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志不强者智不达，言不信者行不果。——墨翟
人工智能基础课程大纲
【一、课程概述】
本课程旨在介绍和探索人工智能的基础知识和技术，并为学生提供
相关的应用案例。通过本课程的学习，学生将了解人工智能的定义、
发展历程以及其在各个领域的应用。课程内容将包括人工智能的基本
概念、机器学习算法、深度学习技术和自然语言处理等重要内容。
【二、学习目标】
1.了解人工智能的基本概念和发展历史；
2.掌握机器学习算法的基本原理和应用；
3.理解深度学习技术及其在计算机视觉和自然语言处理方面的应用；
4.探索人工智能在各个领域中的应用案例，并对未来的发展趋势有
所了解。
【三、课程内容】
1.人工智能概述
1.1人工智能定义与发展历程
1.2人工智能的应用领域
2.机器学习算法
2.1监督学习算法
志不强者智不达，言不信者行不果。——墨翟
2.1.1K近邻算法
2.1.2决策树算法
2.1.3朴素贝叶斯算法
2.1.4支持向量机算法
2.2无监督学习算法
2.2.1聚类算法
2.2.2主成分分析算法
2.2.3关联规则挖掘算法
2.3深度学习算法
2.3.1神经网络基础
2.3.2卷积神经网络
2.3.3循环神经网络
3.自然语言处理
3.1语言预处理
3.2文本分类与情感分析
3.3机器翻译
3.4问答系统
志不强者智不达，言不信者行不果。——墨翟
4.人工智能应用案例
4.1人工智能在医疗领域的应用案例
4.2人工智能在金融领域的应用案例
4.3人工智能在智能交通领域的应用案例
4.4人工智能在机器人技术中的应用案例
【四、教学方法】
1.理论讲授：通过课堂讲解，介绍人工智能的基本概念和理论知识；
2.实践操作：引导学生使用相应的开发工具，实际操作机器学习和
深度学习算法；
3.案例分析：展示不同领域中人工智能的应用案例，并分析其实现
原理；
4.课程项目：要求学生根据所学知识设计和实现一个人工智能应用，
以加深对课程内容的理解和应用能力。
【五、考核方法】
1.平时成绩：包括课堂出勤、课堂参与、作业完成情况等；
2.期末考试：考察学生对课程内容的理解和应用能力；
3.课程项目评估：评估学生设计和实现的人工智能应用的成果和创
新性。
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