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人工智能概论
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spContent=本课程是高等职业技术院校人工智能类专业通用的必修课,是一门引领学生进入人工智能领域的基础课程,让学生了解人工智能的概念和发展简史,理解人工智能的主要特点,并熟悉人工智能的主要研究内容和应用领域,主要包括图像识别、语音处理、计算机视觉、智能机器人、自然语言处理等。同时,本课程对人工智能中使用的主要关键技术进行了介绍,主要包括:典型应用平台、python基础、机器学习、神经网络和深度学习等。课程突出科普性和应用性,并提供了多个实践环节的演示视频。本课程的学习者需具备一定的计算机基础知识、高等数学知识、python编程基础等。
—— 课程团队
课程概述

《人工智能概论》是面向全校各专业各年级学生的公共基础课,共32学时,以理论讲解为主,通过穿插大量的实例使学生能够快速理解掌握相关内容。该课程主要解释人工智能的基本入门知识和思维,通过学习使学生了解人工智能的基本知识和思维方法,调动学生从人工智能的角度去思考和解决问题,为各学科各专业学生创新创业和各专业的“人工智能+”奠定基础。本课程的学习者需具备一定的计算机基础知识、高等数学知识等。



授课目标

通过本入门课程学习,使学生系统了解人工智能的基本概念、基本原理、基本方法和一些智能算法,并掌握其中的一些原理和方法,为在工作和研究中参考或使用人工智能技术解决实际问题奠定基础。

掌握人工智能的概念、发展历史和主要研究内容;掌握人工智能的知识表示和推理系统,了解专家系统和知识图谱的表示方法,掌握机器学习的基本概念和应用实例,了解各类神经网络算法,理解深度学习AlphaGo了解人工智能技术的应用,计算机视觉的原理及应用,语音识别的原理及应用,智能机器人的原理及在工业生产中的应用;了解人工智能提升生活智能的各个方面,包括但不限于智能家居、智慧医疗、智慧教育、智能服务、智能驾驶等等.


成绩要求

序号

任务

评价方式

评价内容

分值

一、平时成绩(60%)

60

1

绪论

出勤、测验题

讨论题

1 人工智能的概念

2 人工智能的发展历史

3 人工智能的研究内容和应用领域

5

2

基本分类

出勤、测验题

讨论题

1语音综合服务开放平台

2指纹识别

3人脸识别系统

4电子商务人工智能应用

5商业智能

6智能商用服务机器人

7智能视频监控

5

3

回归与聚类

出勤、测验题

讨论题

1常见数据集简介

2数据收集、整理与清洗

3数据分析

4数据可视化

5图像处理

10

4

神经网络与深度学习

出勤、测验题

讨论题

1机器学习简介

2分类任务

3回归任务

4聚类任务

5机器学习应用实例

15

5

图像信息处理

出勤、测验题

讨论题

1神经网络简介

2前馈型神经网络

3反馈性神经网络

4卷积神经网络

 

15

6

自然语言处理

出勤、测验题

讨论题

1神经网络可视化工具

2 TensorFlow深度学习品台

3深度学习在MNIST图像识别中的应用

4典型深度学习平台

10

二、期末成绩(40%)

40

期末考试

笔试

知识的理解、应用、融会贯通

40

合计

100


课程大纲
预备知识

本课程的学习者需具备一定的计算机基础知识、高等数学知识,线性代数基础,python编程基础等。

参考资料

本课程选用张广渊主编的《人工智能概论》,中国水利水电出版社,2022年2月。同时参考石忠主编的云教材《人工智能导论》,西安交通大学出版社,李德毅主编的《人工智能导论》,中国科学技术出版社。