《人工智能概述》课程教学大纲

1、人工智能概述课程教学大纲一、课程基本信息 课程名称：人工智能概述课程代码：OPT226 学 分：2学 时：2学时/课，共34学时。二、任课教师、助教、教室等情况（四）教 室：G101 实 验 室：待定（五）上课时间：周四1-2、周四3-4（六）纪 律：1、无特殊情况，不允许无故缺课。2、每次作业须在规定时间内提交。三、教材及参考材料(一)教材王万森.人工智能原理及其应用(第4版).中国工信出版集团. ISBN9787121344435.(二)参考资料1李开复，王咏刚著. 人工智能. 文化发展出版社. 2017年5月. ISBN：9787514217155.2尼克著. 人工智能简史. 人民邮电出

2、版社. 2017年12月. ISBN：9787115471604.3科大讯飞，AI大学：/4Jiawei Han等著. 数据挖掘 概念与技术(原书第3版). 机械工业出版社. 2012年8月. ISBN:97871113914015周志华著. 机器学习. 清华大学出版社. 2016年1月. ISBN: 9787302423287四、课程内容概要（一）课程目标【教学目的】人工智能作为全球经济发展的新动力，已被上升为国家发展战略。因此，对于“双一流”高校的的本科生来讲，了解人工智能相关技术是非常必要的。通过本门课程的学习，学生将对当前主流的人工智能技术的基本思想、应用场景以及未来发展趋势有深刻理解

3、，同时，学生将对人工智能相关的国家战略有相当的了解。【教学任务】 让学生掌握人工智能基本原理及应用，具体包括：机器学习、计算机视觉、自然语言处理、计算智能、智能金融等（二）教学内容序号题目知识点学时（课堂教授）1绪论人工智能简介2学时/李太勇、吴江2计算智能模糊逻辑与模糊推理神经网络遗传算法6学时/孟丹3机器学习挖掘频繁模式、关联和相关性无监督学习监督学习6学时/吴江4计算机视觉图像理解初步目标检测、识别与跟踪计算机视觉应用6学时/李太勇5自然语言处理自然语言处理概述自然语言处理技术自然语言处理应用6学时/赵宇6智能金融智能金融基础大数据时代风险控制神经网络与证券市场6学时/谢志龙7总结、答疑

4、课程总结、回答学生问题2学时/孟丹、赵宇、谢志龙课时总计：34学时32（课程教授）+ 2（答疑）（三）课程要求1.文献与参考书阅读：课堂进行随机抽查回答与提前指定汇报结合方式。2.人工智能算法理解：选取一种人工智能算法进行深入分析。3.撰写课程报告：就人工智能领域的技术或应用写一篇课程报告。（四）教学安排教学周题目教学要点提纲授课方式授课教师作业1人工智能简介人工智能的历史、现状及应用前景人工智能的主要研究方法讲授李太勇、吴江阅读参考材料1、22模糊逻辑与模糊推理基本概念，原理及应用讲授孟丹选一种计算智能算法进行综述3神经网络基本概念，原理，类型及应用举例讲授孟丹4遗传算法 基本概念，原理及实

5、现讲授/实践孟丹5挖掘频繁模式、关联和相关性频繁项集挖掘，关联规则发现，算法实现和案例分析讲授吴江阅读参考材料4第六章6无监督学习距离的度量方法，经典的聚类算法与实现，案例分析讲授/实践吴江1.阅读参考材料4第十章2.阅读参考材料5第三章第九章7监督学习数据预处理，经典的分类算法与实现，分类效果的评估，案例分析讲授吴江1.阅读参考材料4第八章2.阅读参考材料5第三章第八章8图像理解初步图像的基本格式，信息表示方法，基本图像处理，图像理解的基本概念讲授李太勇了解计算机视觉领域的新兴应用9目标检测、识别与跟踪特征提取，卷积神经网络，目标检测，目标识别与跟踪的传统方法与深度学习方法讲授李太勇10计算

6、机视觉应用车牌识别、车流量统计；人脸识别，人证比对，身份再识别 讲授/实践李太勇11自然语言处理概述分词、语法分析、词性标注等概念讲授赵宇了解自然语言处理在生活中的应用12自然语言处理技术命名实体识别、关系抽取、文本分类、文本聚类讲授赵宇13自然语言处理应用自动摘要、情感分析、机器翻译、问答系统讲授/实践赵宇14智能金融基础大数据获取，预处理，文本情感提取讲授谢志龙课后阅读：Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn&TensorFlow Chapter 1-3/15大数据时代风险控制金融市场反欺诈，信用卡风险控制讲授谢志龙16神经网络与证券市场LSTM，证券市场波动预测讲授/实践谢志龙17总结与答疑课程总结及回答学生疑问答疑孟丹、赵宇、谢志龙五、考核方式考试形式说明考察方式分值（总分值为100分）平时成绩教学过程包括：考勤、讨论、回答问题、课堂作业等方式由任课老师自主决定10分期中报