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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

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。

2

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。

6

7

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；

4

8

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

4

9

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。

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：