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《人工智能创新实践2》教学大纲
课程英文名
InnovationPracticeofArtificialIntelligence2
课程代码
03P0066
学分
1
总学时
16
实验学时
16
上机学时
0
课程类别
集中实践
课程性质
必修
先修课程
无
适用专业
人工智能
开课学院
信息学院
执笔人
杨力
审定人
专业评价小组
制定时间
2025年1月
注：课程类别是指公共基础课/学科基础课/专业课；课程性质是指必修/限选/任选。
一、课程地位与课程目标
1.课程地位
《人工智能创新实践2》是人工智能专业学生的一门专业教育入门课程，其任务是向低年级学生介绍最基本的人工智能编程及开发基本知识、人工智能项目开发方法，对人工智能在各个领域的项目应用案例开展实践。本课程采用案例式项目教学，为学生开展科研、竞赛等创新活动打下基础，并为后续的理论知识学习提供帮助。
本课程是系列课程的第2部分，主要内容是人工智能算法在各细分领域的应用案例，主要培养学生对目前主要的人工智能技术的应用能力，掌握基本开发流程。
开设本课程，有助于引导低年级学生掌握本专业领域项目开发基本方法、了解未来发展方向，激发学生对人工智能领域的学习热情，引导学有余力的学生开始专业知识的探索，为学生树立远大的职业理想打下基础。因此本课程的开设具有重要意义。
2.课程目标
该课程应达到的预期学习结果（ILO，IntendedLearningOutcomes）如下所示：
ILO-1：掌握人工智能编程开发基础知识；
ILO-2：掌握人工智能项目开发的基本流程、开发方法、开发工具使用；
ILO-3：了解我国人工智能技术的发展现状、世界其他国家的发展水平，理解目前我国人工智能技术落地应用中存在的问题，初步掌握解决复杂问题的基本方法，理解自主学习和终身学习的重要性。鼓励学生积极投身“卡脖子”难题的创新。
二、课程目标达成的途径与方法
采取案例实践教学的方式。
采取线上线下结合教学方式。
要求学生完成人工智能专业的实践项目，针对综合性创新项目撰写课程报告。
课程目标
课程目标达成的途径与方法
ILO-1
课堂教学、实验、课后学习、答疑
ILO-2
课堂教学、实验、课后学习、答疑
ILO-3
课堂教学、实验、课后学习、答疑
三、课程目标与相关毕业要求的对应关系
本课程支撑的毕业要求如下：
毕业要求3-2能够针对特定需求独立进行智能系统设计，并通过仿真或实验等手段验证可行性。
毕业要求11-1理解人工智能领域工程管理原理与经济决策方法的重要性，能够识别人工智能项目管理和经济决策中的关键因素。
毕业要求12-2具有自主学习的能力，包括对技术问题的理解能力，归纳总结的能力和提出问题的能力等。
课程目标对毕业要求的支撑关系如表1所示。
表1课程目标对毕业要求的支撑关系
课程目标
课程目标对毕业要求的支撑程度（H、M、L）
毕业要求3-2
毕业要求11-1
毕业要求12-2
课程目标1
H
课程目标2
H
课程目标3
H
注：1.支撑强度分别填写H、M或L（其中H表示支撑程度高、M为中等、L为低）。
四、课程主要内容与基本要求
人群智能分析案例
实现监控相机下行人检测、行人跟踪、行人属性等基本功能。对监控相机的数据进行实时获取和分析。
网络表示学习案例
根据给定的任务/数据集，基于所掌握知识，设计并实现一种基于图神经网络的网络分析模型，以实现节点分类、聚类或异常检测等任务。实验步骤详见指导书。
智能信息检索系统
以智能政策信息检索为例。政策信息来源于权威部门或者机构，其中一些机关部门发布的政策对社会发展趋势具有指引性，政策信息的作用和重要性不言而喻。能够快速获取与企业或自身行业相关信息，发掘其中有价值的信息点，对于企业或自身的发展有非常大的指导作用。本赛题旨在寻找智能政策检索方法，政策检索者依据其自身信息以及查询关键词信息，系统智能地为其推荐相关政策，并按照契合度的高低进行排序推荐。
要求搭建web服务器，支持以任意关键字进行检索。还可根据检索者的兴趣进行内容推荐。
五、课程学时安排
章节号
教学内容
学时数
学生任务
对应课程目标
1
人群智能分析案例
8
完成人群智能分析案例
ILO-1，2，3
2
网络表示学习案例
8
完成网络表示学习案例
ILO-1，2
3
智能政策信息检索系统
8
完成智能政策信息检索系统
ILO-1，2
六、考核方式及成绩评定
考核内容
考核方式
评定标准（依据）
占总成绩比例
过程考核
项目验收或答辩情况
项目验收或答辩打分
50%
期末考核
课程论文（可包含演示视频）
论文及演示视频打分
50%
考核类别
考查
成绩登记方式
百分制
七、推荐教材与主要参考书
1.推荐教材：
无。
2.主要参考书：
无。
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