《人工智能》课程教学大纲
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《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。
2024/1/26
10
03
机器学习
2024/1/26
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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。
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。
《人工智能》详细教学大纲
面向对象编程、模块与包、异常处理 、文件操作等高级特性。
数据结构与算法基础
基本数据结构
数组、链表、栈、队列、哈希表 等数据结构的实现和应用。
树与图
二叉树、红黑树、堆等树形结构， 图的表示和遍历算法。
常用算法
排序算法（如快速排序、归并排序 等）、查找算法（如二分查找等） 、动态规划等常用算法的原理和实 现。
循环神经网络（RNN）
优化算法与技巧
RNN的基本原理和实现方法，以及在序列 建模、自然语言处理等领域的应用。
梯度下降法、动量法、Adam等优化算法的 原理和实现方法，以及正则化、批归一化 等训练技巧。
04 自然语言处理技术与应用
词法分析、句法分析等自然语言处理技术
词法分析
研究单词的内部结构和构词规则 ，包括词性标注、词干提取、词
评估指标
轮廓系数、Calinski-Harabasz 指数等聚类评估指标，以及降
维后数据的可视化方法。
深度学习：神经网络原理及实践应用
神经网络基础
卷积神经网络（CNN）
感知机、多层感知机（MLP）、反向传播 算法等神经网络基础知识。
卷积层、池化层、全连接层等CNN组件的 原理和实现方法，以及在图像分类、目标 检测等领域的应用。
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。
3
常用图像处理和计算机视觉库
OpenCV、PIL、Scikit-Image等。
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
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
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
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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
人工智能教学大纲一、引言人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为当前热门的技术领域之一，已经渗透到我们日常生活的各个方面。
为了培养学生对人工智能的充分理解和应用能力，本教学大纲旨在设计一套完整的人工智能教学体系，以帮助学生在人工智能领域取得卓越成就。
二、教学目标本教学大纲的目标是培养学生对人工智能的基本理论、方法和应用的理解和掌握能力，具体包括以下几个方面：1. 理解人工智能的定义、发展历程以及基本原理；2. 掌握人工智能的核心技术和算法，如机器学习、深度学习、自然语言处理等；3. 学会使用人工智能工具和平台，进行模型的开发和实验的设计；4. 能够在实际问题中应用人工智能技术，解决现实世界中的挑战和难题。
三、教学内容与安排1. 人工智能概述1.1 人工智能的定义与发展历程1.2 人工智能的应用领域与现状1.3 人工智能的伦理与社会影响2. 人工智能基础知识2.1 机器学习与深度学习基础2.2 统计学习和数据挖掘2.3 人工智能算法与模型3. 自然语言处理与图像处理3.1 语音识别与生成3.2 机器翻译与文本分类3.3 图像处理与计算机视觉4. 智能决策与推理4.1 强化学习与智能控制4.2 知识表示与推理4.3 集成学习与多智能体系统5. 人工智能应用与实践5.1 人工智能在医疗健康领域的应用 5.2 人工智能在交通运输领域的应用 5.3 人工智能在金融领域的应用四、教学方法与评估1. 教学方法本课程将采用多元化的教学方法，包括理论讲解、案例分析、小组讨论、实践项目等，以激发学生的主动学习和实践能力。
2. 评估方式本课程将通过考试、实验报告、项目设计等方式进行综合评估，以全面了解学生对人工智能知识与能力的掌握情况。
五、教学资源与参考资料1. 教学资源本课程将提供相应的课堂教学资料和实践项目所需的软件、硬件资源。
2. 参考资料本课程的参考资料将包括经典教材、学术论文、技术文档以及其他相关领域的行业报告等。
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》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》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。
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人工智能》课程教学大纲
、课程基本信息
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，通过本课程的学习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
四、教学内容和教学要求
第一章人工智能概述（3 学时）
（一）教学要求
1.掌握人工智能的基本概念；
2.理解人工智能的发展状况。
3.理解人工智能的基本技术；
4.了解人工智能的研究途径与方法；
5.了解人工智能的分支领域；
（二）教学重点与难点教学重点：人工智能的基本技术。
教学难点：三大学派的研究途径与方法。
（三）教学内容
第一节人工智能的基本概念
1.什么是人工智能
2.强人工智能与弱人工智能
3.脑智能和群智能
4.符号智能和计算智能
第二节人工智能发展概况
1.人工智能学科的产生
2.人工智能学科的发展
3.人工智能三大学派
第三节人工智能研究途径与方法
1.人工智能的研究目标
2.人工智能的研究方法
3.人工智能的研究内容
第四节人工智能基本技术
1.推理技术
2.搜索技术
3.知识库技术
4.归纳技术
5.联想技术第五节人工智能的应用
1.难题求解
2.机器定理证明
3.自动程序设计
4.模式识别
5.机器翻译
6.智能管控
7.智能决策
8.智能人机接口
第六节人工智能的影响
1.人工智能对人类的影响
2.人工智能对社会的影响
本章习题要点：对基本概念、技术、方法的理解。
第二章智能程序设计语言（5 学时）（一）教学要求
1．了解常见的几种人工智能程序设计语言；
2．理解逻辑型程序设计语言PROLO；G
3．掌握Turbo PROLOG程序设计方法及常规程序设计。
（二）教学重点与难点
教学重点：TURBO PROLO常G规程序设计。
教学难点：PROLOG程序的运行机理。
（三）教学内容
第一节人工智能语言概述
1.什么是智能程序设计语言
2.智能程序设计语言的特点
第二节基本PROLOG语言
1.PROLOG的语句
2.PROLOG的程序构成
3.PROLOG程序的运行机理
第三节PROLOG程序设计
1.标准领域
2.运算符与表达式
3.输入与输出
4.分支程序设计
5.循环程序设计
6.表处理与递归
7.回溯控制
本章习题要点：对程序结构和设计方法的理解，进行分支、循环、递归程序设计和调试。
第三章图搜索技术（4 学时）
（一）教学要求
1．掌握状态图搜索技术；
2．掌握状态图问题求解；
3．理解与或图搜索；
4．理解与或图问题求解 ; 5．了解博弈树搜索。
（二）教学重点与难点 教学重点：状态图搜索技术与状态图问题求解。
教学难点：博弈树搜索。
（三）教学内容
第一
节 状态图搜索
1.
图搜索技术
2. 状态图搜索方式
3. 状态图搜索策略
4. 状态图搜索算法
第
二
节 状态图问题求解论
1. 问题的状态图表示
2. 状态图问题求解程序举例
第三节 与或图搜索
1. 与或图描述
2. 与或图搜索方式
3. 与或图搜索策略
4. 与或图搜索算法
第四节 与或图问题求解
1. 问题的与或图表示
2. 与或图问题求解程序举
例
第五节 博弈树搜索
1. 博弈树的概念
2. 极小极大分析法
3. α- β剪枝技术
4. 问题求解举例
本章习题要点：对基本概念、技术、算法的理解，用图搜索技术求解难题。
第四章基于谓词逻辑的机器推理（6 学时）（一）教学要求
1．掌握一阶谓词逻辑；
2．掌握归结演绎推理；
3．了解归结策略；
4．了解Horn 子句归结与逻辑程序。
（二）教学重点与难点
教学重点：归结演绎推理、Horn 子句。
教学难点：归结策略。
（三）教学内容
第一节一阶谓词逻辑
1.基本概念
2.谓词公式
3.常用逻辑等价式及蕴含式
第二节归结原理
1.子句集
2.命题逻辑中的归结原理
3.谓词逻辑中的归结原理
4.应用归结原理求取问题答案
第三节归结策略
1.删除策略
2.支持集策略
3.线性归结策略
4.输入归结策略
5.祖先过滤形策略
第四节Horn 子句归结
1.Horn 子句的蕴含表示形式
2.Horn 子句归结与逻辑程序
本章习题要点：对基本概念、原理和方法的理解，用归结原理求取问题答案。
第五章机器学习与专家系统（4 学时）
一）教学要求1．掌握几种常用的机器学习方法；2．理解专家系统结构。
二）教学重点与难点教学重点：几种常用的机器学习方法。
教学难点：专家系统结构。
三）教学内容
第一节机器学习
1.机器学习概述
2.机器学习系统及学习模型
3.机器学习的分类
4.符号学习
5.神经网络学习
第二节专家系统
1.基本概念
2.系统结构
3.实例分析
4.系统设计与实现
本章习题要点：对机器学习方法、专家系统模型的理解，设计小型专家系统。
一）教学要求
1．掌握遗传算法
2．会用遗传算法求解TSP问题；3．了解人工神经网络算法；4．了解蚁群算法。
（二）教学重点与难点
教学重点：TSP问题、遗传算法。
教学难点：实际问题建模。
三）教学内容
第一节遗传算法
1. 遗传算法的生物学基础
2. 遗传算法的基本原理
3.遗传算法的关键技术
4.遗传算法流程
5.应用遗传算法求解TSP问题
第二节人工神经网络算法
1. 人工神经网络的生物学基础
2. 人工神经元
3.人工神经网络基本模型
4.人工神经网络求解TSP
第三节蚁群算法
1. 蚁群算法的基本原理
2. 蚁群算法的模型
3.蚁群算法流程
4.蚁群算法的应用
本章习题要点：对算法模型的理解，用遗传算法设计程序来求解智能问题。
五、教学方法或手段
1、教学方法：为体现以学生为本、因材施教，本课程根据章节内容特点，分别采取适当的讲授方法。
第一、二、四章采用讲授法，第三章采用探究式，第五章采用概述法，第六章启发式。
2、教学手段：全部采用多媒体课件教学。
六、考核方式及评价要求本课程是计算机学科各专业的一门专业拓展考查课，该课程主要对人工智能的基本技术进行概述。
通过对本课程的学习，使学生对人工智能的基本原理、基本方法和基本技术有一个比较清醒的认识，初步掌握应用人工智能的基本技术，来求解简单智能问题的方法和过程。
所以适合以小型智能系统设计的形式为主，来考核学生课程学习成绩。
具体考核方式：
1．平时占20%；（课堂考查、作业、实验报告）；
2．小型智能系统设计80%；（系统设计）。
七、教材及教学主要参考书
推荐教材：
《人工智能技术导论》，廉师友主编，西安电子科技大学出版社，2014年7 月第三版；《人工智能实验指导书》，徐精明主编，安徽科技学院印刷，2015 年3 月第四次印刷。
参考书目：
《人工智能原理》，蔡自兴主编，清华大学出版社，2012 年7 月第二版；
《人工神经网络》，杨行峻主编，高等教育出版社，2013 年3 月第三版；。