理- 人脸识别第四章：自然语言处理4.1 自然语言处理的基础知识- 词向量表示- 语法分析和语义分析4.2 文本分类与情感分析- 文本特征提取- 文本分类算法4.3 机器翻译与问答系统- 神经机器翻译- 阅读理解模型第五章：计算机视觉5.1 计算机视觉的基本概念- 图像处理与特征提取- 目标检测与图像分割5.2 图像识别与物体识别- 卷积神经网络（CNN）- 目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN）5.3 视觉生成与图像风格迁移- 生成对抗网络（GAN）- 图像风格迁移算法第六章：人工智能伦理与法律6.1 人工智能的伦理问题- 隐私与数据安全- 就业与职业变革- 人工智能的道德问题6.2 人工智能的法律问题- 数据保护法与隐私权- 人工智能专利与知识产权- 算法歧视与公平性第七章：人工智能未来发展趋势7.1 人工智能的挑战和机遇- 人工智能的挑战与限制- 人工智能带来的机遇与可能性7.2 人工智能与人类的关系- 人工智能助力人类创新与发展- 人工智能对就业和教育的影响总结与展望本教学大纲全面介绍了人工智能的基本概念、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的基础知识与应用。
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-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。
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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）。
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
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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》详细教学大纲
……………………………………………………………………装……订……线……………………………………………………………………………………………………………《人工智能》教学大纲课程名称：人工智能英语名称：Artificial Intelligence课程代码：130234 课程性质：专业必修学分学时数： 5/80适用专业：计算机应用技术修（制）订人：修（制）订日期：2009年2月审核人：审核日期：审定人：审定日期：一、课程的性质和目的（一）课程性质人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，人工智能课程是计算机科学技术专业的专业拓展选修课。
通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点。
掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。
（二）课程目的1、基本理论要求：课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。
要求学生了解人工智能的主要思想和方法。
2、基本技能要求：学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand域概念和Horn子句的基础上，应用Robinson归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes方法、D—S证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。
3、职业素质要求：结合实战，初步理解和掌握人工智能的相关技术。
……………………………………………………………………装……订……线……………………………………………………………………………………………………………二、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配第一章：人工智能概述（2学时）1、讲授内容：（1）人工智能的概念（2）人工智能的研究途径和方法（3）人工智能的分之领域（4）人工智能的基本技术（5）人工智能的发展概况2、教学要求：了解：研究途径和方法、人工智能的分之领域、基本技术和发展概况。
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。
人工智能课程标准大纲
人工智能课程标准大纲第一章: 课程简介1.1 课程概述本章介绍人工智能课程的目标、背景和重要性。
1.2 学习目标本节阐明学生应该在课程结束时所具备的知识和技能。
1.3 课程内容本节详细介绍课程涵盖的主题和具体内容。
1.4 教学方法本节探讨了教学方法和学习资源，以帮助学生获得最佳学习效果。
第二章: 人工智能基础知识2.1 人工智能简史本节回顾了人工智能的起源和发展，以及其中的重要里程碑。
2.2 人工智能的定义和范畴本节对人工智能的定义进行了详细解释，并介绍了主要的人工智能研究领域。
2.3 机器学习与人工智能本节介绍了机器学习的基本概念和原理，并探讨了其在人工智能中的应用。
2.4 人工智能的伦理和社会影响本节讨论了人工智能技术所引发的伦理和社会问题，并探索了解决方案。
第三章: 人工智能核心技术3.1 数据处理与分析本节介绍了人工智能中常用的数据处理和分析方法，包括数据清洗、特征提取和数据可视化等。
3.2 自然语言处理本节讲解了自然语言处理的基本原理和常用技术，如文本分类、情感分析和机器翻译等。
3.3 图像与视觉识别本节介绍了图像处理和计算机视觉的基础知识，包括图像识别、目标检测和图像生成等。
3.4 机器学习算法本节系统地介绍了常见的机器学习算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
第四章: 人工智能应用领域4.1 人工智能在医疗领域的应用本节探讨了人工智能在医学影像分析、疾病诊断和辅助决策等方面的应用。
4.2 人工智能在金融领域的应用本节介绍了人工智能在金融风控、交易预测和智能客服等方面的应用案例。
4.3 人工智能在交通领域的应用本节讨论了人工智能在交通流量优化、自动驾驶和智慧交通管理等方面的应用。
4.4 人工智能在智能家居领域的应用本节介绍了人工智能在智能家居控制、动态调度和人机交互等方面的应用案例。
第五章: 人工智能发展趋势与展望5.1 当前人工智能技术的瓶颈本节分析了当前人工智能技术发展中所面临的挑战和限制。
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》教学大纲第一篇：《人工智能》教学大纲人工智能原理及其应用一、说明（一）课程性质随着信息社会和知识经济时代的来临，信息和知识已成为人们的一个热门话题。
然而，在这个话题的背后还蕴含着另外一个更深层的问题——智能。
一般来说，信息是由数据来表达的客观事物，知识是信息经过智能性加工后的产物，智能是用来对信息和知识进行加工的加工器。
在信息社会，人类面对的信息将非常庞大，仅靠人脑表现出来的自然智能是远远不够的，必须开发那种由机器实现的人工智能。
《人工智能导论》是计算机科学与技术专业本科生的一门限选课程。
（二）教学目的使学生掌握人工智能的基本原理、方法及研究应用领域。
了解人工智能中常用的知识表示技术，启发式搜索策略，了解原理以及非确定性推理技术。
通过对典型专家系统的分析、解剖、进一步深入掌握人工智能的主要技术，去解决人工智能的一些实际问题。
增强学生的逻辑思维与实验能力，为人今后处理各门学科的智能奠定基础。
（三）教学内容人工智能的基本原理和方法，人工智能的三个重要研究领域（机器学习、神经网络学习和自然语言理解），人工智能的两个重要应用领域（专家系统和智能决策支持系统）。
（四）教学时数36学时（五）教学方式课堂讲授和上机实验相结合。
二、本文第1章人工智能概述教学要点讨论人工智能的定义、形成过程、研究内容、研究方法、技术特点、应用领域、学派之争及发展趋势。
教学时数3学时教学内容1.1 人工智能及其研究目标（0.5学时）了解人工智能的定义及其研究目标。
1.2 人工智能的产生与发展（0.5学时）了解人工智能产生与发展的四个阶段。
1.3 人工智能研究的基本内容及其特点（0.5学时）了解人工智能研究的基本内容及特点。
1.4 人工智能的研究和应用领域（0.5学时）了解人工智能研究和应用领域。
1.5 人工智能研究的不同学派及其争论（0.5学时）了解三大学派及其理论的争论和研究方法的争论。
1.6 人工智能的近期发展分析（0.5学时）了解更新的理论框架研究，更好的技术集成研究，更成熟的应用方法研究。
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《人工智能》详细教学大纲
《人工智能》教学大纲
课程代码：130234
课程性质：专业必修
学分学时数：5/80
适用专业：计算机应用技术
、课程的性质和目的
（一）课程性质
人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，人工智能课程是计算机科学技术专业的 专业拓展选修课。
通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域，掌 握人工智能求解方法的特点。
掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法 和机器学习等方法求解简单问题等。
（二）课程目的
1、基本理论要求:
课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。
要求学生了解人工 智能的主要思想和方法。
2、基本技能要求:
学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够 利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解
础上，应用 Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（ GPS 的状态空间法，能应用几种 a
主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、 数的极大一极小法、
— B 剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确
定因子法、主观 Bayes 方法、D — S 证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。
3、职业素质要求： 结合实战，初步理解和掌握人工智能的相关技术。
、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配
第一章：人工智能概述（2学时）
1、讲授内容:
（1） 人工智能的概念
（2） 人工智能的研究途径和方法
3) 人工智能的分之领域
4) 人工智能的基本技术
5) 人工智能的发展概况 2、教学要求： 了解：研究途径和方法、人工智能的分之领域、基本技术和发展概况。
Herbrand 域概念和Horn 子句的基
A 算法、A*算法、博弈
理解：人工智能的基本概念、基本技术掌握：人工智能的发展概况，人工智能研究的课题种类3、教学重点：人工智能概念4、难点：人工智能的研究途径和方法
第二章：基于谓词逻辑的机器推理( 2 学时)
1、讲授内容：
一阶谓词逻辑
1)
归结演绎推理
2)
应用归结原理求取问题答案
3)
归结策略
4)
Horn 子句归结与逻辑程序
5)
6) 非归结演绎推理
2、教学要求：了解：一阶谓词逻辑的基本概念
理解：应用归结远力求取问题答案的方法和Horm自居归结于逻辑程序的方法以及非归结演绎原理的方法和途径掌握：归结演绎推理3、教学重点：归结演绎推理4、难点：Horn 子句归结与逻辑程序
第三章：图搜索技术( 5 学时)
1、讲授内容：
1) 状态图搜索
状态图问题求解
2)
与或图搜索
3)
与或图问题求解
4)
5) 博弈树搜索
2、教学要求：了解：常用的图搜索技术理解：与或图搜索问题的原理掌握：与或图的启发式搜索算法AO
3、教学重点：与或图的启发式搜索算法AO
4、难点：与或图搜索
第四章：产生式系统(2 学时)
1、讲授内容：
1) 产生式规则
产生式系统
2)
产生式系统与图搜索
3)
4) 产生式系统的应用
2、教学要求：了解：产生式理解：谓词逻辑归结原理掌握：Herbrand 定理
3、教学重点：谓词逻辑归结原理
4、难点：Herbrand 定理
第五章：知识表示( 2 学时)
1、讲授内容：
1) 知识及其表示
框架
2)
语义网络
3)
4) 面向对象知识表示
2、教学要求：了解：知识表示的概述理解：几种知识表示方式掌握：产生式表示语义网络表示
3、教学重点：产生式表示语义网络表示
4、难点：框架表示
第六章：不确定性推理方法( 6 学时)
1、讲授内容：
1）不确定性及其类型
不确定性知识的表示
2）
不确定性推理的一般模式
3）
确定性理论
4）
证据理论
5）
6）模糊推理
2、教学要求：了解：不确定性推理方法的概述理解：论证理论模糊推理掌握：论证理论
3、教学重点：论证理论模糊推理
4、难点：证据理论（D-Stheory）
第七章：专家系统（4 学
时）
1、讲授内容：
专家系统的概念
（1）
专家系统的结构
（2）
专家系统的应用与发展
（3）
专家系统设计与实现
（4）
专家系统开发与环境
（5）
（6）新一代专家系统研究
2、教学要求：
了解：专家系统的概述、专家系统的组成结构与发展理解：专家系统的设计与实现掌握：专家系统的开发与使用3、教学重点：专家系统的设计与实现4、难点：新一代专家系统概述
第八章：机器学习（10 学时）
1、讲授内容：
1）符号学习
2）神经网络学习
2、教学要求： 了解：机器学习的概述 理解：符号学习 掌握：常用的机器学习的方式
3、教学重点： 神经网络学习
4、难点： 遗传算法
三、各教学环节的基本要求
一) 课堂讲授
1、教学方法
1) 注重理论指导的作用， 积极探究达到最佳视觉效果的典型做法。
的原则，给学生出一定量的思考，并要求学生完成一定量的作业，以提高学生的理论水平， 培养学生的动手能力和创新精神。
2) 把握课程的重难点，及时总结深化所学内容，并针对重难点布置适当的综合练习。
以便达到
良好的教学效果。
2、教学手段
1) 采用理论讲解、操作示范等多种方式，充分利用多媒体等现代化教学手段，整体优化教学过
程和教学内容，调动学生学习积极性，进行启发式的教学。
2) 注重学生动手能力的培养，积极鼓励和引导学生对所学的知识、技能加以拓宽、深化。
3、教学辅助资料
CAI 课件
二) 作业、答疑和质疑 1、作业 2、答疑和质疑
三) 考核方式
、与其他课程的联系与分工
离散数学》、《高等数学》、《概率论》、《线性代数》、《 五、建议教材及教学参考书
一)建议教材 本课是计算机及相关专业学生的专业选修课， 选修本课须有比较全面的计算机知识。
先行课程： 同时贯彻理论和实践相结合
1、 考核方式： 考试
2、 成绩评定： 期末考试 70%，平时成绩 30%
C 语言程序设计》、《数据结构》
人工智能及其应用》，蔡自兴，徐光祐。
清华大学出版社，二）教学参考书
人工智能（上、下册）》，陆汝钤，北京：科学出版社，
2000 年 5 月。
1996 年。