清华大学《人工智能导论》课程电子教案(二)
《人工智能导论》课程电子教案(遗传算法 )
m
f (xi )
max {
1i m
f
(xi )}
M
i 1
m
上式中的第一个方程表示变换前后的平均值不变，第 二个方程表示将当前的最优值放大为平均值的M倍。
二进制编码的交配规则
双亲双子法
交配位置
a1 a2 ... ai ai+1 ... an b1 b2 ... bi bi+1 ... bn
交配前
多交配位法
1101001 1100010
1100000 1101011
整数编码的交配规则
下面以旅行商问题为例，介绍几种整数 编码的交配规则。
常规交配法
随机选取一个交配位，子代1交配位之前的基因选自 父代1交配位之间的基因，交配位之后的基因，从父 代2中按顺序选取那些没有出现过的基因。
交配位
码后作为最优解输出；
（11）结束。
例：求函数的最大值
f (x) x2
其中x为[0, 31]间的整数 编码：采用二进制形式编码
由于x的定义域是[0, 31]间的整数，刚好 可以用5位二进制数表示，因此可以用5 位二进制数表示该问题的解，即染色体。 如00000表示x＝0，10101表示x＝21， 11111表示x＝31等
0100100000010010
二进制表示存在的问题
采用这样的表示方法，对于n城市的旅行商问 题，至少需要用n×n位二进制向量表示一个 可能的旅行路线。一个n×n位二进制向量，
所有可能的编码个数为 2nn ，而一个对称的n
城市旅行商问题的可能解个数为n!/2，只占编 码个数非常小的比例。以n＝10为例，编码个 数为可能解个数的7.0×1023倍。可能解在整 个状态空间中，是非常稀疏的，交配和变异 所产生的是大量的非可能解。
AI导论教学大纲-人工智能导论-廉师友-清华大学出版社
人工智能导论课程教学大纲廉师友编写清华大学出版社（2020）说明为了方便各位任课老师的教学，本书作者结合自己多年来给计算机专业讲授人工智能课程的教学大纲和这部《人工智能导论》新教材的内容以及该课程的基本要求，制定了这一新的教学大纲，供各位老师参考。
从内容来看，这个大纲与这部新教材是一致的，其课时应该说已达到这门课程的上限。
各位老师可根据各自院校的实际情况对该大纲的教学内容进行取舍，并确定相应的课时，以制定适合各自教学任务的教学大纲。
希望这份资料对各位任课老师的教学能有所裨益和帮助！当然，若发现其中有不妥或错误之处也请指正！作者2020年3月《人工智能导论》课程教学大纲课程编号：英文课名：Introduction to Artificial Intelligence适用专业：人工智能、计算机、自动化和电子信息类专业（考试）学时：90 学分：课程类别：专业课课程性质：必修课/必选课一、课程性质和目的《人工智能导论》为人工智能、计算机、自动化和电子信息类专业的一门必修或必选课程，其目的是使学生理解人工智能的基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术，为进一步学习人工智能后续专业课程或从事人工智能的研发奠定基础，指引方向。
二、课程内容第1章人工智能概述基本内容和要求：1．理解人工智能的概念、目标和研究策略；2．理解人工智能的研究内容与方法；3．了解人工智能的分支领域；4．了解人工智能的应用与发展概况。
第2章人工智能程序设计语言基本内容和要求：1．了解人工智能程序设计语言的特点、分类和发展概况；2．理解PROLOG语言的语句特点、程序结构和运行机理，能读懂和编写简单的PROLOG 程序；3．了解Python语言的特点和使用方法，能读懂和编写简单的Python程序。
教学重点：1．PROLOG语言；2．Python语言。
教学难点：1．PROLOG语言的匹配合一和回溯控制；2．Python语言的程序结构和资源库的使用。
《人工智能导论》教学教案
《导论》教学教案一、教学目标1. 让学生了解的定义、发展历程和应用领域。
2. 使学生掌握的基本原理和技术。
3. 培养学生的创新意识和团队合作能力。
二、教学内容1. 的定义与发展历程1.1 的定义1.2 的发展历程1.3 的应用领域2. 的基本原理2.1 机器学习2.2 深度学习2.3 自然语言处理2.4 计算机视觉3. 的技术应用3.1 智能语音识别3.2 智能3.3 自动驾驶3.4 智能医疗三、教学方法1. 讲授法：讲解的定义、发展历程、基本原理和应用领域。
2. 案例分析法：分析典型的技术应用案例。
3. 小组讨论法：分组讨论技术的发展趋势和应用前景。
4. 实践操作法：引导学生动手实践，体验技术。
四、教学资源1. 教材：《导论》2. 课件：的发展历程、基本原理、技术应用等3. 案例资料：典型的技术应用案例4. 编程工具：Python、TensorFlow等5. 网络资源：相关的学术论文、资讯、技术博客等五、教学评价1. 课堂参与度：学生参与课堂讨论、提问和回答问题的积极性。
2. 小组讨论报告：学生分组讨论的技术发展趋势和应用前景报告。
3. 课后作业：学生完成的课后编程练习和思考题。
4. 期末考试：考查学生对基本原理和应用领域的掌握程度。
六、教学安排1. 课时：共计32课时，每课时45分钟。
2. 授课方式：线上线下相结合，以线下授课为主。
3. 教学进程：第1-4课时：的定义与发展历程第5-8课时：的基本原理第9-12课时：的技术应用第13-16课时：典型技术应用案例分析第17-20课时：小组讨论技术的发展趋势和应用前景第21-24课时：实践操作，体验技术第25-28课时：课堂讨论与问答第29-32课时：期末考试七、教学活动1. 授课：讲解的基本概念、发展历程、基本原理和应用领域。
2. 案例分析：分析典型的技术应用案例，如智能语音识别、智能等。
4. 实践操作：引导学生动手实践，如使用Python、TensorFlow等编程工具。
3、《人工智能通识教程》(第2版)教学大纲20240710
《人工智能通识教程》（第2版）教学大纲一、课程基本信息• 课程名称：人工智能导论/ 人工智能概论• 课程代码：• 课程英文名称：AI-Introduction• 学时与学分：理论学时32，课外实践学时16，总学分2• 课程性质：必修课（选修课）• 适用专业：人工智能、大数据、计算机等工科专业（其他各专业）• 先修课程：略• 后续课程：机器学习、深度学习、智能机器人等二、课程目标学习本课程，通常旨在为学生奠定坚实的人工智能基础知识，培养其在人工智能领域的基本技能和理解能力。
以下是主要学习目标，可能会根据不同课程设置有所差异：1. 理解人工智能基础：掌握人工智能的基本概念、发展历程、主要分支领域（如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等）及其在现代社会中的应用。
2. 理论与技术基础：学习和理解支撑人工智能的核心算法和理论，包括搜索算法、知识表示、推理方法、决策制定、学习理论等。
3. 实践技能培养：通过编程实践和项目作业，掌握至少一种编程语言（如Python）在人工智能领域的应用，以及如何使用常见的AI框架和库（（如TensorFlow、PyTorch）。
4. 问题解决能力：培养分析和解决人工智能问题的能力，包括如何定义问题、选择合适的技术路线、设计并实施解决方案。
5. 伦理与社会责任：讨论人工智能技术的伦理和社会影响，理解隐私保护、数据安全、算法偏见等议题，培养负责任的AI开发与应用意识。
6. 创新与批判性思维：鼓励学生批判性地评估现有的AI技术，激发创新思维，探索AI在新领域的应用可能。
7. 沟通与团队合作：通过团队项目，提升与他人合作解决复杂问题的能力，以及有效沟通研究成果和想法的能力。
8. 持续学习能力：鉴于AI领域的快速变化，课程应培养学生自主学习的习惯，跟踪技术进展，适应未来可能出现的新技术、新理论。
这些目标旨在为学生构建一个全面的人工智能知识框架，不仅关注技术细节，也重视理论与实践的结合，以及技术的社会影响和伦理考量，为学生将来在AI 领域的深入研究或职业发展打下坚实的基础。
人工智能导论课件第2章第6-7节
2.6.1 智慧教育的定义
• “智慧”指“辨析判断、发明创造的能力”，而“智慧教育”的定义，就是 “通过构建技术融合的学习环境，让教师能够施展高效的教学方法，让学习者 能够获得适宜的个性化学习服务和美好的发展体验，使其由不能变为可能，由 小能变为大能，从而培养具有良好的价值取向、较强的行动能力、较好的思维 品质、较深的创造潜能的人才” 。
– （3）智慧校园是智慧教育的一部分，而智慧校园更是智慧学习环境的具体 承载者。如：强调在为师生、领导、社会提供全时段、泛在、多方式、互 动安全的服务接入与教育教学能力，也有强调技术手段，如强调必须使用 虚拟化、AR/VR、大数据、云计算、人工智能等前沿技术描述下的集合物 联网智慧建筑集合。
2.6.3 建设智慧教室
2.7 智慧新零售
• 马云认为，五大变革将深刻影响各行各业，这五大变革分别是新零售、新制造、 新金融、新技术和新能源。 – 新零售。可总结为“线上+线下+物流，其核心是以消费者为中心的会员、 支付、库存、服务等方面数据的全面打通”。 – 新制造。过去，制造讲究规模化、标准化，但是，未来30年制造讲究的是 智慧化、个性化、定制化； – 新金融。未来，新金融必须支持新的八二理论，也就是支持80%的中小企 业、个性化企业；
• 关于智慧教育的概念主要有以下几种观点： – （1）“智慧教育”是智能教育（Smart Education），主要是使用先进的 信息技术实现教育手段的智能化。该观点重点关注技术手段。 – （2）智慧教育是一种基于学习者自身的能力与水平，兼顾兴趣，通过娴熟 的运用信息技术，获取丰富的学习资料，开展自助式学习的教育。该观点 重点关注学习过程与方法，认为SMART是由自主式（Self-directed）、兴 趣（Motivated）、能力与水平（Adaptive）、丰富的资料（Resource enriched），信息技术（Technology embedded）等词汇构成的合成词。
《人工智能导论》全套教案
知识图谱如何表示呢？ 从 实 际 应 用 的 角 度 出 发 其 实 可 以 简 单 地 把 知 识 图 谱 理 解 成 多 关 系 图 （Multirelational Graph) ,就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网 络。 (四） 知识归纳
知识图谱的表示： 从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图
2 、联系实际生活.谈一谈知识图谱在生活中还有哪些应用 六、授课过程 — 、二节 ( _ ) 案例引入
( 1 ) 疾 病 症 状 被 G o o g le 纳入••知识图谱”之中 (2) “度 秘 ” 是 另 一 种 形 式 的 百 度 搜 索 框
(3) IB M 想让机器人沃森和你一起开会
(二）知识归纳 知识： 知识是人类在实践中认识客观世界(包括人类自身)的成果. 它包括事实、
发展阶段。
2 、 能够联系实际生活.简述人工智能的应 用价值。
2 、 了解人工智能的社会价值和应用领域、3 、 列举出所者到的人工智能应用实例。
人工智能的未来与展望。
三 、教学重点
1、 人工智能的定义和发展 2 、 人工智能的社会价值 四、 教学难点
1 、 “Al+ ”的行业瘦用 2 、 人工智能的未宋与展望 五、 课前任务设计
教学环境
多媒体教室
_ 、学习内容分析
教学方法 情境教学法、任务驱动法、 讲练结合法、小组讨论教学法
人类之所以有智能行为是因为他们拥有知识.智能活动过程其实就是一个获得并运用 知识的过程.要使机器系统具有人的智能能力（人工智能AI) . 则必须以人的知识为基础. 知识是人工智能的基石。但人类的知识要用适当的模式表示出来，才能够存储到计算机中 并被识别运用. 本节将对人工智能中常用的几种知识表示方法进行介绍，为后续学习奠定 基础。
《人工智能》课程精品教案
一、教学内容二、教学目标1. 理解机器学习的定义，掌握其主要类型和基本过程。
2. 了解机器学习在实际应用场景中的作用，提高学生的实际操作能力。
3. 培养学生的创新意识和团队协作精神。
三、教学难点与重点难点：机器学习的类型及其应用场景。
重点：机器学习的定义、基本过程。
四、教具与学具准备1. 教具：PPT、黑板、粉笔。
2. 学具：笔记本电脑、教材、笔记本。
五、教学过程（1）展示案例：人脸识别、智能语音等。
（2）提问：这些应用是如何实现的？2. 基本概念讲解（1）讲解机器学习的定义。
（2）介绍机器学习的类型：监督学习、无监督学习、半监督学习、增强学习。
（3）阐述机器学习的基本过程：数据预处理、特征工程、模型选择与训练、模型评估与优化。
3. 实践情景引入（1）以垃圾分类为例，介绍机器学习在现实生活中的应用。
（2）引导学生思考：如何利用机器学习解决垃圾分类问题？4. 例题讲解（1）讲解监督学习中的线性回归。
（2）通过具体例题，演示线性回归模型的建立、训练和预测过程。
5. 随堂练习（1）让学生在纸上手推线性回归公式。
（2）利用教材中的数据，让学生进行实际操作，训练并评估线性回归模型。
（2）拓展：介绍机器学习在其他领域的应用，如计算机视觉、自然语言处理等。
六、板书设计1. 机器学习的定义、类型、基本过程。
2. 线性回归模型的建立、训练和预测过程。
3. 课堂练习：线性回归公式推导。
七、作业设计1. 作业题目：利用机器学习实现手写数字识别。
2. 作业要求：提交代码和实验报告。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课的教学效果，学生掌握程度，教学过程中的不足。
2. 拓展延伸：引导学生了解机器学习的前沿技术，如深度学习、神经网络等，激发学生的科研兴趣。
重点和难点解析1. 教学目标中的难点和重点。
2. 实践情景引入的选择与应用。
3. 例题讲解的深度和广度。
4. 作业设计的针对性和实践性。
详细补充和说明：一、教学目标中的难点和重点（1）难点：机器学习的类型及其应用场景。
人工智能导论全书课件完整版ppt全套教学教程最全电子教案教学设计最新
人工智能是研究使计算机模拟人类的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。
人工智能的特点
人工智能经历了六十多年的发展，现在已进入AI 2.0阶段
人工智能的分类
斯图尔特·罗素
斯图尔特·罗素（Stuart Russell），世界经济论坛（WEF）人工智能委员会副主席、加州大学伯克利分校人工智能中心创始人。
斯蒂芬·威廉·霍金
斯蒂芬·威廉·霍金（Stephen William Hawking），著名物理学家，被誉为继爱因斯坦之后最杰出的理论物理学家。他曾经指出：强大的人工智能的崛起，要么是人类历史上最好的事，要么是最糟的。
自1956年诞生以来，人工智能研究已经取得了许多令人兴奋的成果，并在多个领域得到了广泛的应用，极大地改变了人们的社会生活。本节将对人工智能的概念作简单的介绍。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
2017年8月3日，腾讯公司正式发布了人工智能医学影像产品——腾讯觅影。同时，还宣布成立人工智能医学影像联合实验室。
2017年10月11日，阿里巴巴首席技术官张建锋宣布成立全球研究院——达摩院。达摩院的成立，代表着阿里巴巴正式迈入全球人工智能等前沿科技的研发行列。
从细分的研究领域来看，最受国际人工智能人才青睐的领域为机器学习、数据挖掘和模式识别，中国人工智能人才则倾向于投入遗传算法、神经网络和故障诊断方面。
1950年，一位名叫马文·明斯基（Marvin Lee Minsky，后被称为“人工智能之父”）的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙（Dean Edmunds）一起，建造了世界上第一台神经网络计算机，被看作是人工智能的一个起点。
人工智能导论课件第1章第2节
1.2.1 大师与通用机器
• 电子计算机通称电脑，简称计算机，是一种通用的信息处理机器，它能执行可 以充分详细描述的任何过程。用于描述解决特定问题的步骤序列称为算法，算 法可以变成软件（程序），确定硬件（物理机）能做什么和做了什么。创建软 件的过程称为编程。
1.2.2 人工智能学科的诞生
• 人工智能甚至可以追溯到古埃及。电子计算机的出现使信息存储和处理的各个 方面都发生了革命，计算机理论的发展产生了计算机科学并最终促使了人工智 能的出现。计算机这个用电子方式处理数据的发明，为人工智能的可能实现提 供了一种媒介。
1.2.2 人工智能学科的诞生
• 虽然计算机为人工智能提供了必要的技术基础，但人们直到上个世纪50年代早 期才注意到人类智能与机器之间的联系。诺伯特·维纳是最早研究反馈理论的美 国人之一，反馈控制的一个大家熟悉的例子是自动调温器，它将收集到的房间 温度与人们希望的温度比较并做出反应，将加热器开大或关小，从而控制环境 温度。这项对反馈回路的研究重要性在于：维纳从理论上指出，所有的智能活 动都是反馈机制的结果，而反馈机制是有可能用机器模拟的。这项发现对早期 人工智能的发展影响很大。
1.2.4 人工智能的社会必然性
• 人工智能技术的发展反映了生产力发展的要求，它的产生有其必要性。 – （1）人工智能是工具进化的结果。与以前的劳动工具相比，人工智能的进 步之一是它可以对大脑模拟。人工智能技术超越以往的技术，推动了生产 力的发展。此外，与之前的生产工具相比，人工智能丰富了人的内心，强 壮了人类的身体。人工智能比以前的工具吸收了更多的肢体功能，它高度 模仿人类技能，拟人性强，具有拟人装置的特征。
• 二是反思发展期：60 ~70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了 人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切 实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如无法用机器 证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的 发展走入了低谷。
人工智能导论 第2章 知识表示(导论) 1-37
Introduction of Artificial Intelligence第2 章知识表示教材：王万良《人工智能导论》（第4版）高等教育出版社，2017.7人类的智能活动主要是获得并运用知识。
知识是智能的基础。
为了使计算机具有智能，能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。
但知识需要用适当的模式表示出来才能存储到计算机中去，因此，知识的表示成为人工智能中一个十分重要的研究课题。
本章将首先介绍知识与知识表示的概念，然后介绍一阶谓词逻辑、产生式、框架、语义网络等当前人工智能中应用比较广泛的知识表示方法，为后面介绍推理方法、专家系统等奠定基础。
2.1 知识与知识表示的概念2.2 一阶谓词逻辑表示法2.3 产生式表示法2.4 框架表示法2.1 知识与知识表示的概念2.2 一阶谓词逻辑表示法2.3 产生式表示法2.4 框架表示法2.1.1知识的概念知识：在长期的生活及社会实践中、在科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验。
知识：把有关信息关联在一起所形成的信息结构。
知识反映了客观世界中事物之间的关系，不同事物或者相同事物间的不同关系形成了不同的知识。
信息关联形式：“如果……，则……”如果大雁向南飞，则冬天就要来临了。
——规则——事实例如：“雪是白色的”。
“如果头痛且流涕，则有可能患了感冒”。
1.相对正确性任何知识都是在一定的条件及环境下产生的，在这种条件及环境下才是正确的。
1+1=2（十进制）1+1=10(二进制）王安石(1021～1086):西风昨夜过园林吹落黄花满地金苏轼(1037～1101):秋花不比春花落说与诗人仔细吟后来，王安石将苏轼贬到黄州任团练使，见到了落花的菊花。
2.不确定性①随机性引起的不确定性“如果头痛且流涕，则有可能患了感冒”《三国演义》火烧赤壁：操升帐谓众谋士曰：若非天命助吾，安得凤雏妙计？铁索连舟，果然渡江如履平地。
程昱曰：彼若用火攻，难以回避，不得不防。
操曰：凡用火攻，必借风力。
《人工智能导论》教学教案
授课内容：
一、决策树算法
决策树算法是应用最广的归纳推理算法之一，它是一种逼近离散值函数的方法，对噪声数据有很好的鲁棒性且能够学习析取表达式，决策树学习方法搜索一个完整表示的假设空间，从而避免受限于假设空间的不足，决策树学习的归纳偏置是优先选择较小的树。
二、贝叶斯算法
贝叶斯算法是在不完全情报下，对部分未知的状态进行主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。
第10次课 2 学时
授课内容
深度学习（二）
教学目的
与要求
旨在简要主要介绍神经网络的工作过程：
1）了解神经网络的学习
2）掌握激活函数
3）了解感知机
重点
难点
1）激活函数
教学进程
安排
本节课进行以下内容的授课。
授课内容：
一、讲授神经网络的学习
神经网络的学习也称为训练，指的是通过神经网络所在环境的刺激作用调整神经网络的自由参数，使神经网络以一种新的方式对外部环境做出反应的一个过程。神经网络最大的特点是能够从环境中学习，以及在学习中提高自身性能。经过反复学习，神经网络对其环境会越来越了解。
任务布置
思考什么是机器学习
主要
参考资料
《人工智能导论》课程教案
第6次课 2 学时
授课内容
机器学习（二）
《人工智能导论》课件
深度学习
强化学习
随着算法和计算能力的提升，深度学习将 在语音识别、图像识别、自然语言处理等 领域取得更大突破。
强化学习在决策优化、游戏等领域的应用 将更加广泛，实现更高效的学习和决策。
边缘计算
数据隐私和安全
随着物联网设备的普及，边缘计算将与人 工智能结合，实现更快速、低延迟的处理 和响应。
随着人工智能应用的普及，数据隐私和安 全问题将更加受到关注，需要加强数据保 护和加密技术的研究和应用。
CHAPTER
03
人工智能的实际应用
智能语音助手
智能语音助手是人工智能技术的一个重要应用，它能够识别和理解人类语音，并 作出相应的回应。例如，苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌的Google Assistant 等。
智能语音助手在家庭、办公室等场景中广泛应用，可以帮助人们完成查询信息、 设置提醒、控制智能家居设备等多种任务。
智能机器人
智能机器人是人工智能技术的另一个重要应用，它们可以在 没有人工干预的情况下独立完成一系列复杂任务。例如，工 业机器人、服务机器人和家庭机器人等。
智能机器人已经在制造业、医疗保健、航空航天等领域得到 广泛应用，提高了生产效率、服务质量和工作安全性。
自动驾驶汽车
自动驾驶汽车是人工智能技术在交通 领域的应用，它能够通过传感器、雷 达和摄像头等设备感知周围环境，并 自主完成驾驶任务。
人工智能的潜在风险和挑战
数据偏见
人工智能算法可能受到数据偏见的影 响，导致不公平和歧视性的决策。
失业问题
人工智能的发展可能导致部分职业的 消失，需要探索新的就业模式和培训 计划。
安全和隐私
人工智能技术可能被用于侵犯个人隐 私和安全，需要加强监管和法律约束 。
2024年《人工智能》课程精彩教案
一、教学内容二、教学目标1. 了解机器学习的基本概念，掌握常见的分类算法。
2. 理解神经网络的原理，了解深度学习的基本应用。
3. 能够运用所学知识分析实际问题，并给出合理的解决方案。
三、教学难点与重点1. 教学难点：神经网络原理及深度学习应用。
2. 教学重点：机器学习基本概念和分类算法。
四、教具与学具准备1. 教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔。
2. 学具：教材、笔记本、计算器。
五、教学过程2. 新课内容：（1）讲解机器学习的基本概念，举例说明常见的分类算法。
（2）分析神经网络的原理，结合实际应用场景进行讲解。
（3）介绍深度学习的基本应用，如计算机视觉、自然语言处理等。
3. 例题讲解：（1）讲解一个简单的分类算法——决策树。
（2）分析一个神经网络实例——手写数字识别。
4. 随堂练习：（1）让学生运用决策树算法解决一个实际分类问题。
（2）让学生分析一个简单的神经网络结构，并给出应用场景。
六、板书设计1. 机器学习基本概念、分类算法、神经网络原理、深度学习应用。
2. 例题及解答步骤。
七、作业设计1. 作业题目：（1）简述机器学习的基本概念及其应用。
（2）举例说明两种常见的分类算法，并分析其优缺点。
（3）简述神经网络的原理，并结合实际应用场景进行分析。
2. 答案：八、课后反思及拓展延伸1. 反思：关注学生在课堂上的参与程度，针对学生的掌握情况调整教学进度和策略。
2. 拓展延伸：（2）鼓励学生参加相关竞赛和实践活动，提高实际应用能力。
重点和难点解析1. 教学难点与重点的确定。
2. 例题讲解的深度和广度。
3. 随堂练习的设计与实施。
4. 作业设计的针对性和答案的详尽性。
5. 课后反思及拓展延伸的实际操作。
一、教学难点与重点的确定教学难点与重点的确定需结合学生的学习基础、课程内容和实际应用需求。
在本教案中，神经网络原理及深度学习应用作为教学难点，机器学习基本概念和分类算法作为教学重点。
1. 神经网络原理及深度学习应用：神经网络原理涉及大量数学和物理知识，如微积分、线性代数等，学生掌握起来有一定难度。
《人工智能导论》教学教案
《导论》教学教案第一章：概述1.1 教学目标让学生了解的定义、发展历程和应用领域。
让学生理解的基本原理和技术。
1.2 教学内容的定义和发展历程。
的应用领域和挑战。
的基本原理和技术。
1.3 教学方法采用讲授法，讲解的定义和发展历程。
采用案例分析法，分析的应用领域和挑战。
采用讨论法，探讨的基本原理和技术。
1.4 教学评估课堂讨论，了解学生对的理解程度。
第二章：机器学习2.1 教学目标让学生了解机器学习的定义、分类和应用。
让学生理解监督学习和无监督学习的基本原理。
2.2 教学内容机器学习的定义和分类。
监督学习和无监督学习的基本原理。
机器学习应用案例。
2.3 教学方法采用讲授法，讲解机器学习的定义和分类。
采用案例分析法，分析监督学习和无监督学习的基本原理。
采用实践操作法，让学生动手实践机器学习算法。
2.4 教学评估课堂讨论，了解学生对机器学习的理解程度。
课后作业，让学生完成一个简单的机器学习项目。
第三章：深度学习3.1 教学目标让学生了解深度学习的定义、原理和应用。
让学生理解神经网络和卷积神经网络的基本概念。
3.2 教学内容深度学习的定义和原理。
神经网络和卷积神经网络的基本概念。
深度学习应用案例。
3.3 教学方法采用讲授法，讲解深度学习的定义和原理。
采用案例分析法，分析神经网络和卷积神经网络的基本概念。
采用实践操作法，让学生动手实践深度学习算法。
3.4 教学评估课堂讨论，了解学生对深度学习的理解程度。
课后作业，让学生完成一个简单的深度学习项目。
第四章：自然语言处理4.1 教学目标让学生了解自然语言处理的定义、原理和应用。
让学生理解词性标注、句法分析和机器翻译的基本概念。
4.2 教学内容自然语言处理的定义和原理。
词性标注、句法分析和机器翻译的基本概念。
自然语言处理应用案例。
4.3 教学方法采用讲授法，讲解自然语言处理的定义和原理。
采用案例分析法，分析词性标注、句法分析和机器翻译的基本概念。
采用实践操作法，让学生动手实践自然语言处理算法。
AI概论电子教案-人工智能概论(通识课版)-廉师友-清华大学出版社
人工智能概论课程教案（参考）廉师友编写清华大学出版社（2020）说明为了方便各位任课老师的教学，本书作者将自己曾经给计算机专业讲授人工智能课程的教案（稍有删节）提供给大家以作参考。
由于该《人工智能概论》是一部新教材和新课程，所以此教案仅有参考价值。
其实，即就是完全按照这本新教材所写的教案，也只能作为参考而并非能适合每位老师的教学实际。
事实上，不同的院校对同一门课程往往有不同的内容要求和课时设置，不同的老师对同一门课程也都有自己不同的教学思路和教学风格，如果统一为一种模式，则就限制了老师的发挥和创新。
希望这份资料对各位任课老师的教学能有所帮助！当然，若发现其中有不妥或错误之处也请指正！作者2020年3月教案首页院(系)：计算机学院教研室(系)：计算机工程章节备课学时：2学时：4学时：6学时：2学时：10学时：6学时：4章节备课学时：2学时：2第 1 次课 2学时第2 次课2学时课时备课第 3 次课 2学时第 4 次课2学时第 5 次课 2学时第 6 次课 2学时第 7 次课 2学时课时备课第 8 次课 2学时课时备课第 9 次课 2学时课时备课第 10 次课 2学时课时备课第 11 次课 2学时课时备课第 12 次课 2学时第 13 次课 2学时第 14 次课 2学时第 15 次课 2学时第 16 次课 2学时第 17 次课 2学时第 18 次课 2学时第 19 次课 2学时第 20 次课 2学时第 21 次课 2学时第 22 次课 2学时第 23 次课 2学时。
人工智能导论课件第2章第1-2节
2.2.3 智慧城市与智能城市
• 智能城市是在城市数字化和网络化发展基础上的智能升级，是城市由局部智慧 走向全面智慧的必经阶段。智能城市应是当前智慧城市发展的重点阶段。通过 智能技术赋能城市发展，实现惠民服务、城市治理、宜居环境和基础设施的智 能水平提升；同时智能城市建设最重要的内容是推进产业经济的智能化，一方 面包括智能技术和传统产业融合，以推进传统产业变革，实现转型提升；另一 方面要通过科技成果转化和示范性应用，加速推进智能产业突破发展。
2.2.2 智慧城市与数字城市
• 数字城市是数字地球的重要组成部分，是传统城市的数字化形态。数字城市是 应用计算机、因特网、多媒体等技术将城市地理信息和城市其他信息相结合， 数字化并存储于计算机网络上所形成的城市虚拟空间。数字城市建设通过空间 数据基础设施的标准化、各类城市信息的数字化整合多方资源，从技术和体制 两方面为实现数据共享和互操作提供基础，实现了城市一体化集成和各行业、 各领域信息化的深入应用。数字城市的发展积累了大量的基础和运行数据，也 面临诸多挑战，包括城市级海量信息的采集、分析、存储、利用等处理问题， 多系统融合中的各种复杂问题以及技术发展带来的城市发展异化问题。
人工智能导论
Introduction to artificial intelligence
第2章 人工智能+领域应用
【导读案例】动物智能：聪明的汉斯
• 讨论：
1
关于智慧地球
2
智慧城市+智慧交通
3
智能家居、智慧医疗
4
智慧教育、智慧新零售
5
智能客户服务
第1节
2.1 关于智慧地球
• 2008年，IBM公司首席执行官彭明盛在《智慧地球：下一代领导议程》中首次 提出“智慧的地球”概念。他指出，智能技术正应用到生活的各个方面，如智 慧的医疗、智慧的交通、智慧的电力、智慧的食品、智慧的货币、智慧的零售 业、智慧的基础设施甚至智慧的城市，这使地 球变得越来越智能化。
《人工智能导论》课程电子教案(谓词演算及应用)
谓词逻辑的归结方法
对于子句C1L1和C2L2，如果L1与~L2可 合一，且s是其合一者，则(C1C2)s是其 归结式。
例： P(x)Q(y), ~P(f(z))R(z) => Q(y)R(z)
17
归结举例
设公理集：
(x)(R(x)L(x))
(x)(D(x)~L(x))
(x)(D(x)I(x)) 求证： (x)(I(x)~R(x)) 化子句集：
27
HB(s5) ~HB(s5) ~ON(s3) ~AT(box, c, s3) HB(grasp(s3))
HB(grasp(s3)) ~ON(s3) ~AT(box, c, s3)
{grasp(s3)/s5} ON(climb(s2))
1, ~ON(s0) 2, ON(s1) ∨ AT(box, x1, push(x1, s1))
– 可能会丢失蕴涵关系中所包含的控制信息
例：
以下蕴涵式：
~A ~B C
~C A B
~A ~C B
~A C B
~B ~C A
~B A C
均与子句(A B C)等价，但显然上面的蕴
涵式信息更丰富。
30
事实表达式的与或形及其表达
与或形
– 无量词约束 – 否定符只作用于单个文字 – 只有“与”、“或”
求解：(s)HB(s)
26
问题的子句集
1, ~ON(s0)
2, ON(s1) AT(box, x1, push(x1, s1)) 3, ON(climb(s2)) 4, ~ON(s3) ~AT(box, c, s3) HB(grasp(s3)) 5, ~AT(box, x4, s4) AT(box, x4, climb(s4)) 6, ~HB(s5)
人工智能导论课程标准教案
一、课程定位1.课程性质本课程是全校的公共基础课程，旨在服务产业数字化升级，推动专业数字化改造，培养学生以人工智能为核心信息技术素养。
课程可开设在第一学期或第二学期。
2.课程作用数字社会，以人工智能为核心的新一代信息技术改变了社会、改变了产业，产业走向数字化，也改变了人才的知识结构和能力结构，高等职业学校纷纷进行专业数字化改造升级，以适应数字经济发展和人才知识与能力结构的升级。
本课程是中等职业学校人工智能通识课程，其目的是使学生了解人工智能技术发展，认识人工智能对人类社会生产、生活方式的影响，掌握Python基本语法并能进行简单编程，学习人工智能基本知识和基本技术，了解其在各行各业的基本应用，训练富于联想的计算思维、编程思维和创新思维，培养人工智能信息技术核心素养。
通过本课程学习，为下一步的专业学习打下基础。
3.课程衔接本门课程无前导课程，后续课程为各专业具备数字化内涵的课程。
二、教学设计思想本课程遵循思政引领、教学内容“真、准、新”、服务专业数字化转型升级理念，选用AI技术活化传承中华优秀传统文化等多种思政元素，润物无声、立德树人，涵养以科技创新为特色的工匠精神。
内容来自人工智能在各行各业应用的真实职业工作场景，并融入人工智能在物体识别、无人驾驶等领域的最新技术应用，体现教学内容的“真、准、新”。
基于各行各业数字化升级背景，教学内容与各专业需求紧密结合,AI赋能专业与课程数字化转型，培养学生人工智能信息技术核心素养。
以任务驱动+项目载体形式呈现教学内容，以三个梯度将人工智能知识层层递进，把学生带入人工智能应用领域。
第一梯度学习人工智能发展和基础知识；第二梯度是Python编程与计算思维训练；第三梯度学习人工智能应用项目，体验和探究人工智能应用。
同步运用人工智能通识课程实践平台展开教学，实践案例分为体验式、交互式和DIY 式三个层级，体验式案例目的是激发学生学习兴趣，体验人工智能技术应用，它操作简单，单人实践，在线完成，如机器人写诗、AI人脸融合等案例。