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《人工智能导论》课程教学大纲.pdf

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《人工智能导论》教学大纲 IntroductiontoArtificial 课程英文名课程代码C0809Z14 Intelligence 学分2.5总学时40理论学时24实验/实践学时16 专业教算法与数据结构， 课程类别课程性质必修先修课程 育课高级语言程序设计 适用专业计算机科学与技术开课学院信息工程学院 一、课程地位与课程目标 （一）课程地位 人工智能是计算机科学中的重要内容，已经成为计算机技术发展以及许多高新技术产品 中的核心技术。由于人工智能是模拟人类智能解决问题，几乎在所有领域都具有非常广泛的 应用。本课程主要介绍人工智能问题求解的模型、算法的基本思想以及一些前沿内容，为学 生提供最基本的人工智能技术和有关问题的入门性知识，为进一步学习和研究人工智能理论 与应用奠定基础。 （二）课程目标 课程目标毕业要求目标分类 1.了解人工智能的基本概念与理论。工程知识1-1记忆 理解 2.掌握人工智能的主要模型、算法。问题分析2-2/2-3分析 理解 应用 3.了解应用人工智能技术解决实际问题的范例。使用现代工具5-1分析 应用 二、课程目标达成的途径与方法 课程目标教学环节对应内容 课程目标1课堂讲授及作业人工智能的基本概念与基本理论 课堂讲授、实验实践，辅人工智能的常用分类和回归模型 课程目标2 以实验报告 课堂讲授、实验实践，辅人工智能技术解决实际问题的综合范例 课程目标3 以实验报告 三、课程目标与相关毕业要求的对应关系 课程目标对毕业要求的支撑程度（H、M、L） 课程目标 毕业要求1毕业要求2毕业要求5 课程目标1M 课程目标2H 课程目标3H 四、课程主要内容与基本要求 1、概述 了解人工智能的发展历程、主要研究内容、应用场景，增加对人工智能及相关学科的基 本认知；了解人工智能的主要开发语言与环境；熟悉人工智能的主要实现途径；掌握人工智 能的基本概念。 2.人工智能的基本理论 掌握熟练掌握知识及知识表示的概念；理解不确定性推理的基本概念和意义；掌握搜索 的基本概念、基本方法；掌握专家系统的基本概念、基本特征。 3.人工智能的常用分类和回归模型 掌握K最近邻算法、广义线性模型、朴素贝叶斯、决策树与随机森林、支持向量机、人 工神经网络等模型的基本原理。 4.人工智能技术解决实际问题的综合范例 掌握数据预处理、降维、特征提取及聚类的基本方法；掌握数据表达与特征工程、模型 评估与优化的基本技能。熟悉各类模型在模式识别、软测量等工程中的应用。 五、课程学时安排 章节 教学内容学时数学生任务对应课程目标 号 1人工智能概述2课程目标1 2知识表示2作业1题课程目标1 3不确定性推理2作业1题课程目标1 4搜索求解策略2作业1题课程目标1 5专家系统2作业1题课程目标1 6K最近邻算法4实验报告1份课程目标2 7广义线性模型4实验报告1份课程目标2 8朴素贝叶斯4实验报告1份课程目标2 9决策树与随机森林4实验报告1份课程目标2 10支持向量机4实验报告1份课程目标2 11人工神经网络4实验报告1份课程目标2 12综合范例6综合实验报告1份课程目标3 六、实践环节及基本要求 学生任务实验实验 序号实验项目名称学时基本要求 性质类别 运用所学知识，设 熟悉K最近邻算法的基本 1K最近邻验证实验2计并编程实现一个验证必做 原理和应用流程。 K近邻分类系统 运用所学知识，设 广义线性模型验证熟悉广义线性模型的基本 22计并编程实现一个验证必做 实验原理和应用流程。 线性回归系统 运用所学知识，设 朴素贝叶斯验证实熟悉朴素贝叶斯算法的基计并编程实现一个 32验证必做 验本原理和应用流程。朴素贝叶斯分类系 统 运用所学知识，设 熟悉决策树与随机森林算 决策树与随机森林计并编程实现一个 42法的基本原理和应用流验证必做 验证实验 程。基于决策树的分类 系统 运用所学知识，设 支持向量机验证实熟悉支持向量机算法的基 52计并编程实现一个验证必做 验本原理和应用流程。 SVM分类系统 运用所学知识，设 人工神经网络验证熟悉人工神经网络算法的计并编程实现一个 6验证必做 实验基本原理和应用流程。 基于CNN的分类系 统 7综合实验4掌握常用分类和回归模型综合应用人工智能综合必做 的特点和应用场景。能够基本理论、模型和 针对创新点开展切实有效算法,使用一种真 的理论和应用研究实数据集，实现一 个分类或者回归系 统。 注：1.实验性质指演示性、验证性、设计性、综合性等；2.实验类别指必做、选做等。 七、考核方式、成绩评定 考核内容考核方式评定标准（依据）占总成绩比例 点名记录 平时成绩(过程含到课率、课题提问和讨论发言 课堂提问发言记录