《人工智能》(双语)教学大纲
《人工智能》详细教学大纲.doc
《人工智能》教学大纲 课程名称：人工智能 英语名称：Artificial Intelligence 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：2009年2月 审核人： 审核日期： 审定人： 审定日期： 一、课程的性质和目的 （一）课程性质 人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，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、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点。
掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。
（二）课程目的 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；在理解Herbrand 域概念和Horn 子句的基础上，应用Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS ）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A 算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉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行正确计算。
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。
二、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配 第一章：人工智能概述（2学时）……………………………………………………………………装……订……线…………………………………………………………………………………………………………… …………………………1、讲授内容：（1）人工智能的概念（2）人工智能的研究途径和方法（3）人工智能的分之领域（4）人工智能的基本技术（5）人工智能的发展概况2、教学要求：了解：研究途径和方法、人工智能的分之领域、基本技术和发展概况。
《人工智能》课程教学大纲
《人工智能》课程教学大纲（Artificial Intelligence）课程性质：院公选课适用专业：各专业先修课程：离散数学、数据结构、操作系统原理后续课程：总学分：2学分一、教学目的与要求1．教学目的人工智能主要研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算机系统。
本课程要求学生掌握人工智能的基本原理，了解人工智能中常用的基本技术，诸如：知识表示技术、搜索技术、自动推理技术以及专家系统等，同时学会运用Prolog语言求解人工智能的实际问题。
2．教学要求学生必须具有离散数学、程序设计、数据结构、操作系统方面的知识。
二、课时安排三、教学内容1．人工智能概述（4学时）（1）教学基本要求了解：人工智能的发展概况理解：人工智能的概念掌握：人工智能的研究途径与方法、人工智能的分支领域灵活运用：人工智能的基本技术（2）教学内容①人工智能的概念②人工智能的研究途径与方法(重点)③人工智能的分支领域(重点、难点)④人工智能的基本技术(难点)⑤人工智能的发展概况2．人工智能程序设计语言（6学时）（1）教学基本要求了解：人工智能程序设计语言分类掌握：函数型程序设计语言LISP和逻辑型程序设计语言PROLOG灵活运用：Turbo PROLOG程序设计语言（2）教学内容①综述②函数型程序设计语言LISP(重点)③逻辑型程序设计语言PROLOG(重点、难点)④Turbo PROLOG程序设计(难点)3．基于谓词逻辑的机器推理（6学时）（1）教学基本要求理解：谓词及谓词逻辑，形式演绎推理掌握：归结演绎推理灵活运用：应用归结原理求取问题答案了解：Horn子句归结与逻辑程序、非归结演绎推理（2）教学内容①一阶谓词逻辑②归结演绎推理(重点)③应用归结原理求取问题答案(重点、难点)④归结策略⑤归结反演程序举例⑥Horn子句归结与逻辑程序(难点)⑦非归结演绎推理4．图搜索技术（8学时）（1）教学基本要求掌握：状态图搜索方法、与或图搜索方法灵活运用：状态图搜索方法进行问题求解、与或图搜索方法进行问题求解了解：博弈树搜索技术（2）教学内容①状态图搜索(重点、难点)②状态图问题求解(重点)③与或图搜索(重点、难点)④与或图问题求解（难点）⑤博弈树搜索5．产生式系统（4学时）（1）教学基本要求掌握：产生式规则、产生式系统灵活运用：产生式系统了解：产生式系统的程序实现（2）教学内容①产生式规则(重点②产生式系统(重点)③产生式系统与图搜索(重点)④产生式系统的应用⑤产生式系统的程序实现(难点)6．知识表示（4学时）（1）教学基本要求掌握：知识及其表示灵活运用：框架和语义网络（2）教学内容①知识及其表示(重点)②框架(重点、难点)③语义网络(重点、难点)四、授课方式及考核方法1．授课方式讲授2．考核方法考试形式：闭卷或论文写作课程成绩构成：平时成绩占30％，期末考试成绩占70％。
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《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。
【2024版】《人工智能英语》教学大纲
可编辑修改精选全文完整版人工智能英语教学大纲课程编号：课程英文名称：Artificial Intelligence English授课对象：人工智能相关专业、软件工程、网络工程、信息技术相关专业等专业前修课程：人工智能导论，大学英语总学时：50，其中课内38，课外12课程类别：必修课学分：3一、课程任务与目的本课程的任务和目的是通过对专业英语的学习，掌握人工智能相关的英语词汇，具有阅读人工智能专业资料的能力，具有一定的专业翻译能力，能够用英语表达专业意义并实现业务沟通。
二、教学内容本课程以Unit 为教学单位，包括以下教学模块：1）Text A及Text B：精讲课文，这些课文既包括基本概念和基础知识，也包括行业应用，同时尽量覆盖行业的主要子领域。
通过对Text A译文精心讲解，让学生掌握阅读理解的方法，培养翻译技能。
2）New Words：学习课文中出现的新词，这些单词既有公共英语中不常使用、而在专业英语中经常出现的单词，也有在专业英语中有特殊含义的单词。
学生由此可以积累专业词汇。
3）Phrases：学习课文中的常用专业英语词组及部分非专业英语词组。
4）Abbreviations：学习课文中出现的、业内人士必须掌握的缩略语。
缩略语在人工智能行业中十分重要，必须给予充分的重视。
5）Exercises：练习巩固部分。
其中，【Ex1.】检查学生对Text A课文的掌握情况；【Ex2.】检查学生对Text B课文的掌握情况；【Ex3.】和【Ex4.】检查学生对课文词汇的掌握情况；【Ex5.】培养学生把英文短文翻译成中文的能力。
三、课时安排详细的课时安排如下表所示：四、考核方式与要求1．本课程为考查课，考核方式采用翻译为主的考试方式，要求学生掌握基本的人工智能专业词汇以及理解人工智能文献。
2．课程考核：总成绩=平时（40%）+期末理论考试（60%）。
3．平时成绩依据考勤、作业、课堂提问情况以及学习态度进行评定。
2024年《人工智能》详细教学大纲
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
2024/2/29
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。
能力目标
能够运用所学知识分析和 解决人工智能领域的实际 问题，具备一定的实践能 力和创新能力。
素质目标
培养学生的创新思维、团 队协作和终身学习能力， 提高学生的综合素质和职 业素养。
5
课程安排与时间表
课程安排
本课程共分为理论授课、实验操作和课程设计三个环节，其中理论授课主要讲解 人工智能的基本原理和方法，实验操作帮助学生掌握相关技术和工具的使用，课 程设计则要求学生综合运用所学知识完成一个实际项目。
分割（如FCN、U-Net）等。
2024/2/29
03
实例分割与语义分割
Mask R-CNN、PANet等实例分割方法；DeepLab、PSPNet等语义分
割方法。
21
三维重建、视频理解等前沿技术介绍
三维重建技术
基于多视图的三维重建、基于深度学习的三维重建（如体素网格 、点云处理）等。
视频理解技术
马尔科夫决策过程在强化学习中的应用
03
将强化学习问题建模为马尔科夫决策过程，利用求解方法求解
最优策略。
25
智能推荐系统、游戏AI等应用场景分析
智能推荐系统
利用强化学习技术，根据用户历史行为和环境反馈，学习推荐策略，实现个性化推荐。例 如，电商平台的商品推荐、音乐平台的歌曲推荐等。
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》(双语)教学大纲
《人工智能》(双语)教学大纲一、课程概述1. 课程研究对象和研究内容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》（双语）课程的主要目标是为大学本科高年级学生提供有关人工智能理论以及应用所必需的知识和技能；掌握人工智能的基本原理；掌握设计开发智能系统的基本方法。
2. 课程在整个课程体系中的地位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，该课程可以在大学三、四年级开设。
二、课程目标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A*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。
1．掌握人工智能的主要概念的英文，能较为熟悉地阅读相关文献。
三、课程内容和要求这门学科的知识与技能要求分为知道、理解、掌握、学会四个层次。
这四个层次的一般涵义表述如下：知道———是指对这门学科和教学现象的认知。
理解———是指对这门学科涉及到的概念、原理、策略与技术的说明和解释，能提示所涉及到的教学现象演变过程的特征、形成原因以及教学要素之间的相互关系。
掌握———是指运用已理解的教学概念和原理说明、解释、类推同类教学事件和现象。
学会———是指能模仿或在教师指导下独立地完成某些教学知识和技能的操作任务，或能识别操作中的一般差错。
人工智能 教学大纲
人工智能教学大纲人工智能教学大纲随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）正逐渐渗透到我们的生活中的方方面面。
从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车，从智能家居到医疗诊断，人工智能已经成为了当今社会的重要组成部分。
为了培养更多的人工智能专业人才，制定一份全面而具有深度的人工智能教学大纲显得尤为重要。
一、引言人工智能教学大纲的编制需要从引言开始，以介绍人工智能的基本概念和发展历程。
在这一部分，可以引用一些具体的案例，如AlphaGo战胜围棋世界冠军、语音识别技术的进步等，以激发学生对人工智能的兴趣。
二、基础知识在人工智能教学大纲中，基础知识是学生理解和掌握人工智能的基石。
这一部分可以涵盖以下内容：1. 机器学习：介绍机器学习的基本原理和常见算法，如监督学习、无监督学习和强化学习等。
可以通过实例来解释机器学习在人工智能中的应用，如图像分类、自然语言处理等。
2. 深度学习：深度学习是人工智能领域的热门技术，其基于神经网络的模型可以有效地解决复杂问题。
在教学大纲中，可以介绍深度学习的基本原理和常见的网络结构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
3. 自然语言处理：自然语言处理是人工智能的一个重要应用领域，它涉及到语言的理解、生成和翻译等任务。
在教学大纲中，可以介绍自然语言处理的基本概念、技术和应用，如情感分析、机器翻译等。
三、人工智能应用人工智能的应用涵盖了各个领域，如医疗、金融、交通等。
在人工智能教学大纲中，可以选择一些典型的应用领域进行介绍，以展示人工智能的广泛应用和潜力。
1. 医疗诊断：人工智能在医疗领域的应用已经取得了显著的成果，如基于深度学习的医学影像诊断、疾病预测等。
在教学大纲中，可以介绍这些应用的原理和技术，并讨论其在提高医疗效率和准确性方面的优势和挑战。
2. 金融风控：人工智能在金融领域的应用主要包括风险评估、投资决策等。
在教学大纲中，可以介绍机器学习在金融风控中的应用，如信用评估、欺诈检测等，并讨论其在提高金融安全性和效率方面的作用。
人工智能课程教学大纲-2024鲜版
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）。
人工智能教学大纲
人工智能教学大纲一、引言人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为当前热门的技术领域之一，已经渗透到我们日常生活的各个方面。
为了培养学生对人工智能的充分理解和应用能力，本教学大纲旨在设计一套完整的人工智能教学体系，以帮助学生在人工智能领域取得卓越成就。
二、教学目标本教学大纲的目标是培养学生对人工智能的基本理论、方法和应用的理解和掌握能力，具体包括以下几个方面：1. 理解人工智能的定义、发展历程以及基本原理；2. 掌握人工智能的核心技术和算法，如机器学习、深度学习、自然语言处理等；3. 学会使用人工智能工具和平台，进行模型的开发和实验的设计；4. 能够在实际问题中应用人工智能技术，解决现实世界中的挑战和难题。
三、教学内容与安排1. 人工智能概述1.1 人工智能的定义与发展历程1.2 人工智能的应用领域与现状1.3 人工智能的伦理与社会影响2. 人工智能基础知识2.1 机器学习与深度学习基础2.2 统计学习和数据挖掘2.3 人工智能算法与模型3. 自然语言处理与图像处理3.1 语音识别与生成3.2 机器翻译与文本分类3.3 图像处理与计算机视觉4. 智能决策与推理4.1 强化学习与智能控制4.2 知识表示与推理4.3 集成学习与多智能体系统5. 人工智能应用与实践5.1 人工智能在医疗健康领域的应用 5.2 人工智能在交通运输领域的应用 5.3 人工智能在金融领域的应用四、教学方法与评估1. 教学方法本课程将采用多元化的教学方法，包括理论讲解、案例分析、小组讨论、实践项目等，以激发学生的主动学习和实践能力。
2. 评估方式本课程将通过考试、实验报告、项目设计等方式进行综合评估，以全面了解学生对人工智能知识与能力的掌握情况。
五、教学资源与参考资料1. 教学资源本课程将提供相应的课堂教学资料和实践项目所需的软件、硬件资源。
2. 参考资料本课程的参考资料将包括经典教材、学术论文、技术文档以及其他相关领域的行业报告等。
人工智能》教学大纲
人工智能》教学大纲2．掌握Prolog语言的基本语法和常用操作；3．能够编写简单的Prolog程序，并能够运行和调试；4．了解Prolog语言在人工智能中的应用。
第三章搜索算法基本内容和要求：1．掌握深度优先搜索、广度优先搜索、启发式搜索等搜索算法的基本思想和实现方法；2．能够应用搜索算法解决一些典型问题；3．了解搜索算法在人工智能中的应用。
第四章知识表示与推理基本内容和要求：1．掌握命题逻辑、一阶逻辑等知识表示方法；2．了解基于规则、框架、语义网络等知识表示方法；3．掌握归结方法、前向推理、后向推理等推理方法；4．能够应用知识表示与推理解决一些典型问题。
第五章不确定性推理基本内容和要求：1．了解不确定性推理的基本概念和方法；2．掌握贝叶斯定理及其应用；3．掌握条件概率、独立性、条件独立性等概念；4．能够应用不确定性推理解决一些典型问题，如垃圾邮件过滤等。
五、教材和参考书目1）主教材：Stuart Russell。
Peter Norvig。
Artificial Intelligence: A Modern Approach。
3rd n。
Prentice Hall。
2009.2）参考书目：___。
机器研究。
___。
2016.___。
统计研究方法。
___。
2012.___。
___。
2017.六、教学进度安排第一周人工智能概述第二周逻辑程序设计语言Prolog第三周搜索算法第四周知识表示与推理第五周不确定性推理第六周期中考试第七周至第十周课程实验第十一周至第十三周课程实验第十四周课程总结与复第十五周期末考试一实验（实训）内容产生式系统实验学时分配4目的与要求：熟悉和掌握产生式系统的运行机制，掌握基于规则推理的基本方法。
实验（实训）内容：主要包括产生式系统的正、反向推理、基于逻辑的搜索等10余个相关演示性、验证性和开发性设计实验。
二实验（实训）内容搜索策略实验学时分配4目的与要求：熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程，并利用A*算法求解N数码难题，理解求解流程和搜索顺序。
《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》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。
人工智能教学大纲
人工智能教学大纲【引言】本教学大纲旨在为人工智能课程的教学提供一个全面而系统的指导框架。
人工智能是如今热门的领域之一，该领域的快速发展为学生提供了广阔的职业发展机会。
因此，设计一份科学合理的人工智能教学大纲对学生的学习效果至关重要。
【一、课程概述】1.1 课程名称：人工智能基础1.2 学时安排：40学时1.3 课程目标：通过本课程的学习，学生应该能够1.3.1 理解人工智能的基本概念及相关技术的发展历程；1.3.2 掌握人工智能的基本原理和常用算法，并能够应用于实际问题；1.3.3 培养学生的创新思维和解决问题的能力。
【二、教学内容与学时安排】2.1 人工智能概述（2学时）2.1.1 人工智能定义及相关概念介绍2.1.2 人工智能的发展历史及应用领域2.1.3 人工智能对社会与经济的影响2.2 人工智能基础知识（8学时）2.2.1 机器学习基础2.2.1.1 监督学习2.2.1.2 无监督学习2.2.2 深度学习2.2.2.1 神经网络原理2.2.2.2 卷积神经网络2.2.2.3 递归神经网络2.2.3 自然语言处理2.2.3.1 词向量表示2.2.3.2 语言模型与文本生成2.3 人工智能算法与应用（20学时）2.3.1 人工智能算法概述2.3.2 决策树算法及应用2.3.3 支持向量机算法及应用2.3.4 随机森林算法及应用2.3.5 深度学习算法应用案例2.3.6 人工智能在图像处理中的应用2.3.7 人工智能在自然语言处理中的应用2.4 人工智能伦理与社会影响（6学时）2.4.1 人工智能的道德问题2.4.2 人工智能对就业市场的影响2.4.3 人工智能的隐私与安全问题【三、教学方法与手段】3.1 授课方法3.1.1 讲授：通过理论讲解传授基本概念、原理和算法知识；3.1.2 实践：通过实验、案例分析和项目实践培养学生的动手能力和解决问题的能力；3.1.3 讨论：通过课堂讨论激发学生的思维，培养创新能力。
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《人工智能》(双语)教学大纲
一、课程概述
1. 课程研究对象和研究内容
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》（双语）课程的主要目标是为大学本科高年级学生提供有关人工智能理论以及应用所必需的知识和技能；掌握人工智能的基本原理；掌握设计开发智能系统的基本方法。
2. 课程在整个课程体系中的地位
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，该课程可以在大学三、四年级开设。
二、课程目标
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A*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。
1．掌握人工智能的主要概念的英文，能较为熟悉地阅读相关文献。
三、课程内容和要求
这门学科的知识与技能要求分为知道、理解、掌握、学会四个层次。
这四个层次的一般涵义表述如下：
知道———是指对这门学科和教学现象的认知。
理解———是指对这门学科涉及到的概念、原理、策略与技术的说明和解释，能提示所涉及到的教学现象演变过程的特征、形成原因以及教学要素之间的相互关系。
掌握———是指运用已理解的教学概念和原理说明、解释、类推同类教学事件和现象。
学会———是指能模仿或在教师指导下独立地完成某些教学知识和技能的操作任务，或能识别操作中的一般差错。
教学内容和要求表中的“√”号表示教学知识和技能的教学要求层次。
本标准中打“*”号的内容可作为自学，教师可根据实际情况确定要求或不布置要求。
教学内容及教学要求表
四、课程实施
人工智能(双语)可以作为计算机科学技术、信息管理与信息系统、通信工程专业选修课。
一般情况下，每周安排2课时，共36课时。
具体课时安排如下：
课时安排及教学方法表
五、教材和参考书目
1、《Principles of Artificial Intelligence》Nils J. Nilsson
2、《人工智能及其应用》蔡自兴等清华大学出版社1996/2 第二版
3、《人工智能技术导论》廉师友西安电子科技大学出版社2002/7 第二版
4、《人工智能基础》邵军力等电子工业出版社2001/5 第一版
5、《人工智能实用教程——同等学历申请硕士学位综合考试课程指导》张仰森等北京希望电子出版社2002/5 第一版
六、课程评价
1．这门学科的评价依据是本课程标准规定的课程目标、教学内容和要求。
2．考试时间：120分钟。
3．考试方式、分制与分数解释
采用开卷、笔试的方式，以百分制评分，60分为及格，满分为100分。
有可能的话，把形成性评价与终结性评价结合起来。
4．题型比例
计算题、推理题、证明题、搜索题、翻译题、简答题。
5．样题与目标定位示例
A. 计算题
例：根据历史数据计算后验概率(数据略)。
B. 翻译题
例：归结反驳的英文单词是（），State Space 的中文含义是( )。
C．简答题
例：什么是最一般合一？
D．推理与证明题
例：已知A的老师是B，A与C是同班同学。
如果x与y是同班同学，则x的老师也是y 的老师。
请问，C的老师是谁？请利用一阶逻辑进行推理。
E．搜索题
用回溯法求解以下8数码难题：
初始状态：目标状态
1 3
2 1 2 3
4 7 6 4
5 6
5 8 7 8
制定该课程标准小组成员：
审核者：。