《人工智能基础》课程教学大纲.docx

人工智能基础

ArtificialIntelligenceFoundation

课程基本信息

课程编号课程总学时：32学时

实验学时：0学时

课程性质：必修

课程属性:专业类

开设学期：第5学期

适用专业：农业智能装备工程

对先修的要求：程序设计基础

对后续的支撑：农业智能化机械生产系统、深度学习原理

一、课程的教学理念、性质、目标和任务

《人工智能基础》是农业智能装备工程专业的专业必修课。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，在众多领域都有非常广泛的应用。本课程为人工智能学科入门课程，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，并融合人工智能的一些前沿的内容进行讲授。

通过本课程的学习，可以掌握人工智能中的基础理论知识，包括知识表示、确定性和不确定性推理方法、有哪些信誉好的足球投注网站算法、进化计算、群智能、人工神经网络、专家系统、机器学习、自然语言处理等基本理论与实用方法，了解深度学习等人工智能研究前沿内容。通过人工智能应用实例和编程实验，可以提高学生应用人工智能理论方法解决工程问题的能力。

二、课程教学的基本要求

1.理论知识方面：通过本课程的学习，要求学生应该熟悉并能够掌握人工智能中的基本概念、原理和算法，了解常规机器学习、深度学习等核心领域的基本理论和方法。能够熟练使用常见的人工智能算法和工具，了解这些算法的应用场景和适用性，并能够根据具体问题选择合适的算法。同时，为进一步学习和研究其他人工智能领域的知识和技术奠定基础。

2.实验技能方面：通过课程实验的操作，使学生能够加深对人工智能基础理论的理解，掌握常见人工智能算法的基本实现步骤，包括数据预处理、模型构建、训练和评估等环节。同时能够独立编写严谨的实验报告，包括理论分析、实验设计、实验结果和结论等内容。使学生具备灵活运用所学的人工智能知识解决实际问题，并具备进一步学习和探索的能力。

三、课程的教学设计

1.教学设计说明

本教学设计旨在通过科学合理的教学策略和方法，以及多元评价需求，全面规划教学内容和组织实施。本课程旨在使学生在学习过程中达到以下目标：首先，理解人工智能的基本概念和原理；其次，掌握常见的人工智能技术和算法；最后，通过课程实例，使学生能够应用人工智能技术解决实际问题。通过讲授、实例分析、实践操作、小组讨论等多种教学策略和方法，学生将全面参与课程学习和实践，以获得深入的理解和掌握。教学评价将采用课堂表现评价、实验项目评价、作业和考试评价等方式，以多元化评价学生的学习成果和能力发展。通过科学合理的教学设计和评价方式，本课程旨在激发学生的学习兴趣，提高他们在人工智能领域的知识和能力，并培养学生的创新思维，以适应快速发展的人工智能领域的需求。

2.课程目标及对毕业要求的支撑

序号

课程目标

毕业要求

1

目标1：了解人工智能的发展状况与研究内容，掌握人工智能的基本概念。

2

目标2：掌握人工智能的重要算法，熟悉常见的人工智能工具，初步具备用经典的人工智能方法解决一些简单实际问题的能力。

3

目标3：通过课程的学习，对人工智能从整体上有一个较清晰全面的认识，培养学生积极思考、严谨创新的科学态度，能够使用人工智能的方法解决相关实际问题。

四、理论教学内容及学时分配（32学时）

第一章绪论

学时数：2

教学目标：掌握人工智能的基本概念，理解人工智能研究的基本内容，了解人工智能的发展简史和主要研究领域。

教学重点和难点：人工智能基本概念及相关名词术语的含义，以及人工智能的研究内容和方法。

主要教学内容及要求：

1.1人工智能的基本概念 掌握

1.2人工智能的发展简史了解

1.3人工智能研究的基本内容理解

1.4人工智能的主要研究领域了解

教学组织与实施：本课程以课堂教学为主，结合实例完成课程教学任务。在课堂教学中，通过讲授、提问、讨论、演示等教学方法和手段让学生掌握人工智能的基本概念，理解人工智能的理论体系、主线，了解基本研究领域和各种算法。

第二章知识表示与知识图谱

学时数：2

教学目标：掌握知识与知识表示的概念，理解常见的知识表示方法，如：一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法，了解知识图谱的相关概念。

教学重点和难点：一阶谓词逻辑表示法与产生式表示法。

主要教学内容及要求：

2.1知识与知识表示的概念熟练掌握

2.2一阶谓词逻辑表示法熟练掌握

2.3产生式表示法掌握

2.4框架表示法理解

2.5知识图谱了解

教学组织与实施：本课程以课堂教学为主，