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《人工智能导论》教学大纲
适用范围:202X版本科人才培养方案
课程代码课程性质:专业选修课
学分:2学分
学时:32学时(其中:理论32学时,实验0学时)
先修课程:高等数学、概率论与数理统计
后续课程:无
适用专业:物联网工程、物联网工程(专升本)
开课单位:计算机科学与技术学院
一、课程说明
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。《人工智能导论》是数据科学与大数据技术、数字媒体技术、物联网工程等计算机类专业本科生的一门专业选修课程,也是电子信息、自动化、电气、机械等类专业学习人工智能的重要选修课程。本课程主要介绍人工智能问题求解的一般性原理和基本思想以及一些前沿内容,为学生提供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
通过本课程的学习,使学生达到如下目标:
课程目标1:了解人工智能的特点、主要研究领域、研究历史及未来发展动向以及人工智能伦理相关的思政内容;
课程目标2:掌握人工智能的基本概念、基本原理和基本方法;
课程目标3:了解应用人工智能技术解决实际问题的范例。
三、课程目标与毕业要求
《人工智能导论》课程教学目标对物联网工程等专业毕业要求的支撑见表1。
表1课程教学目标与毕业要求关系
毕业要求
指标点
课程目标
支撑
强度
1.工程知识
1.3掌握相关自然科学知识、工程基础知识和思维方法,能够将其用于解决数据科学与大数据技术领域的复杂工程问题,能够将数据科学与大数据技术专业知识用于对复杂工程问题解决方案的分析与优化。
课程目标1:了解人工智能的特点、主要研究领域、研究历史及未来发展动向以及人工智能伦理相关的思政内容;
课程目标2:掌握人工智能的基本概念、基本原理和基本方法。
H
3.设计/开发解决方案
3.3在解决方案设计中,具有综合考虑社会、健康、安全、法律、文化及环境等因素的意识和创新意识。
课程目标2:掌握人工智能的基本概念、基本原理和基本方法;
课程目标3:了解应用人工智能技术解决实际问题的范例。
H
4.研究
4.1能够基于科学原理并采用科学方法对数据科学与大数据技术领域问题进行分析。
课程目标1:了解人工智能的特点、主要研究领域、研究历史及未来发展动向以及人工智能伦理相关的思政内容;
课程目标2:掌握人工智能的基本概念、基本原理和基本方法;
课程目标3:了解应用人工智能技术解决实际问题的范例。
H
注:表中“H(高)、M(中)”表示课程与相关毕业要求的关联度。
四、教学内容、基本要求与学时分配
1.理论部分
理论部分的教学内容、基本要求与学时分配见表2。
表2教学内容、基本要求与学时分配
教学内容
教学要求,教学重点难点
理论学时
对应的课程目标
第1章绪论
1.1人工智能的概念
1.2人工智能的发展简史
1.3人工智能研究的基本内容
1.4人工智能的主要研究领域
教学要求:(1)了解人工智能研究的特点、内容、发展历史及未来,增加对人工智能学科的认识。把握计算机科学与技术的发展趋势;
(2)了解人工智能研究的基本内容和主要研究领域,熟悉本专业的前沿知识和研究热点。
重点:了解人工智能研究的基本内容;
难点:了解本专业的人工智能相关的前沿知识和研究热点。
4
1、2、3
第2章知识表示
2.1知识与表示的概念
2.2一阶谓词逻辑表示法
2.3产生式表示法
2.4框架表示法
教学要求:(1)熟练掌握知识及知识表示的概念;
(2)了解知识的相对正确性、可表示性及可利用性等特性;
(3)了解新技术的发展趋势。
重点:知识的相对正确性、可表示性及可利用性等特性;
难点:新技术的发展趋势。
4
1、2、3
第3章确定性推理方法
3.1.推理的基本概念
3.2.自然演绎推理
3.3谓词公式化为子句集的方法
3.4鲁宾逊归结原理
3.5归结反演
3.6应用归结原理求解问题
教学要求:(1)熟练掌握谓词公式化为子句集的方法;
(2)熟练掌握归结原理、方法,并能灵活应用。
重点:谓词公式化为子句集的方法;
难点:归结原理、方法及应用。
4
1、2、3
第4章不确定性推理方法
4.1不确定性推理的基本概念
4.2可信度方法
4.3证据理论
4.4模糊推理方法
教学要求:
(1)了解可信度方法、证据理论及其推理方法;
(2)掌握模糊集合、模糊知识表示、模糊推理方法,并能灵活应用。
重点:可信度方法、证据理论及其推理方法;
难点:模糊集合、模糊知识表示及模糊推理方法。
4
1、2、3
第5章有哪些信誉好的足球投注网站求解策略
5.1有哪些信誉好的足球投注网站的概念
5.2状态空间的有哪些信誉好的足球投注网站策略
5.3盲目的图有哪些信誉好的足球投注网站策略
5.
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