人工智能课程大纲课程体系：《自然语言处理》课程产品白皮书(2019V1.0)

《自然语言处理》产品白皮书目录1引言........................................................................ - 3 -2产品概述.................................................................... - 4 -2.1产品体系............................................................ - 4 -2.2产品资源............................................................ - 5 -3产品介绍.................................................................... - 8 -3.1自然语言处理........................................................ - 8 -3.1.1课程说明........................................................ - 8 -3.1.2教学大纲....................................................... - 11 -3.1.3教学指导....................................................... - 16 -4配套产品................................................................... - 21 -4.1实验设备........................................................... - 21 -4.2软件平台........................................................... - 24 -5技术支持................................................................... - 27 -5.1.1升级服务....................................................... - 27 -5.1.2师资培训....................................................... - 27 -1引言中国人工智能发展迅猛，中国政府也高度重视人工智能领域的发展。

预计到2020年，中国人工智能产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。

2017年全球新兴人工智能项目中，中国占据51%，数量上已经超越美国。

但全球人工智能人才储备，中国却只有5%左右，人工智能的人才缺口超过500万。

人工智能是新兴产业，虽然技术和产业发展迅猛，但专业技术人才，以及兼顾人工智能与传统产业的跨界人才不充足，限制了产业发展以及与实体经济的深度融合发展。

从人才数量和质量角度而言，我国人工智能领域专业技术人才数量不充足、经验不丰富。

截至2017年6月，中国共有592家人工智能公司，拥有员工约39200名。

相比之下，美国共有1078家人工智能公司，共有约78000名员工，数量达到我国的2倍。

我国从业经验10年以上的人工智能人才比例不足40%，而美国的这一比例则超过70%。

从人才培养角度而言，我国高校人工智能领域的学科建设、人才培养相对滞后。

人工智能涉及领域宽泛，相关领域学科资源分散，未能形成合力，培养人才的数量、质量有待提升。

目前，国内开设人工智能专业的高校数量较少、时间较短，学科实力不强。

美国国家科技委员会发布的2017年人工智能全球大学排名中前50名均位于欧美地区，我国大学无一上榜。

此外，国内缺乏人工智能与传统行业的跨界人才，不利于人工智能在各垂直行业的应用推广。

在此前提条件下，人工智能专业系列课程，注重课程内容的改革，及时将新知识、新技术、新产品引进课堂。

根据专业特点及社会需要，进行课程综合化改革，打破单一课程体系，增加实用性强的内容。

课程以大量真实项目情景，企业级开发流程为基础，对人工智能项目案例进行深入分析，全程引导式学习开发，培养学生项目式开发能力与思维，打造成为培养高技术应用型人才的精品课程。

2产品概述2.1产品体系人工智能专业作为教育部新设立专业，教育教学资源缺乏，各开设院校普遍面临着缺教材、缺设备、缺师资现象。

人工智能专业系列课程将产业和技术的最新发展、行业对人才培养的最新要求引入教学过程，更新教学内容和课程体系，建成满足行业发展需要的课程和教材资源，打通“最后一学里”。

推动将研究成果及时转化为教学内容，向学生介绍学科研究新成果、实践发展新经验，积极探索综合性课程、问题导向课程、交叉学科研讨课程，提高课程兴趣度。

促进学生的全面发展，把握培养具有创新能力的高技能应用型人才的核心素养，强化学生的家国情怀、全球视野、法治意识和生态意识，培养设计思维、工程思维，提升创新创业、跨学科交叉融合、沟通协商能力和工程领导力。

人工智能专业系列课程表：2.2产品资源人工智能教学资源库从整个学科人才培养和课程体系出发，提供一系列互相耦合的课程资源，包括：培养方案、课程大纲、教学指导、课程讲义、课程视频、教学课件、实验手册（教师版/学生版）、实验资源、实验视频、课程题库、岗位模型、评测系统等。

整个教学资源包提供线上和线下双架构模式，让老师教学更容易，让学生学习更轻松。

人工智能教学资源库按照核心课程、专业课程、实践课程分类，全部采用项目驱动式教学方法，内容包含：项目介绍、项目场景、项目知识、模块分解、任务项、任务步骤、项目小结、项目思考等。

人工智能教学资源库严格按照优质特色校验收标准和网络课程视频教学资源建设要求进行设计，提供的素材包括教师资源、学生资源、线上资源，具体如下：3产品介绍3.1自然语言处理3.1.1课程说明《自然语言处理》是人工智能专业的核心基础课程，可作为信息科学、计算机科学、计算机应用、信号与信息处理、通信与信息系统、电子与通信工程、模式识别与智能系统等学科的专业基础课教材。

从人工智能技术架构来看，属于技术层的核心技术。

《自然语言处理》课程要求具备Python语言知识基础与数学基础，侧重于应用开发。

《自然语言处理》●课程简介本课程以全景式的视角，提供自然语言处理领域的基础理论算法知识，以及实际的行业应用案例，使学生能够熟悉自然语言处理领域的最新进展，同时掌握自然语言处理领域的应用技术，培养学生在人工智能应用领域的工程实践能力。

●课程目标课程知识目标：了解自然语言处理技术框架，掌握中文分词、词性标注、句法分析、语义分析、语音识别、语音合成等自然语言处理技术原理，掌握文本分类、文本检索和信息提取、文本排重、文本摘要、文本主题分析、文本情感分析等自然语言处理应用，熟悉智能问答、聊天机器人的深度学习应用，了解百度自然语言处理云服务文本处理接口，掌握自然语言处理综合案例开发。

课程技能目标：通过本课程的学习可以使学生掌握自然语言处理技术原理，掌握自然语言处理应用技术，掌握自然语言深度学习应用，掌握深度学习应用百度自然语言处理云服务文本处理接口的使用。

掌握自然语言处理综合案例开发，使学生具备自然语言工程应用实践能力。

●课程特色课程系统地介绍了自然语言处理的基本原理、典型方法和实用技术，内容包括中文分词、词性标注、句法分析、语义分析、语音识别、语音合成、文本分类、文本检索和信息提取、文本排重、文本摘要、文本主题分析、文本情感分析、深度学习应用、自然语言处理云服务、各类自然语言处理综合案例、智能+产业应用。

●阅读对象定位讲师、教务人员、教学管理人员。

●考核安排笔试50%+平时成绩20%+限时机试30%（实验课评分）。

●教学实施安排2+2模式，总学时64节，其中理论课32节，实践课32节；两节理论课后安排上机或者间隔几天安排上机；本课程保障了每个章节都有对应的上机实验，请参照大纲排课。

●能力导图学习自然语言处理课程，通过自然语言概述、自然语言处理技术、自然语言处理应用、深度学习应用、自然语言处理云服务、自然语言处理综合应用几个方面的能力考核来评测学习效果。

3.1.2教学大纲人工智能专业学科课程白皮书3.1.3教学指导《自然语言处理》从自然语言处理的概念认知进行介绍，然后对自然语言处理技术比如：词法、句法、语义分析等基础语言知识有一定了解后，完成相应的案例开发，加深自然语言处理技术的应用。

在有一定开发基础后进入深入学习应用，通过具体案例，掌握深度学习神经网络框架以及实现。

介绍了百度自然语言处理云服务接口与应用，最后通过自然语言与物联网技术的集成，完成相关综合案例的综合训练。

教学内容包含一下部分：●自然语言处理概述：熟悉自然语言处理技术概述、自然语言处理库介绍与安装，机器语言软件运行环境以及自然语言处理的各种工具包的安装。

●自然语言处理技术：通过自然语言处理技术理论以及项目讲解，逐步了解语言学中的相关基础，熟悉词法、句法、语义分析和语音识别等相关算法。

●自然语言处理应用：通过文本关键词提取技术原理、文本相似度技术原理、文本自动摘要技术原理、文本主题分析技术原理、中文情感分析的技术原理、智能问答系统的基本技术原理等的介绍，熟悉自然语言处理相关应用实现操作过程。

●深度学习应用：通过对深度学习的相关神经网络知识的掌握，熟悉深度聊天机器人、智能写诗应用实现操作过程。

●自然语言处理云服务：熟百度AI云服务的基本情况，讲解百度AI云服务相关接口调用方式，掌握基于百度云AI云服务接口应用实现。

●自然处理综合应用：了解物联网技术与自然语言处理的集成，通过语音控制智能家居、声纹识别开启闸机、语音控制智能小车等综合应用实训开发。

4配套产品4.1实验设备AI机器视觉/语言教学平台（AI-HNP）是中智讯公司开发的一款面向人工智能相关专业的综合型实验设备，是基于人工智能等新工科技术改革与高素质技能型人才培养而设计的实验平台。

AI机器视觉/语言教学平台打破了传统以硬件平台来定义实验的困局，创新性的从专业学科建设角度来重新定义产品，让课程来定义实验，让实验来定义设备，能够配合专业教材完成全部的专业核心课程实验。

AI机器视觉/语言教学平台，主要满足：Python应用技术、机器视觉、机器语言、嵌入式Linux系统、边缘计算、人工智能中间件、智能+产业实践等课程的实验和实训，是基于新工科和工程教育思维和专业改革而设计的实验平台。