人工智能-人工智能课程教学大纲精品

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人工智能-人工智能课程教学大纲精品

人工智能课程教学大纲【课程性质、目标和要求】人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。

本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务．作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用．完成如下教学目标：（1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域．（2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。

重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。

（3）掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法．(4) 掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念．（5）概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等．（6）简介人工智能程序设计的语言和工具．(7) 掌握Visual Prolog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能程序。

要求学生已修过《数据结构》、《离散数据》和《编译原理》。

【教学时间安排】本课程计 3 学分，理论课时72 ,实验课时28。

学时分配如下表所示：【教学内容要点】教学要求的层次课程的教学要求大体上分为三个层次：了解、理解和认识。

了解即能正确判别有关概念和方法；理解是能正确表达有关概念和方法的含义；认识是在理解的基础上加以灵活应用。

第一章绪论一、学习目的要求1、了解人工智能的定义、起源与发展2、了解人工智能的研究与应用领域3、理解人工智能求解方法的特点二、主要教学内容1、人工智能的定义、起源与发展2、人工智能的研究与应用领域3、人工智能求解方法的特点第二章知识表示方法一、学习目的要求1、认识状态空间法2、理解问题归约法3、认识谓词逻辑法4、认识语义网络法5、认识框架表示6、认识剧本表示7、理解过程表示二、主要教学内容1、状态空间法2、问题归约法3、谓词逻辑法4、语义网络法5、框架表示6、剧本表示7、过程表示第三章搜索原理一、学习目的要求1、认识盲目搜索2、理解启发式搜索3、了解遗传算法4、了解模拟退火法二、主要教学内容1、盲目搜索2、启发式搜索3、遗传算法4、模拟退火法第四章推理技术一、学习目的要求1、理解消解原理2、理解规则演绎系统3、理解产生式系统3、认识不确定性推理4、理解非单调推理二、主要教学内容1、消解原理2、规则演绎系统3、产生式系统4、不确定性推理5、非单调推理第五章机器学习一、学习目的要求1、了解机器学习的定义、研究意义与发展历史2、认识机器学习的主要策略与基本结构3、理解机械学习4、理解基本解释经验的学习5、了解基于事例的学习6、了解基于概念的学习7、了解基于类比的学习8、理解基于神经网络的学习二、主要教学内容1、机器学习的定义、研究意义与发展历史2、机器学习的主要策略与基本结构3、机械学习4、基本解释经验的学习5、基于事例的学习6、基于概念的学习7、基于类比的学习8、基于神经网络的学习第六章规划系统一、学习目的要求1、理解规划的作用与任务2、理解基于谓词逻辑的规划3、了解STRIPS规划系统4、了解分层规划二、主要教学内容1、规划的作用与任务2、基于谓词逻辑的规划3、STRIPS规划系统4、分层规划第七章专家系统一、学习目的要求1、不同模型的专家系统2、理解专家系统3、了解专家系统开发工具4、理解专家系统实例二、主要教学内容1、专家系统2、基于规则的专家系统3、基于框架的专家系统4、基于模型的专家系统5、专家系统开发工具6、专家系统实例第八章自然语言理解一、学习目的要求1、理解语言及其理解的一般问题2、理解句法和语义的自动分析3、了解句子的自动理解4、了解语言的自动生成5、了解文本的自动翻译6、理解自然语言理解系统的主要模型7、理解自然语言理解系统应用举例8、了解语音识别二、主要教学内容1、语言及其理解的一般问题2、句法和语义的自动分析3、句子的自动理解4、语言的自动生成5、文本的自动翻译6、自然语言理解系统的主要模型7、自然语言理解系统应用举例8、语音识别第九章智能控制一、学习目的要求1、了解智能控制的历史沿革2、了解智能控制的研究领域3、理解智能控制的学科结构理论4、了解智能控制系统二、主要教学内容1、智能控制概述2、智能控制的研究领域3、智能控制的学科结构理论4、智能控制系统第十章人工智能程序设计一、学习目的要求1、了解逻辑型编程语言2、综合应用LISP语言3、综合应用PROLOG语言4、了解关系数据库二、主要教学内容1、逻辑型编程语言2、LISP语言3、PROLOG语言4、关系数据库一、（实验1）Visual Prolog 环境的建立与熟悉1、实验目的要求⑴掌握Visual Prolog 安装与卸载。

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》课程大纲

《人工智能》课程大纲人工智能课程大纲一、引言A. 课程背景与目的B. 课程结构概述二、人工智能基础知识A. 人工智能概述1. 人工智能定义与发展历史2. 人工智能的应用领域3. 人工智能的挑战和前景B. 机器学习1. 机器学习的定义和原理2. 监督学习、无监督学习与强化学习3. 机器学习算法与实践案例C. 自然语言处理1. 自然语言处理的概念和挑战2. 语音识别与文本处理技术3. 自然语言生成与机器翻译三、人工智能技术与应用A. 图像与视觉处理1. 图像处理基础2. 特征提取和图像分类算法3. 计算机视觉的应用案例B. 智能决策与规划1. 搜索算法与规划方法2. 强化学习与决策树算法3. 智能系统在自动驾驶等领域的应用C. 人机交互与智能系统设计1. 人机界面设计原则2. 聊天机器人与语音助手开发3. 智能系统的用户体验与评估四、人工智能的伦理与社会影响A. 人工智能的道德与伦理问题1. 个人隐私与数据安全2. 人工智能的道德准则与规范3. 机器人与人类社会的互动关系B. 人工智能对社会经济的影响1. 自动化对就业市场的改变2. 人工智能在医疗、金融等行业的应用3. 人工智能与可持续发展的关系五、课程实践与项目A. 人工智能编程与实践1. 基于Python的机器学习实践2. TensorFlow与深度学习编程B. 人工智能应用设计与实现1. 智能推荐系统开发2. 人工智能在游戏开发中的应用六、评估方式与学习资源A. 课程作业与考核方式B. 推荐教材与学习资源C. 学习支持与讨论平台七、总结与展望A. 课程回顾与学习成果B. 人工智能领域的未来发展方向本课程旨在帮助学生深入了解人工智能的基本概念、技术和应用，培养学生人工智能思维和创新能力。

通过课程的学习，学生将能够掌握人工智能基础知识，了解机器学习、自然语言处理、图像与视觉处理等核心技术。

同时，课程将注重伦理与社会影响的讨论，帮助学生思考人工智能的科技伦理问题和社会责任。

《人工智能》教学大纲

附件1广东财经大学华商学院课程教学大纲模板人工智能》课程教学大纲一、课程简介人工智能是计算机与自动化学科的一门分支学科。

它研究如何用机器来模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、学习、规划、诊断等智能活动。

人工智能是当前科学技术中正在迅速发展，新思想、新观点、新技术不断涌现的一个学科，也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。

人工智能原理是计算机科学技术类专业的应用学科。

前修课程包括：离散数学、数据结构、算法分析与设计等，后续课程：专家系统，知识工程。

二、教学目标(1)熟练掌握图搜索策略，熟练掌握回溯策略、图搜索策略的过程以及算法(BACKTRACK 以及AI算法)，掌握一些典型问题的启发式函数；(2)掌握用命题逻辑、一阶逻辑表示知识的方法，并在此基础上进行推理，熟练掌握归结方法以及归结反驳过程，熟练掌握利用归结反驳方法进行推理。

(3)掌握基于贝叶斯规则的不确定性推理，掌握条件概率、独立、条件独立及贝叶斯公式；掌握利用贝叶斯定理检测垃圾邮件的基本方法。

三、主要教学模式和教学手段1．本课程的教学包括课堂讲授、课外作业、辅导答疑、上机实验和期末考试等教学环节。

2．课堂教学采用启发式教学方法，理例结合，多媒体并用，引导学生加深对课程内容的理解，提高学生的学习兴趣和效果。

3．理论联系实际，通过本课程的教学，力争使学生在理解和掌握大纲所要求的知识内容的基础上，能正确地运用这些知识解决有关实际问题。

四、教学内容（要求编写所有章节的主要内容）第一章人工智能概述基本内容和要求：1．人工智能的概念与目标；2．人工智能的研究内容与方法；3．人工智能的分支领域；4．人工智能的发展概况。

第二章逻辑程序设计语言Prolog基本内容和要求：1.掌握Prolog语言的语句特点、程序结构和运行机理；2.能编写简单的Prolog程序，能读懂一般的Prolog程序。

教学重点：Prolog程序设计。

人工智能课程教学大纲

人工智能课程教学大纲课程名称：人工智能教学大纲课程目标：本课程旨在帮助学生了解人工智能的基本概念、原理和技术，并培养学生在人工智能领域的批判性思维和问题解决能力。

通过学习本课程，学生将能够理解人工智能的背景、应用和发展趋势，并能够独立设计和实现简单的人工智能系统。

课程内容：1. 人工智能概述- 人工智能的定义与应用领域- 人工智能的历史与发展- 人工智能与机器学习的关系2. 机器学习基础- 监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念- 常用机器学习算法及其原理- 机器学习的评估方法和误差分析3. 深度学习- 神经网络的基本原理与结构- 卷积神经网络与循环神经网络的应用- 深度学习的训练与优化方法4. 自然语言处理- 语言的表示与处理方法- 文本分类、语义分析和机器翻译的基本原理- 自然语言生成与对话系统的应用5. 计算机视觉- 图像处理与特征提取- 目标检测、图像分类和图像生成的基本原理- 视觉感知与智能交互的应用6. 人工智能伦理与社会影响- 人工智能的道德与伦理问题- 人工智能在社会中的挑战与机遇- 人工智能的未来发展趋势课程教学方法：本课程采用讲授、案例分析和实践项目结合的教学方法。

通过理论讲解、实例分析和实践操作，帮助学生理解和应用人工智能的基本原理和技术。

学生将完成实践项目，设计和实现一个简单的人工智能系统，并对其性能进行评估和优化。

课程评估方式：- 平时作业和课堂表现：占总成绩的30%- 实践项目报告：占总成绩的40%- 期末考试：占总成绩的30%参考教材：- Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville. Deep Learning [M]. MIT Press, 2016.- Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili. Python Machine Learning [M]. Packt Publishing, 2017.- Dan Jurafsky, James H. Martin. Speech and Language Processing [M]. Pearson, 2019.备注：该人工智能课程教学大纲仅作参考，实际课程内容和安排可能会根据教师和学校要求进行调整。

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

17
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。
23
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)人工智能教学大纲

〔人工智能〕人工智能详细教学大纲《人工智能》教学大纲课程名称：人工智能英语名称：ArtificialIntelligence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：2022 年 2 月审核人：审核日期：审定人：审定日期：壹、课程的性质和目的〔壹〕课程性质人工智能是计算机科学理论根底争论的重要组成局部，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、重要争论领域，把握人工智能求解方法的特点。

把握人工智能的根本概念、根本方法，会用学问表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简洁问题等。

〔二〕课程目的1、根本理论要求：课程介绍人工智能的主要思想和根本技术、方法以及有关问题的入门学问。

要求学生了解人工智能的主要思想和方法。

2、根本技能要求：学生于较坚实打好的人工智能数学根底〔数理规律、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学问完成推理；于理解 Herbrand 域概念和 Horn 子句的根底上，应用 Robinson 归结原理进展定理证明；应把握问题求解〔GPS〕的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜寻和启发式搜寻算法〔宽度优先、深度优先、有代价的搜寻、A 算法、A*算法、博弈数的极大—微小法、α―β剪枝技术〕完成问题求解；且能生疏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展正确计算。

3、职业素养要求：结合实战，初步理解和把握人工智能的关联技术。

二、教学内容、重〔难〕点、教学要求及学时安排第壹章：人工智能概述〔2 学时〕1、讲授内容：（1）人工智能的概念（2）人工智能的争论途径和方法（3）人工智能的分之领域（4）人工智能的根本技术（5）人工智能的进展简介2、教学要求：了解：争论途径和方法、人工智能的分之领域、根本技术和进展简介。

《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
19
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。

人工智能课程教学大纲

人工智能课程教学大纲一、课程简介本课程旨在介绍人工智能的基本概念、原理和应用，培养学生的人工智能思维和解决问题的能力。

通过理论与实践相结合的方式，帮助学生全面了解人工智能的发展历程和未来趋势，掌握相关技术和工具的使用，为未来的职业发展提供必要的基础知识和能力。

二、教学目标1. 掌握人工智能的基本概念、分类和发展历程；2. 理解人工智能的原理和算法，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等；3. 学会使用人工智能相关工具和软件，进行数据处理和模型设计；4. 培养解决问题的思维方式和创新能力，提高学生的综合素质；5. 增强学生对人工智能技术的应用能力，培养他们在实际问题中灵活运用人工智能的能力。

三、教学内容1. 人工智能概述a. 人工智能的定义和发展历程b. 人工智能的分类和应用领域2. 机器学习a. 机器学习的基本概念和算法b. 监督学习、无监督学习和强化学习c. 常见的机器学习模型和算法3. 深度学习a. 深度学习的原理和模型结构b. 卷积神经网络、循环神经网络等常用深度学习模型c. 深度学习在图像识别、语音识别等领域的应用4. 自然语言处理a. 自然语言处理的基本任务和技术b. 词法分析、句法分析、语义分析等自然语言处理方法c. 自然语言处理在机器翻译、文本生成等领域的应用5. 数据挖掘与大数据分析a. 数据挖掘的概念和流程b. 常用的数据挖掘算法和工具c. 大数据分析的基本原理和技术6. 实践案例与项目a. 基于人工智能的实践案例介绍与分析b. 课程项目设计和实施，培养学生的实际操作能力四、教学方法本课程采用多种教学方法相结合的方式，包括但不限于：1. 授课讲解：老师对课程内容进行详细讲解和阐述；2. 实践操作：学生通过使用人工智能工具和软件进行实际操作和练习；3. 小组讨论：学生分成小组进行课堂问题讨论和项目合作；4. 个案分析：分析和讨论相关领域的典型案例，培养学生解决问题和分析能力；5. 课程项目：学生通过完成实际项目，锻炼实践操作和综合素质。

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》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。

(2024年)人工智能教学大纲

02
讨论如何保障人工智能系统中的数据安全，包括数据加密、访
问控制等。
数据泄露与应对
03
分析数据泄露的原因、后果及应对措施，以及如何在人工智能
系统中预防数据泄露。
28
算法偏见与歧视问题
2024/3/26
算法偏见
探讨算法偏见产生的原因、表现形式以及对社会的影响。
歧视性算法
分析歧视性算法的危害，以及如何避免在人工智能系统中出现歧视性算法。
门控循环单元（GRU）
熟悉GRU的原理和实现细节，了解其与LSTM的异同点以及在特定任务中的表现。
循环神经网络的训练与调优
掌握循环神经网络的训练方法和调优技巧，如梯度爆炸/消失问题的解决方法、序列数据的预处理等。
2024/3/26
18
05 自然语言处理
2024/3/26
19
词法分析
词汇识别
公平性与透明度
讨论如何在人工智能系统中实现算法公平性和透明度，以及如何评估算法的公平性和透明度。
29
人工智能的法律责任与监管
法律责任
探讨人工智能系统在不同应用场景下的法律责任归属问题，包括民事责任、刑事责任等。
监管政策
分析国内外对人工智能的监管政策及其发展趋势，以及如何在合规的前提下推动人工智能的发展。
介绍情感分析的基本原理和方法，包括如何识别和分析文本中的情感倾向和情感表达。
2024/3/26
22
06 计算机视觉
2024/3/26
23
图像分类与目标检测
01 02
图像分类
学习如何使用深度学习算法对图像进行分类，包括卷积神经网络（ CNN）的基本原理、常见网络结构（如VGG、ResNet等）以及训练和优化技巧。

《人工智能》课程教学大纲(本科)

《人工智能》课程教学大纲注：课程类别是指公共基础课/学科基础课/专业课；课程性质是指必修/限选/任选。

一、课程地位与课程目标（-）课程地位《人工智能》是自动化专业选修的专业选修课，是关于人工智能领域的一门介绍性课程，本课程中涉及的理论、原理、方法和技术有助于学生进一步学习其他专业课程。

“人工智能''是21世纪计算机科学发展的主流，为了培养国家建设跨世纪的有用人才，在自动化专业本科开设《人工智能》课程是十分必要的。

本课程开设的任务是培养学生软件开发的“智能”观念；使学生掌握人工智能的基本理论、基本方法和基本技术；提高学生解决“智能”问题的能力，希望通过学习使学生了解人工智能领域中主要涉及的问题以及采用的解决方法，掌握目前人工智能领域的主流研究方向，为今后的继续深造和智能系统研制，以及进行相关的工作打下人工智能方面的基础。

（二）课程目标《人工智能》是理论性较强，涉及知识面较广，方法和技术较复杂的一门学科。

通过对本课程的学习，学生应掌握人工智能的一个问题和三大技术，即通用问题求解和知识表示技术、搜索技术、推理技术。

具体要求是：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；学生认识机器学习对于智能软件研制的重要性，掌握机器学习的相关概念，机器学习的方法及其相应的学习机制，几个典型的机器学习系统的学习方法、功能和领域应用，具有针对复杂控制工程问题进行计算和模拟的能力；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，引入“智能服务机器人”案例，通过对“智能服务机器人”的开发应用，可以对学生进行思想政治教育引导。

让他们明白，科技是第一生产力，人工智能作为一个关键技术，会影响一个国家的格局和国际竞争力。

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