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第六章 计算与计算思维ppt
【案例】毕加索画牛的抽象过程。
国内学者/专家的观点
计算思维是人类应具备的第三种思维 实验思维: 实验 观察 发现、推断与总结. ---观察与归纳 理论思维: 假设/预设 定义/性质/定理 证明. ---推理和演绎 计算思维: 设计, 构造 与 计算. ---设计与构造 计算思维关注的是人类思维中有关可行性、可构造性和可评价性的部分 当前环境下，理论与实验手段在面临大规模数据的情况下，不可避免地要
理。
【扩展】沃尔夫勒姆（Wolfram）在《一种新科学》书中指出：
自然界的本质是计算，但计算的本质必须用实验探索。 • 世界的底层规则是简单的、决定性的，但是这些规则生成
的人类行为却极端复杂。 • 我认为宇宙像pi一样，虽然无穷无尽但可以计算到任意精
度。 • 审视一下新出现的关于自然界的模型，我们会看到，基于
因为计算思维的学习不需要太多的数学基础，它不是数学思 维，尽管数学思维对其有很大的影响
不要受各自专业认知的影响和干扰，这些观点“我学了文科 专业，就学不好计算思维”，“我学了文科专业就不需要计算 思维”是要不得的！
系统是龙，算法是睛，画龙要点睛。
解决问题的算法
• 算法是问题求解过程的精确描述。 • 求解一个问题时，可能会有多种算法可供选择。 • 算法选择：正确性，可靠性，简单性，存储空间，执
行速度等。 问题的抽象描述
• 对问题用数学形式描述它； • 检查描述是否合适，如果不合适，再换一种方式； • 通过反复尝试，达到满意的结果。
机器计算
知道计算规则，但超出人的计算能力，无法获得计算结果 人可能无法完成但却可由机器自动完成，借助于机器获得 计算结果 设计一些简单的规则，让机器通过重复执行来完成计算， 也就是使用机器来代替人进行自动计算，比如圆周率计算 等。
人工智能概论课件-第1章 计算机技术与计算思维基础
、
1.1 计算机技术
1.1.1 计算机的发展 计算机的分代 （4）第4代 • CPU：LSI、VLSI（大规模、超大规模集成电路） • 体积更小
（4）第4代 （7•0年速代度中上期千至万今次）/ 秒~数十万亿次/秒 • 软件丰富 • 应用范围扩大：各个领域
1.1计算机技术
1.1.2 计算机的特点
1.1.1 计算机的发展
(1) ENIAC（埃尼阿克） 世界上第一台电子计算机诞生于 1946年，美国宾夕法尼亚大学； (2)规模 18000多个电子管，170平 方米，30吨,功率140千瓦； (3)速度 5000次/秒。
1.1 计算机技术
1.1.1 计算机的发展 • 70多年来发展速度之快大大超出人们的预料： – 性能、体积、价格、··· – 应用领域 – 软件技术和软件产品
1.1 计算机技术
1.1.5 中国计算机发展简史 第二代晶体管计算机研制(1965-1972年)
哈军工（国防科大前身）于1965年2 月成功推出了441B晶体管计算机并小 批量生产了40多台。
1.1 计算机技术
1.1.5 中国计算机发展简史
第三代基于中小规模集成电路的计算机研制(1973-80年代初)
第四代基于超大规模集成电路的计算机研制(80年代中期至今)
《计算思维与人工智能基础》课程质量标准PDF版进店另有word版或PPT版
《计算思维与⼈⼯智能基础》课程质量标准PDF版进店另有word版或PPT版《计算思维与⼈⼯智能基础》课程教学质量标准32学时 2学分“计算思维与⼈⼯智能基础”是⾼校计算机基础教育的第⼀门公共基础必修课，在培养学⽣的计算思维⽔平以及⼈⼯智能基础理论⽅⾯具有基础性和先导性的重要作⽤，适⽤于⾮计算机专业学⽣。
该课程主要讲述计算机与计算思维、互联⽹与物联⽹、计算机求解问题基础、⼈⼯智能基础和计算问题案例。
通过该课程的学习，使学⽣对计算思维和⼈⼯智能学科有⼀个整体的认识，掌握计算机软硬件的基础知识，计算机求解问题的基本⽅法以及⼈⼯智能的基本知识，以培养学⽣的信息素养和计算思维能⼒，运⽤计算机解决实际问题的能⼒，进⼀步提⾼学⽣对⼈⼯智能的整体认知和应⽤⽔平。
⼀、课程⽬标通过本课程学习，使学⽣了解计算机发展趋势，认识计算机在现代社会中的地位和作⽤，理解计算思维的概念、本质及应⽤，掌握计算机的基本⼯作原理，掌握⼈⼯智能学科的基本知识，熟悉计算机求解问题的基本⽅法，熟悉典型的计算机操作环境及⼯作平台，具备使⽤常⽤软件⼯具处理⽇常事务的能⼒。
该课程应培养学⽣利⽤计算机分析问题、解决问题的意识与能⼒，并为学⽣学习计算机的后续课程打下坚实的基础。
⼆、课程内容、要求及学时分配主要教学内容5第5章⼤数据与云计算1）理解⼤数据的特点。
2）了解⼤数据对于科学研究和思维⽅式的影响。
3）理解⼤数据应⽤案例。
4）理解云计算的概念。
5）了解云计算的关键技术。
6）理解云计算的应⽤。
26 第6章计算机求解问题基础—算法1）理解算法的概念。
2）了解如何设计算法。
3）掌握算法的主要描述⼯具。
4）掌握枚举算法的基本原理。
5）掌握递推算法的基本原理。
6）了解递归算法的基本原理。
7）熟练运⽤枚举算法和递推算法解决实际问题。
8）理解冒泡排序、选择排序算法。
67第7章⼈⼯智能概述1）了解智能、⼈⼯智能的概念；2）了解⼈⼯智能的发展历程；3）理解图灵测试的基本原理；4）了解⼈⼯智能当前主要的应⽤领域；5）理解⼈⼯智能+的概念；48第8章搜索与博弈1）理解⼈⼯智能搜索的本质：2）掌握状态空间表⽰法；3）了解深度优先、宽度优先搜索的基本原理4）理解博弈的相关概念5）掌握极⼤极⼩过程的基本原理49第9章机器学习1）了解机器学习的概念、发展历程；2）理解机器学习的分类及依据；3）理解学习系统的基本模型；4）掌握常见的距离及相似度度量⽅法；5）掌握决策树ID3算法的原理与步骤；6）掌握k-means算法的原理与步骤；5合计32三、师资队伍课程负责⼈：具有计算机专业相关的硕⼠学位或副教授以上职称的教师。
《计算智能》PPT课件
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4.2.1 人工神经网络的研究与发展（续）
1982年，美国加州理工学院物理学家Hopfield提出了一种 新的神经网络HNN。引入了“能量函数”的概念，使得网 络稳定性研究有了明确的判据。
HNN的电子电路物理实现为神经计算机的研究奠定了基础， 并将其应用于目前电子计算机尚难解决的计算复杂度为NP 完全型的问题，例如著名的“旅行商问题”(TSP)，取得很 好的效果。
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4.2神经计算（续）
（2）Rumellhart，McClelland，Hinton的并行 分布处理 （PDP）
1）一组处理单元（PE或AN）；
2）处理单元的激活状态（ai）； 3）每个处理单元的输出函数（fi）； 4）处理单元之间的联接模式；
5）传递规则（Σwijoi）； 6）把处理单元的输入及当前状态结合起来产生激活
从事并行分布处理研究的学者，于1985年对Hopfield模型 引入随机机制，提出了Boltzmann机。1986年 Rumelhart等人在多层神经网络模型的基础上，提出了多 层神经网络模型的反向传播学习算法(BP算法)，解决了多 层前向神经网络的学习问题，证明了多层神经网络具有很强 的学习能力，它可以完成许多学习任务，解决许多实际问题。
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4.1概述（续）
图中中间部分共有9个节点，表示9个研究领 域或学科。节点之间的距离衡量领域间的差 异，如CNN与CPR间的差异要比BNN与BPR之间 的差异小的多。
图中符号→表示“适当的子集”。如中层 ANN⊂ARP ⊂AI，对于右列有：CI⊂AI ⊂BI等
在定义时，任何计算机系统都是人工系统， 但反命题不能成立。
值的激活规则（Fi）； 7）通过经验修改联接强度的学习规则；
计算思维概述 ppt课件
以上四个文件分析了美国计算教育出现的问题，报告建议在美国国家科学基金的资助下全面 改革美国的计算教育。以下两个问题和一个建议值得我们注意： ① 大学第一年计算机课程的构建问题； ② 多学科的融合问题； ③ 报告建议加强美国中小学学生抽象思维与写作能力的训练，目的，使学生平稳过渡到
（3）“讨论”出服务排队的核心方法：
–先来先服务（FCFS) –短任务优先（SJF) –最短剩余时间优先（SRTF) –优先级调度（HPF) –时间片轮转（RR)
例4 装箱问题模拟
问题：用尽可能少的箱子装下若干物体
#include <stdio.h> main() {
int i, j, Cur, N, Max=0; static int S[1001]; scanf("%d", &N); for(i=1; i<=N; i++) {
科学的美不逊于艺术的美。
1.1 科学与科学思维
1. 科学的概念
词源
“science”来源于拉丁文”scientia”, 意为“知识 与学问”。
达尔文
“科学就是整理事实，从中发现规律，作出结 论。”
科学是运用范畴、定理和定律等思维形式反映现 实世界中各种现象的本质和运动规律的知识体系。
1.1 科学与科学思维
2. 科学的分类 广义科学
自然科学：以自然界为主要研究对象，运用实证、理性和 臻美等方法，解释自然的奥秘。
人文科学：以人类为主要研究对象，，运用实地考察、诠 释和启示等方法，认识人、人性和人生的意义，提升人的精 神素质和思想境界。
计算思维导论教材课件
计算思维 基础知识
1.1 科学与计算科学
爱因斯坦：设法将人们杂乱无章的 感觉经验加以整理，使之符合逻辑 一致的思想系统，就叫科学。
科学作为一种存在的事物和 完整的事物，是人类认知的 事物中最客观的。但科学在 形成过程中，作为追求的目 的，却如同人类的其他认知 一样，是主观的也是受心理 制约的。
若都保持沉默(“合作”)，则一同入狱1年； 若是互相检举(互相“背叛”)，则一同入狱5年
若你认罪并检举对方(“背叛”对方)，他保持沉默，他入人 狱10年，你可以获释(反之亦然)
结果两人都选择了招供（最希望的结果）。
计算思维 基础知识
孤立地看，这是最符合个体利益的“理性”选择。以A为例： 若B招供，A自己招供获刑5年，不招供获刑10年；若B不招供， 自己招供可以免刑，不招供获刑1年。 两种情况下，选择招供都更有利，事实上却比两人都拒不招供 的结果糟。 由囚徒困境可知，公共生活中，如果每个人都从眼前利益、个 人利益出发，结果会对整体的利益(间接对个人的利益)造成 伤害。
计算学科的基本问题：什么能被（有效地）自动进行。
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计算思维 基础知识
1.1 科学与计算科学
计算学科是在数学和电子科学基础上发展起 来的一门新兴学科，它既是一门理论性很强的学 科，又是一门实践性很强的学科。
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计算思维 基础知识
1.1 科学与计算科学
四、计算机科学与计算机学科
计算机科学/Computer Science：研究计算机及其周围 各种现象和规律的科学。 分类：理论计算机科学、应用计算机科学。 计算机学科/Computer Discipline：研究计算机的设计 与制造和利用计算机进行信息获取、表示、储存、处 理、控制等的理论、原则、方法和技术的学科。 计算机科学侧重研究现象与揭示规律，计算机技术则 侧重研制计算机及使用计算机进行信息处理的方法和 技术手段。
计算思维与思维导图ppt课件
• 抽象和分解 来迎接庞杂的任务或者设 计巨大复杂的系统。它是关注的分离（ SOC方法）。它是选择合适的方式去陈述 一个问题，或者是选择合适的方式对一 个问题的相关方面建模使其易于处理。 它是利用不变量简明扼要且表述性地刻 画系统的行为。它使我们在不必理解每 一个细节的情况下就能够安全地使用、 调整和影响一个大型复杂系统的信息。 它就是为预期的未来应用而进行的预取 和缓存。
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理论体系
• 脑科学 大量实验研究和临床证据表明，人的大脑分左右
两个半球，思维导图运用了学生的左右两边大脑一起 参与学习和记忆。一般而言,左脑偏重于逻辑思维,右 脑偏重于形象思维,形象记忆更轻松、更容易被人所接 受。
• 认知心理学 结构性知识也称理性知识,指某一领域内各概念如
何相互关联的知识。结构性知识将陈述性知识整合成 有用的知识结构,描述了个体对不同内容领域概念的组 织(知识结构)。结构性知识有助于促进先前知识的运 用。
• 计算思维不仅影响着美国，也影响着英国的教 育，在英国的爱丁堡大学，人们在一连串的研 讨会上探索与计算思维有关的主题。每次研讨 会，都有不少专家讨论计算思维对不同学科的 影响。研讨会上所涉及的学科已延伸到哲学、 物理、生物、医学、建筑、教育等各个不同的 领域。
• 国内有关计算思维的研究 上世纪80年代，钱学森先生在总结前人的
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应用方向
• 思维导图可以用于工作、学习和生活中的任何 一个领域里。
• 1、作为个人：计划，项目管理，沟通，组织 ，分析解决问题等；
• 2、作为学习者：记忆，笔记，写报告，写论 文，做演讲，考试，思考，集中注意力等；
• 3、作为职业人士：计划，沟通，项目管理， 组织，会议，培训，谈判，面试，评估，掀起 头脑风暴等。
计算思维与智能计算基础课程概述
第8章课程概述本章重点介绍云计算的发展历程，特点，服务模式，核心技术、部署模式与典型应用案例。
1云计算概述第节云计算概述概念发展简史主要特点云平台的介绍什么是云计算？云计算的发展简史1963年，美国国防部高级研究计划局（DARPA）启动了著名的MAC项目。
SUN公司推出了网格计算概念谷歌公司CEOEric Schmidt在搜索引擎大会上首次提出“云计算”的概念。
“云计算”已经成为了可有效驾驭庞大计算资源的成熟技术，形成了完整的产业。
19632006至今1983年云计算的主要特点04按需服务05安全性01大规模、分布式02虚拟化03高可靠性和扩展性云平台的介绍阿里云微软Microsoft Azure腾讯云2云计算的基本模式第节云计算的基本模式服务模式核心技术部署模式云计算平台的常见服务云计算的服务模式SaaSSaaS通过网络提供软件服务。
在这种模式下，用户不需要再花费大量投资用于硬件、软件和开发团队的建设，只需要支付一定的租赁费用，就可以通过互联网享受到相应的服务，而且整个系统的维护也由厂商负责。
SaaS的示例有很多，例如百度云盘，用户不需要投入硬盘来存储自己的文件，用户可能只需要支付一部分的租赁费用就可以将需要保存的文件交给百度云盘的厂商保存。
PaaSPaaS层介于软件即服务与基础设施即服务之间。
PaaS提供用户将云端基础设施部署与创建至客户端，或者借此使用编程语言、程序库与服务。
PaaS将软件研发的平台作为一种服务，以软件即服务模式交付给用户。
PaaS提供软件部署平台，抽象掉了硬件和操作系统细节，可以无缝地扩展。
开发者只需要关注自己的业务逻辑，不需要关注底层。
即PaaS为生成、测试和部署软件应用程序提供一个环境。
PaaS元素之间关系IaaSIaaS是通过互联网提供数据中心、基础架构硬件和软件资源，并根据用户对资源的实际使用量或占用量进行计费的一种服务模式。
虚拟化技术是实现IaaS的核心技术。
我们知道云计算平台上的云主机其实都是虚拟机，但是我们在使用的时候，跟使用一台真实的机器没有任何区别，这就是使用了虚拟化技术的结果。
《计算思维与智能计算基础》课后习题参考答案.docx[28页]
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《计算思维与智能计算基础》课后习题参考答案目录第1章计算、计算机与计算思维 (1)第2章计算基础 (2)第3章计算机系统 (5)第4章计算机网络与信息安全 (11)第5章算法设计基础 (13)第6章 Python语言程序设计 (17)第7章数据库与大数据 (20)第8章云计算基础 (22)第9章人工智能基础 (23)第10章物联网 (25)太原理工大学2021年9月第1章计算、计算机与计算思维1.1 举例说明可计算性和计算复杂性的概念。
答：对于给定的一个输入，如果计算机器能在有限的步骤内给出答案，这个问题就是可计算的。
数值计算、能够转化为数值计算的非数值问题（如语音、图形、图像等）都是可计算的。
计算复杂性从数学上提出计算问题难度大小的模型，判断哪些问题的计算是简单的，哪些是困难的，研究计算过程中时间和空间等资源的耗费情况，从而寻求更为优越的求解复杂问题的有效规则，例如著名的汉诺塔问题。
1.2 什么是图灵机？它对电子计算机的发明有何启示？答：通过建立指令、程序以及通用机器执行程序的理论模型，证明了可以制造一种通用的机器计算所有能想象得到的可计算函数，这种理论上的计算机后来被命名为“图灵机”（Turing Machine）。
图灵机第一次把计算和自动机联系起来，不仅为现代计算机的设计指明了方向，还成为算法分析和程序语言设计的基础理论，是计算学科最核心的理论之一。
图灵机启示了我们如何构造并实现一个复杂的系统。
一个复杂的系统可由若干复杂的动作构成，而这些动作又可以分解为容易实现的基本动作，因而构造一个系统仅需要构造这些基本动作以及控制基本动作组合与执行顺序的机构即可。
1.3 简述冯•诺依曼计算机的主要设计思想。
答：冯•诺依曼提出的计算机设计思想概括起来有下面三个要点。
（1）采用二进制形式表示数据和指令。
数据和指令在外观形式上并没有区别，只是各自代表的含义不同。
（2）采用程序存储方式。
存储程序和程序控制是冯•诺依曼计算机的主要思想。
计算思维与人工智能
③通过计算机 程序语言实现 对象信息的加 工处理，实现 人工智能
这是一个复杂的、高级别的计算思维过程 难度很大！
2020/8/9
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4 人类智能的基本原理
计算机模拟人工智能，就必须使计算机具有推理的功能
而要使计算机具有推理的功能，就必须用各种知识表示 法对知识进行表示
将这些知识以机器能够感知和处理的形式输入计算机
2020/8/9
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4 人类智能的基本原理
1.知识表示法
一阶谓词逻辑表示法 状态空间表示法
产生式表示法
经常使用的表示 法有：
AND-OR树（与或树）表示法 框架表示法
语义网络表示法 面向对象表示法 其他
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4 人类智能的基本原理
一阶谓词逻辑表示法 表示“张乐是一名数学系的学生，他不喜欢学英语。”
唐朝的柳州史王据，研制了一个类似水 獭的机器人。它能沉在河湖的水中，捉 到鱼以后，它的脑袋就露出水面。它为 什么能捉鱼呢?如果在这个机器人的口中 放上鱼饵，并安有发动的部件，用石头 缒着它就能沉入水中了。当鱼吃了鱼饵 之后，这个部件就发动了，石头就从它 的口中掉到水中，当它的口合起来时， 它衔在口中的鱼就跑不了啦，它就从水 中浮到水面。这是世界上最早用于生产 的机器人。
传授学习
又称为指点学习。外界输入知识与系统内部的表示方式完全一致， 系统在接收外部知识时，需要进行少量推理、翻译和转化工作。
演绎学习 学习系统由给定的知识进行演绎的保真推理，并存储有用的结论。
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4 人类智能的基本原理
5.机器学习 机器学习的主要策略
归纳学习
归纳学习是研究最广的符号学习方法，它表示从例子而由其设想 出假设的过程。是个从部分到全体，从特殊到一般的推理过程。
计算思维课程标准
《计算思维》课程标准一、课程性质、定位与设计思路（一）课程性质计算思维是计算机软件的专业基础必修课程，课程代码为71093301。
课程学时为48课时，其中理论课32学时，上机16学时。
该课程的后续课程为C#程序设计、操作系统、数据库程序设计、数据结构。
本课程采用教材为：郭艳华，马海燕主编的《计算机与计算思维导论》，电子工业出版社出版。
（二）课程定位大学计算思维课程是面向大学一年级学生开设的，与大学数学、大学物理有一样地位的通识类思维教育课程。
本课程为计算机相关专业技术人员提供必要的专业基础知识和技能训练。
通过本课程的学习，使学生能够了解计算机发展历程、基础知识、宏观与微观的计算机系统、信息存储的基本概念、网络世界的信息共享与计算以及计算思维问题求解思想，对计算机的历史、发展现状、未来发展趋势均获得一定了解，为后续的计算机相关课程奠定一定的基础。
对于培养学生的独立思考能力、分析和解决问题的能力都起到十分重要的作用。
（三）课程设计思路本课程标准从计算机软件技术专业的视角出发，以满足本专业就业岗位所必须具备的计算机专业基础为目标，教学内容设计通过岗位工作目标与任务分析，分解完成工作任务所必备的知识和能力，采用并列和流程相结合的教学结构，构建教学内容的任务和达到工作任务要求而组建的各项目，以及教学要求和参考教学课时数。
通过实践操作、案例分析，培养学生的综合职业能力。
（四）本课程对应的职业岗位标准本课程主要针对计算机软件行业、电子商务、信息家电、工业企业等部门，从事软件设计、开发测试、移动应用开发、数据库管理与开发等岗位的的技术技能型人才。
主要工作岗位有软件开发工程师、数据库管理员、软件测试人员以及系统维护员等所有与计算机相关的岗位。
二、课程目标（一）总目标本课程旨在提高学生的信息素养，使同学在了解计算机相关历史、原理、发展的同时，培养学生发明和创新的能力及处理计算机问题时应有的思维方法、表达形式和行为习惯。
计算思维与智能计算基础人工智能基础
第9章工智能基础本章主要内容• 1.工智能概述• 2.工智能地研究领域• 3.工智能地典型应用案例1.工智能概述•工智能（ArtificialIntelligence,AI）是20世纪50年代期兴起地一门边缘学科,是计算机科学涉与研究,设计与应用智能机器地一个分支,是在计算机科学,自动化,控制论,信息论,仿生学,神经心理学,生物学,哲学,语言学等多学科基础上研究发展起来地交叉学科。
• 1.1工智能地概念与判定• 1.2工智能地发展历程• 1.3工智能地主流研究学派1.1工智能地概念与判定⑴工智能地概念智能指学习,理解并用逻辑方法思考事物,以与应对新地或者困难环境地能力。
智能分为自然智能与工智能。
工智能就其本质而言就是用工地方法在机器（计算机）上实现地智能,也称为机器智能(MachineIntelligence),其主要是研究如何使机器具有能听,会说,能看,会写,且能思维,会学习并能在诸多变化情况下去解决面临地各种实际问题地一门学科。
1.1工智能地概念与判定⑵工智能地判定——图灵测试"图灵测试"是由计算机,被测试者与提问者组成。
测试过程如下:⑴计算机与被测试者分开回答提问者提出地同一问题;⑵将计算机与被测试者地答案告诉提问者;⑶若提问者无法区别出答案是由计算机给出地答案还是被测试者给出地答案,那么就认为计算机与地智力相当。
艾伦·图灵1.2工智能地发展历程•工智能地发展大致可归纳为形成与第一个高峰,第一次低谷,第二个高峰,第二次低谷,稳步发展期与蓬勃发展期等阶段。
1.2工智能地发展历程⑴工智能形成与第一个高峰（1956年至20世纪60年代末）1956年达特茅斯会议参会者1956年夏,在美达特茅斯学院召开了一次关于机器智能地问题地学术研讨会,会上经麦卡锡提议正式采用了"工智能"这一术语,这次会议代表着工智能作为一门新兴学科正式诞生了。
“计算思维与人工智能基础”课程教学改革研究
图灵奖得主迪杰斯特拉说 ：“我们所使用的工具影响着 我们的思维方式和思维习惯 ，从而也将深刻地影响我们的
基金项目：中国矿业大学教育教学改革与课程建设项目（2019YB25）。 作者简介：张瑾（1978— ），女，硕士，讲师，研究方向为大数据分析、人工智能技术；顾军（1977— ），男，博士，讲师，研究方向为网络技术、云 计算、大数据分析。
笔者在前期计算思维教学成果的基础上 ，以打破“计算 机知识+人工智能知识”的简单堆砌为突破口 ，以思维能力培 养为导向 ，探索从计算思维到人工智能思维的渐进教学模 式，在培养计算思维的基础上推进 AI 思维的培养，切实增强 教学效果。
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教改教法
思维能力。”计算思维是运用计算机的基础概念去求解问题、 识教育的课程定位和非计算机专业学生的实际 ，已经成为计算机教育 界的共识和目标[2]。人工智能是关于使用计算机模拟人的某
激发学习兴趣、培养学习主动性是决定性因素。因此 ，笔 者注重使用形象化教学将抽象知识直观化 ，使用案例启发
些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学 教学把复杂知识简约化 ，降低学生的学习门槛 ，帮助学生
科。人工智能与思维科学是实践和理论的关系，AI 处于思维 快速入门。
科学的技术应用层次。因此，AI 思维能力的培养也应该作为 人工智能通识教育的核心任务。
1 引言
近年来 ，人工智能（AI）已成为国际竞争的新焦点 ，是推 进经济社会发展的新引擎和加速器。社会对人工智能教育 通识化、普及化的需求也越来越大。中国矿业大学（以下简
称我校）顺应人工智能发展潮流 ，开设了“计算思维与人工 智能基础”通识课程[1]，旨在让学生对计算机学科和人工智 能学科能有一个整体的认识 ，培养学生的信息素养 ，形成基 本的计算思维和 AI 思维，激发学生以更开放的视野学习和 思考本专业的现状和发展 ，为社会培养更多“人工智能+X” 的复合型人才。为以后运用计算机和人工智能技术拓展所 学专业打下坚实的基础。为了开展有质量的教学活动 ，本 文对教学过程中面临的挑战进行了分析 ，从教学内容 、教学 方法和考核方式三方面进行了教改研究与实践。
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《计算思维与人工智能基础》课程教学质量标准
32学时 2学分
“计算思维与人工智能基础”是高校计算机基础教育的第一门公共基础必修课，在培养学生的计算思维水平以及人工智能基础理论方面具有基础性和先导性的重要作用，适用于非计算机专业学生。
该课程主要讲述计算机与计算思维、互联网与物联网、计算机求解问题基础、人工智能基础和计算问题案例。
通过该课程的学习，使学生对计算思维和人工智能学科有一个整体的认识，掌握计算机软硬件的基础知识，计算机求解问题的基本方法以及人工智能的基本知识，以培养学生的信息素养和计算思维能力，运用计算机解决实际问题的能力，进一步提高学生对人工智能的整体认知和应用水平。
一、课程目标
通过本课程学习，使学生了解计算机发展趋势，认识计算机在现代社会中的地位和作用，理解计算思维的概念、本质及应用，掌握计算机的基本工作原理，掌握人工智能学科的基本知识，熟悉计算机求解问题的基本方法，熟悉典型的计算机操作环境及工作平台，具备使用常用软件工具处理日常事务的能力。
该课程应培养学生利用计算机分析问题、解决问题的意识与能力，并为学生学习计算机的后续课程打下坚实的基础。
二、课程内容、要求及学时分配
主要教学内容
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第5章
大数据与云计
算
1）理解大数据的特点。
2）了解大数据对于科学研究和思维方式的影响。
3）理解大数据应用案例。
4）理解云计算的概念。
5）了解云计算的关键技术。
6）理解云计算的应用。
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6 第6章计算机
求解问题基础
—算法
1）理解算法的概念。
2）了解如何设计算法。
3）掌握算法的主要描述工具。
4）掌握枚举算法的基本原理。
5）掌握递推算法的基本原理。
6）了解递归算法的基本原理。
7）熟练运用枚举算法和递推算法解决实际问题。
8）理解冒泡排序、选择排序算法。
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第7章
人工智能概述1）了解智能、人工智能的概念；
2）了解人工智能的发展历程；
3）理解图灵测试的基本原理；
4）了解人工智能当前主要的应用领域；
5）理解人工智能+的概念；
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第8章
搜索与博弈1）理解人工智能搜索的本质：
2）掌握状态空间表示法；
3）了解深度优先、宽度优先搜索的基本原理
4）理解博弈的相关概念
5）掌握极大极小过程的基本原理
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第9章
机器学习1）了解机器学习的概念、发展历程；
2）理解机器学习的分类及依据；
3）理解学习系统的基本模型；
4）掌握常见的距离及相似度度量方法；
5）掌握决策树ID3算法的原理与步骤；
6）掌握k-means算法的原理与步骤；
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合计32
三、师资队伍
课程负责人：具有计算机专业相关的硕士学位或副教授以上职称的教师。
主讲教师配置要求：具有计算机相关专业硕士学位或受聘计算机相关学科中级及以上职称。
四、教材及教学参考
1. 建议教材
周勇.计算思维与人工智能基础. 人民邮电出版社，2019
2.参考书
(1) 计算思维与计算文化（第5版）. 人民邮电出版社，2017
(2) 郝兴伟，大学计算机--计算思维的视角（第3版）.高等教育出版社，2014
(3) 战德臣，聂兰顺等. 大学计算机（第2版）——计算与信息素养. 高等教育出版
社，2014
(4) 蔡自兴.人工智能及其应用（第5版）.清华大学出版社，2016
(5) 冉娟，吴艳，张宁.RAPTOR流程图+算法程序设计教程.北京邮电大学出版社，2017
五、教学组织
1．教学构思、教学设计、教学手段
针对本课程的特点和教学目标，进行合理的教学设计，结合计算思维能力培养，优化教学内容，改革教学方法，体现以学生为主体、以教师为主导的教育理念。
采用启发式教学、案例式教学、研讨式教学等多种教学方法，调动学生学习积极性，提高课程教学质量。
课程采用线上线下结合的授课模式。
2．课程服务
授课教师除了组织课堂研讨外，周末为学生提供答疑服务。
按照教学进度布置课外作业，教师对每次作业批改量达到1/3，并及时对作业进行讲评。
六、课程考核
本课程考核分为过程考核和期末考试相结合的考核方式。
本课程最终成绩由平时成绩(占50%)和期末考试成绩(占50%)按比例合成，成绩采用百分制。
平时成绩主要包含课堂考勤，线上章节测试，课堂测试等，期末考试采用上机考试的方式。
七、说明
1.本课程标准适用于非计算机专业学生第一学期学习。
制定者：
审定者：批准者：。