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人工智能通识(2025春季spoc课程)
第6次开课
开课时间: 2023年09月04日 ~ 2023年12月15日
学时安排: 3-5小时每周
当前开课已结束 已有 85 人参加
老师已关闭该学期,无法查看
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—— 课程团队
课程概述

人工智能是迅速发展的新兴学科,已经成为许多高新技术产品的核心技术。人工智能模拟人类智能解决问题,几乎在所有领域都有非常广泛的应用。

    本课程为入门级人工智能课程,适合文理各类学生,可以帮助初学者实现“零基础”学习人工智能。本课程采用浙江工业大学王万良教授编著的教材《人工智能通识教程》,围绕人工智能的基本思想、基本理论、基本方法及其应用展开,并融合了人工智能的一些前沿内容。

   课程强调人工智能知识的基础性、整体性、综合性和广博性,使学生掌握人工智能的主要思想和应用人工智能技术解决专业领域问题的基本思路,拓宽科学视野,培养创新精神。


成绩 要求

课程总成绩是由平时成绩(20%)、期中报告(30%)、期末答辩(50%)组成,其中平时成绩由观看视频时长、频次、回答课后问题情况评定。期中报告为本专业人工智能应用调研报告,需提交word文档。期末考试为本专业一个问题描述及人工智能解决方案设计,需提交wordk文档、pptppt演讲答辩视频。总成绩分为“不合格”、“合格”和“优秀”三个档次,其中总成绩小于60分为“不合格”,大于等于60分并且小于85分为“合格”,大于等于85分为“优秀”。

课程大纲
人工智能的发展与主要应用领域
课时目标:增加对人工智能学科的认识,开阔学生创新思路。
1.你了解人类的智能吗?
2.人工智能的诞生
3.人工智能几起几落曲折发展
4.从两场标志性人机博弈看人工智能的进步
5.人工智能研究的基本内容
6.人工智能的主要应用领域
7.人工智能会使许多人失业?
知识表示与知识图谱
课时目标:了解各种表示方法的思想与具体表示形式、优缺点、适宜的应用对象
1.你了解人类知识吗?
2.计算机如何表示人类知识?
3.表示专家知识的产生式表示法
4.框架知识表示法
5.知识图谱
模拟人类思维的模糊推理
1. 推理的概念与分类
2. 模糊集合与模糊知识表示
3. 模糊关系与模糊关系的合成
4. 模糊推理与模糊决策
5. 模糊推理的应用
搜索策略
1. 搜索的概念
2. 如何将对象用状态空间表示?
3. 回溯策略
4. 盲目的图搜索策略
5. 启发式图搜索策略
模拟生物进化的遗传算
1.进化算法的生物学背景
2.遗传算法
3.遗传算法的主要改进算法
4.基于遗传算法的调度方法
模拟生物群体行为的群智能算法
1.群智能算法的生物学背景
2.模拟鸟群行为的粒子群优化算法
3.模拟蚁群行为的蚁群优化算法
模拟生物神经系统的人工神经网络
1.人工神经元与人工神经网络
2.机器学习的先驱——Hebb学习规则
3.掀起人工神经网络第一次高潮的感知器
4.掀起人工神经网络第二次高潮的BP学习算法
机器学习与深度学习
1.机器学习的基本概念
2.机器学习的分类
3.知识发现与数据挖掘
4.动物视觉机理与深度学习的提出
5.卷积神经网络与胶囊网络
6.生成对抗网络及其应用
专家系统
1.专家系统的产生与发展
2.专家系统的概念
3.专家系统的工作原理
4.简单的动物识别专家系统
5.专家系统实例及其骨架系统
6.专家系统开发环境
自然语言理解
1.自然语言理解的概念与发展
2.语言处理过程的层次
3.机器翻译方法概述
4.循环神经网络
5.基于循环神经网络的机器翻译
6.语音识别
计算机视觉
1.计算机视觉概述
2.计算机视觉数字图像
3.基于深度学习的计算机视觉
4.基于计算机视觉的人脸识别与虹膜识别
智能机器人
1.机器人的产生与发展
2.机器人中的人工智能技术
3.智能机器人的应用
4.智能机器人伦理与技术展望
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西北大学
1 位授课老师
卜起荣

卜起荣

副教授

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