“人工智能基础”课程教学大纲.docx

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“人工智能基础”课程教学大纲(质量标准)

课程名称

人工智能基础

英文名称

FoundationofArtificialIntelligence

课程编号

300204

开课学期

课程性质

公共基础课

课程属性

必修课

课程学分

1

适用专业

电子电气工程

课程学时

总学时:16;其中理论学时:16实验实践学时:0上机学时:0

开课单位

基础教学部 物理教研室

先修课程

课程名称

对先修课应知应会具体要求

后续课程

计算机技术基础(Python)

课程目标及与毕业要求的对应关系

课程目标

毕业要求

5.2

5.3

1.知识目标:

掌握人工智能的基本概念、发展历史、研究流派和应用领域。

掌握经典概念理论、命题逻辑、谓词逻辑及经典集合。

掌握知识表示概念,理解产生式表示、框架表示、状态空间表示方法,了解知识图谱概念。

掌握有哪些信誉好的足球投注网站的概念,理解盲目有哪些信誉好的足球投注网站、启发式有哪些信誉好的足球投注网站的基本过程,了解博弈有哪些信誉好的足球投注网站。

理解机器学习的概念、掌握监督学习、无监督学习相关算法,了解半监督学习及强化学习。

0.60

0.70

2.能力目标:

具备独立获取知识的能力,学会研究问题的思路和方法,增强独立思考的能力,能够不断地扩展知识面,更新知识结构。

具备人工智能的基本入门知识和思维,通过学习使学生从人工智能的角度去研究应用、分析、思考和解决问题。

具有在专业领域跟踪新理论、新知识、新技术的能力,能适应专业发展的知识需求。

0.25

0.20

3.素养目标:

能够增强人工智能基本方法应用意识,提高科学素养和创新素养。

能够树立实事求是的科学态度和辨证唯物主义的世界观。

0.15

0.10

课程概述

《人工智能基础》是面向全校各专业本科学生的一门重要的公共基础课,承担着拓宽学生知识面,提高学生基本素质以及为其专业课打下深厚计算机理论思维基

础的任务。本课程共16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,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,培养学生分析问题和解决问题的能力,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。

课程应知应会具体内容要求

任务一:绪论[支撑课程目标1,2,3]知识要点:人工智能的基本概念、发展历史、研究流派和应用领域。

学习目标:掌握人工智能的基本概念;熟悉人工智能的发展历史;掌握人工智能的研究流派;熟悉人工智能的应用领域。具备有人工智能的基本知识,了解人工智能的发展趋势。

授课建议:1学时,采用讲授式、启发式、讨论式等多种教学方法。通过问答启迪学生思维,培养学生提出、分析、解决问题能力的重要教学环节,并应在教师的引导下以讨论、交流为主。鼓励通过网络资源、探索性实践、小课题研究等多种方式开展探究式学习。

任务二:概念表示[支撑课程目标1,2,3]知识要点:经典概念理论、命题逻辑、谓词逻辑及经典集合。

学习目标:掌握经典概念基本理论知识;理解命题逻辑,掌握谓词逻辑;了解经典集合理论。具备有逻辑推理能力,能够使用谓词进行简单的逻辑推理。

授课建议:2学时,采用讲授式、启发式、讨论式等多种教学方法。通过问答启迪学生思维,培养学生提出、分析、解决问题能力的重要教学环节,并应在教师的引导下以讨论、交流为主。

任务三:知识表示[支撑课程目标1,2,3]知识要点:知识表示概念、产生式表示、框架表示、状态空间表示及知识图谱。

教学目标:掌握知识表示相关概念;掌握产生式表示;掌握框架表示;理解状态空间表示;了解知识图谱相关概念。

授课建议:2学时,采用讲授式、启发式、讨论式等多种教学方法。通过问答启迪学生思维,培养学生提出、分析、解决问题能力的重要教学环节,并应在教师的引导下以讨论、交流为主。

任务四:有哪些信誉好的足球投注网站技术[支撑课程目标1,2,3]知识要点:有哪些信誉好的足球投注网站的概念、盲目有哪些信誉好的足球投注网站、启发式有哪些信誉好的足球投注网站和博弈有哪些信誉好的足球投注网站。

学习目标:掌握有哪些信誉好的足球投注网站的基本概念;掌握盲目有哪些信誉好的足球投注网站中得深度优先有哪些信誉好的足球投注网站和广度优先有哪些信誉好的足球投注网站;理解启发式有哪些信誉好的足球投注网站;了解博弈有哪些信誉好的足球投注网站。

授课建议:2学时,采用讲授式、启发式、讨论式等多种教学方法。通过问答启迪学生思维,培养学生提出、分析、解决问题能力的重要教学环节,并应在教师的引导下以讨论、交流为主。

任务五:机器学习[支撑课程目标2,3]知识要点:机器学习概念、监督学习、无监督学习、半监督学习及强化学习。

学习目标:掌握机器学习的相关概念;掌握监督学习的概念和常用算法包括

KNN,DT,SVM;掌握无监督学习概念和K-means算法;了解半监督学习的相关概念;了解强化学习相关概念。具有运用机器学习算法能力,解决生活中的实际问题。

授课建议:4学时,采用讲授式、启发式、讨论式等多种教学方法。通过问答启迪学生思维,培养学生提出、分析、解决问题能

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