《新一代信息技术与人工智能》教学大纲

《新一代信息技术与人工智能》课程教学大纲一、课程基本信息课程名称(中文)新一代信息技术与人工智能(英文)NewGenerationInformationTechnologyandArtificialIntelligence课程代码课程性质必修开课院部智能制造学部课程负责人课程团队授课学期第三学期学分/学时2/32课内外学时课内32课外64理论学时课内32课外52实验学时0实训（含上机）课外12实习0其他学习项目要求选课后一年内完成。适用专业全校所有专业（分理工类、非理工类模块）授课语言中文对先修的要求无对后续的支撑培养应用新一代信息技术与人工智能理论和方法分析和处理本专业问题的意识和能力，为今后在专业实践中理解与应用新一代信息技术与人工智能奠定基础；提升应用新一代信息技术与人工智能发展创新思维和进行创新创业实践的能力。课程思政设计通过了解新一代信息技术与人工智能的相关知识、背景文化和典型应用，理解科技发展是人类共同的财富，理解科技发展对人类发展、世界发展的深远影响和作用，认识中国科技崛起背后的艰辛；理解发展新一代信息技术和人工智能是建设创新型国家和世界科技强国的需要，树立起创新科技强国的理念。创新创业教育设计广泛融入各行业的应用案例和课程思政元素，确定了具备通用性和创新性的课程目标，并将思政要求融入到课程目标之中。围绕课程目标开展课程内容的建设工作，设计了两部分课程基础内容：1）新一代信息技术与人工智能概述和基本知识；2）新一代信息技术与人工智能典型应用案例。在第2部分内容中设计了不同的应用案例满足不同专业学生的需求。学生在课程学习中，能够理解新一代信息技术与人工智能的相关理论知识和背景文化；能够应用新一代信息技术与人工智能理论和方法分析和处理本专业问题；能够提升学生应用新一代信息技术与人工智能发展创新思维和进行创新创业实践的能力。课程简介课程定位：本课程是面向我校全体学生提供新一代信息技术及人工智能（人工智能、大数据、5G通信、物联网、智能机器人等）的相关知识、背景文化和典型应用；理解新一代信息技术及人工智能的内涵、相互关系以及对智能经济、智能社会、智能生产等方面的影响和作用的公共必修课程。课程内容：新一代信息技术与人工智能的基本理论和方法，主要包括人工智能、大数据、5G通信、物联网、智能机器人的基本技术、发展现状和典型应用。核心学习结果：理解新一代信息技术与人工智能所涉及的知识结构、发展趋势和应用领域；培养应用新一代信息技术与人工智能理论和方法解决本专业问题的意识和能力，为今后在专业实践中理解与应用新一代信息技术与人工智能奠定基础；提升应用新一代信息技术与人工智能发展创新思维和进行创新创业实践的能力。主要教学方法：本课程采用集中讲授、案例教学、体验式学习、分组讨论、线上线下混合式教学等教学方法。二、课程目标及对毕业要求指标点的支撑序号课程目标支撑毕业要求指标点毕业要求1目标1：理解新一代信息技术与人工智能（人工智能、大数据与云计算、5G通信、物联网）的相关理论知识、背景文化和典型应用；理解新一代信息技术与人工智能的内涵、相互关系以及对智能经济、智能社会、智能生产等方面的影响和作用；熟悉新一代信息技术与人工智能发展规划，树立创新科技强国的理念。根据各专业毕业要求选定具体支撑点1.具备必要的数学、自然科学知识，系统掌握信息技术和人工智能领域的工程基础和专业知识，并能够将各类知识用于解决本专业领域复杂问题。2目标2：培养应用新一代信息技术与人工智能理论和方法分析和处理本专业问题的意识和能力；提升应用新一代信息技术与人工智能发展创新思维和进行创新创业实践的能力。根据各专业毕业要求选定具体支撑点2.能够应用数学、自然科学、工程科学的基本原理，分析本专业相关的复杂问题。3目标3：能够关注新一代信息技术与人工智能快速发展的主流趋势，增强不断学习的自觉意识和能力。根据各专业毕业要求选定具体支撑点12.具有自主学习和终身学习的意识，注意新一代信息技术与人工智能快速发展的主流趋势，有不断学习和适应发展变化的能力。三、教学内容及进度安排（1、2为全校必修模块。3~6为理工科模块，7~10为非理工科模块）序号教学内容学生学习预期成果课内外学时教学方式支撑课程目标模块性质1新一代信息技术概述：5G通信与物联网技术1）5G通信（移动通信的发展演变；5G的发展现状；5G的特点和优势；5G的主要体系架构；5G的行业应用及对社会的重大影响。）物联网技术（物联网基本概念；物联网技术的发展演变；物联网技术的体系架构；物联网的行业应用。）大数据与云计算；1）大数据的基本概念（数据、数据库、数据库系统、数据仓库；大数据的4V特性。）2）云计算的基本概念、与大数据的关系及其内容（云计算的定义；虚拟化、分布式数据存储；大规模数据管理；编程模式；分布式资源管理、信息安全；云计算平台管理；绿色节能技术。）3.现代信息技术基础（信息论、现代编码技术、现代调制技术、大数据与云计算技术信息论（信息的基本概念；信息传递的结构；信息的度量；通信信道；信道容量。）现代编码技术（现代通信系统及编码技术；信源编码；信道编码。）现代调制技术（数字调制基本概念；现代数字调制技术。）4）大数据与云计算相关技术与工具（基础架构支持；数据采集；数据存储；数据计算；展示和交互）理解5G通信和物联网技术的主要体系架构；理解大数据与云计算的基本概念，理解二者间的关系。理解新一代信息技术基本知识：信息论、现代编码技术、现代调制技术、大数据与云计算相关技术与工具。课内8学时+课外16学时讲授：1.讲授5G通信与物联网技术概述（课内2学时）；讲授大数据与云计算概述（课内2学时）；讲授新一代信息技术基本知识：信息论、现代编码技术、现代调制技术、大数据与云计算相关技术与工具。（课内4学时）；分组讨论：完成（4.讲授5G、物联网与人工智能、大数据、智能机器人的关系）后，要求学生通过网络资源库进一步查询新一代信息技术与人工智能的发展现状，并分组讨论相关技术在本专业的应用方向。（课外12学时）；课堂测验：完成新一代信息技术部分课堂测试目标1，目标3全校必修2人工智能概述：1.人工智能概述：1）人工智能的发展概况（人工智能的发展简史；人工智能的发展现状；人工智能的未来展望；国家人工智能的发展战略。）2)人工智能的内涵（人工智能的定义；机器的感知与记忆；机器的学习与理解；机器的推理与决策。）3)人工智能的应用领域（计算机视觉；语音识别；自然语言处理；专家系统与知识库；智能机器人与自动化。）4）新一代信息技术与人工智能的关系；2.新一代信息技术、人工智能与社会1）新一代信息技术与人工智能推动社会生产和生活方式的转变；（生产方式的智能化；生活方式的智慧化。）2）大数据时代的个人隐私保护（数据利用与隐私权的平衡；隐私的保护与防范。）3）人工智能与社会伦理（AI使用的合法原则；AI管理的“四可”原则；人机共生的智能社会。）3.机器学习技术基础1)机器学习方法（监督学习；无监督学习；半监督学习；强化学习。）2）机器学习模式（神经网络学习；概率统计学习；深度学习。）1.理解人工智能的基本概念，理解人工智能在现代生产中的基本应用。2.理解新一代信息技术、人工智能与社会的关系；理解新一代信息技术与人工智能对社会发展所带来的影响。3.理解机器学习基本知识：机器学习的策略；机器学习的相关方法；机器学习的典型模式。课内8学时+课外16学时讲授：1.讲授人工智能基本内容（课内2学时）；讲授5G、物联网与人工智能、大数据、智能机器人的关系（课内2学时）；讲授机器学习基本知识：机器学习的策略；机器学习的相关方法；神经网络学习模式；概率统计学习模式；深度学习模式。（课内4学时）体验式学习：完成（3.讲授人工智能基本内容）后，要求学生自主预约人工智能学习馆进行体验式学习（课外4学时）；课外学习：完成课内学时后，学生通过网络资源库进一步查询和学习新一代信息技术与人工智能的基本技术。（课外16学时）；课堂测验：完成人工智能部分课堂测试目标1，目标3全校必修3新一代信息技术与人工智能应用（理工科模块）-机器视觉1.基于机器视觉的智能抓取工业机器人应用机器视觉的基本概念机器视觉产品的主要构成（光源、采集、分析与处理、显示与控制）3）智能抓取机器人的功能和结构介绍（目标检测与定位算法分析；基于机器视觉的智能抓取和运动控制算法。）增强现实（AR）与视觉SLAM空间定位应用1）什么是增强现实（AR）？-基本原理-应用案例2）AR的整体框架-数据输入：IMU、图像数据、深度数据-三维注册：SLAM空间定位技术、物体识别与跟踪、三维重建-虚实融合：光照估计、真实感绘制、遮挡处理、阴影投射基于深度学习的脑部肿瘤分割应用深度学习在医学影像研究现状深度学习和传统机器学习方法在医学影像分割领域的优缺点对比基于深度学习Unet模型分割脑部肿瘤的框架和工作原理和实验（卷积工作原理、tensorflow框架和Unet模型）4）AI在医学影像中的推广应用和深入研究方向理解机器视觉的基本概念、主要任务及其典型应用；理解增强现实、视觉SLAM空间定位和医学影像中影像处理技术的基本原理；应用成熟机器视觉处理技术解决本专业问题。课内6学时+课外10学时讲授（案例教学）：以机器视觉在工业机器人完成智能抓取工作中的应用为例，讲授机器视觉基本概念和基本工作原理；（课内2学时）2.以AR技术及视觉SLAM空间定位技术在五邑校园人文历史增强现实互动体验系统为例，讲授SLAM视觉识别基本概念、AR的基本定义、框架结构、工作原理和相关关键技术；（课内2学时）3.以新一代信息技术与人工智能在脑瘤病灶的分割应用为例，讲授AI在医学影像应用基本原理、概念和关键技术。（课内2学时）分组讨论：学生通过网络资源库进一步查询机器视觉、增强现实和智能生物医学的研究现状，并分组讨论相关技术在本专业的应用情况。（课外10学时）。目标2理工科模块4（四）新一代信息技术与人工智能应用（理工科模块）-自然语言处理1.机器翻译1)自然语言处理的基本概念和主要任务(分词、句法分析、语言模型、自动问答、阅读理解、知识图谱)2）百度翻译展示3）统计机器翻译方法简介4）序列到序列模型简介（循环神经网络、LSTM、RNN、注意力机制、Transformer）2.语音识别-科大讯飞语音识别案例1）语音识别的基本原理；（语音信号预处理；特征提取；模式匹配；模型库）2）语音识别典型应用；（语音输入；对话系统）1.理解自然语言处理的基本概念、主要任务及其应用；2.理解语音识别、机器翻译的基本原理；3.应用自然语言处理技术解决专业相关问题。课内4学时+课外8学时讲授（案例教学）：1.以机器翻译实例讲授自然语言处理的基本概念、任务和应用。（课内2学时）2.要求学生自学图灵测试基本概念和自然语言处理一般处理流程（课外2学时）。以科大讯飞语音识别实例，讲授语音识别基本原理和应用（课内2学时）；分组讨论：学生通过网络资源库进一步查询自然语言处理的研究现状，并分组讨论相关技术在本专业的应用情况（课外6学时）；目标2理工科模块5（五）新一代信息技术与人工智能应用（理工科模块）-5G通信与物联网技术应用：1.5G通信与物联网技术在车联网中的应用；1）智能网联汽车的基本技术（智能互联技术、感知技术、智能识别技术。）2）智能网联实现汽车自动驾驶；3）智能网联汽车发展趋势。2.5G通信在远程操作中的应用1）实现远程操作的基本技术：5G应用场景高可靠低时延2）实现远程操作的处理流程及特点3）远程操作具体应用：远程医疗操作、远程工业控制、远程驾驶认识5G实现物-物互联原理；2.理解5G加速人工智能、实现智能驾驶和智能生产的方法和途径；3.应用5G通信与物联网技术解决本专业问题。课内2学时+课外6学时讲授（案例教学）：以5G通信与物联网技术在车联网和远程操作中的应用为例，讲授5G通信与物联网技术的关键技术和基本应用；（课内2学时）分组讨论：学生通过网络资源库进一步查询5G通信与物联网技术在本专业中的应用，并分组讨论5G通信与物联网技术在本专业的应用情况；（课外4学时）目标2理工科模块6（六）新一代信息技术与人工智能应用（理工科模块）-大数据与云计算技术应用：1.智慧城市-概念和核心技术1)数字城市与智慧城市的区别2)智慧城市=数字城市+物联网+大数据+云计算3)空间地理信息在智慧城市中的作用(时空数据、GIS、块数据)4)大数据和云计算技术在智慧城市建设中的应用(Hadoop，MapReduce)2.智慧交通智慧交通概况(我国城市交通发展现状，城市交通发展背景)新技术的融合(物联网的融合,大数据的融合,云计算的融合,移动互联的融合)3）智慧交通解决方案(主要交通问题,智慧交通架构,指挥交通技术路线)4）相关系统（交警智能指挥中心系统,智能交通管理平台，道路交通信息采集系统，ETC不停车收费系统，交通一卡通，交通规划GIS系统，辅助决策系统，交通仿真与分析系统）理解智慧城市和智慧交通的基本概念和核心技术；理解大数据、云计算在智慧城市和智慧交通中的应用；应用大数据与云计算技术解决本专业问题。课内4学时+课外8学时讲授（案例教学）：以智慧城市为案例，讲授智慧城市的基本概念和核心技术，讲授大数据和云计算技术在智慧城市中的应用。（课内2学时）；分组讨论：通过介绍智慧交通概况，引导学生通过网络资源库进一步查询智慧交通实际案例和相关论文，整理其中与课程相关的技术，并分组讨论大数据和云计算技术在其中的作用（课外4学时）；混合式教学：学生通过网络自学，让学生在课堂上介绍并研讨大数据与云计算在智慧交通中的应用。（课内2学时+课外4学时）。目标2理工科模块7（七）新一代信息技术与人工智能应用（非理工科模块）-机器视觉1.基于机器视觉的智能抓取工业机器人应用1）机器视觉的基本概念2）机器视觉产品的主要构成（光源、采集、分析与处理、显示与控制）3）智能抓取机器人的功能和结构介绍4）目标检测与定位算法分析5）基于机器视觉的智能抓取和运动控制算法2.基于深度学习的人脸表情识别和人体姿态识别1）表情识别和姿态识别技术发展现状：（表情识别和人体姿态识别技术在心理测量中的应用介绍、表情识别技术和姿态识别在心理预测中的应用介绍）2）表情识别和姿态识别技术的机器学习处理技术。（面部表情经典机器学习方法的处理方式：人脸检测、人脸关键点定位、特征提取和人脸表情识别）。基于深度学习的表情识别模型工作原理分析3.工艺品数字三维建模三维建模技术的基本原理（图像处理识别、相机标定、三维重建。）工艺品数字三维建模的工作原理、框架系统组成视频采集、标定和开发环境识别、提取和几何重构建模（点云技术）调参和优化设计1.理解机器视觉的基本概念、主要任务及其典型应用；2.理解人工智能在心理学、数字三维建模领域使用的基本工作原理；3.应用机器视觉处理技术实现工业机器人应用、心理学应用和数字三维建模。课内6学时+课外10学时讲授（案例教学）：1.以基于机器视觉的智能抓取机器人为例，讲授机器视觉基本概念和基本工作原理；（课内2学时）以机器视觉在人脸表情识别和姿态识别中的应用为例，讲授基于机器学习和深度学习处理方法在面部表情和人体姿态识别的基本原理。（课内2学时）3.以基于点云数据的三维建模应用为例，讲授三维建模技术的基本原理。（课内2学时）分组讨论：学生通过网络资源库进一步查询机器视觉在表情、姿态识别和数字三维建模的研究现状，并分组讨论相关技术在本专业的应用情况。（课外10学时）；目标2非理工科模块8（八）新一代信息技术与人工智能应用（非理工科模块）-自然语言处理1.机器翻译1)自然语言处理的基本概念和主要任务(分词、句法分析、语言模型、自动问答、阅读理解、知识图谱)2）百度翻译展示3）统计机器翻译方法简介4）序列到序列模型简介（循环神经网络、LSTM、RNN、注意力机制、Transformer）2.智能创作-人工智能诗歌写作系统；1）诗歌语料库；2）基于神经网络的生成模型简介；3.文本主题分类与情感分类应用1）文本主题分类和情感分类的基本原理（文档表示；特征选择；浅层机器学习分类模型；深度神经网络分类模型）2）基于卷积神经网络的文本主题分类和情感分类1.理解自然语言处理的基本概念、主要任务及其应用；2.理解机器翻译、智能创作、文本主题分类与情感分类的基本原理；3.应用自然语言处理技术解决专业相关问题。课内4学时+课外8学时讲授（案例教学）：1.以机器翻译实例讲授自然语言处理的基本概念、任务和应用。（课内2学时）2.以人工智能诗歌写作系统为例讲授智能创作的基本原理。（课内1学时）3.以典型文本和情感分类应用为例，讲授文本主题分类与情感分类基本原理和应用。（课内1学时）分组讨论：学生通过网络资源库进一步查询自然语言处理的研究现状，并分组讨论相关技术在本专业的应用情况（课外8学时）；目标2非理工科模块9（九）新一代信息技术与人工智能应用（非理工科模块）-5G通信与物联网技术应用：1.5G通信与物联网技术在智能物流中的应用。1）智能物流的基本技术：5G物联技术，RFID技术；2）5G网络在物流行业中应用优势分析；3）基于5G网络的智慧化海量接入物流体系；4）基于5G网络的新一代物流应用场景。（课内2学时）1.认识5G实现物-物互联原理；2.理解5G加速人工智能、实现智能物流的方法和途径；3.应用5G通信与物联网技术解决本专业问题。课内2学时+课外6学时讲授（案例教学）：讲授5G通信与物联网技术在智能物流中的应用；（课内2学时）；分组讨论：学生通过网络资源库进一步查询5G通信与物联网技术在本专业中的应用，并分组讨论；（课外4学时）；目标2非理工科模块10（十）新一代信息技术与人工智能应用（非理工科模块）-大数据与云计算技术应用：1.大数据时代变革1）大数据时代的思维变革2）大数据时代的商业变革大数据时代的管理变革2.智能推荐系统数据平台（数据采集，数据存储）算法模型（在线算法，离线算法）推荐方法（基于内容，协同过滤，基于关联规则，基于效用，基于知识，组合推荐）理解大数据和云计算技术对时代产生的变革；理解智能推荐系统的基本工作原理；应用大数据和云计算技术解决本专业问题。课内4学时+课外8学时讲授（案例教学）：以大数据对生活的影响为例讲授大数据与云计算技术对时代产生的变革；以人工智能推荐系统为例，讲授大数据与云计算技术在智能电子商务中的应用；（课内2学时）分组讨论：引导学生课后通过网络资源库进一步查询智慧旅游或者智能电子商务实际案例和相关论文，分组讨论大数据和云计算技术对旅游和商业的促进作用以及对公民隐私的影响；（课外4学时）混合式教学：根据分组，线上自学，线下研讨大数据时代对本专业未来产生的技术或业务影响。（课内2学时+课外4学时）目标2非理工科模块备注：所有学生必须结合自己专业和兴趣完成一个学习项目，并撰写学习报告。学习项目可以从以下项目选择，也可在授课教师指导下设定。超低能耗空调系统大数据分析学习项目学习目的：通过对超低能耗空调系统大数据分析的深入学习和实践，重点培养学生对于数据的处理与分析能力，包含数据挖掘算法与大数据分析算法两个部分的内容。为我校学生普及新一代信息技术和人工智能的基本技术知识，培养学生进一步学习科学技术和自主探索工程领域奥秘的能力。学习内容：本学习项目包括数据挖掘和数据分析两部分内容，数据挖掘部分要求学生通过查找资料建立数据挖掘的基本概念，理解常用的数据挖掘算法。并通过智能空调系统平台提供的数据开展数据挖掘应用实践；数据分析部分要求学生利用从空调系统平台挖掘的数据，进行数据分析，完成教室内的学生人数状况、分布密度等信息的获取和监控；学习要求：遵守五邑大学教学楼宇超低能耗空调系统实践与科研平台安全注意事项；要求自行查找并学习智能空调系统基本知识和数据分析相关知识；要求以3-4人一组开展实践，并有明确的项目分工；在选课后一年内完成项目学习并提交学习报告。考核方法：完成学习报告，从报告的选题、方案设计、完成质量、格式四个方面对学习项目进行评价。（评分细则见附录）智能机器人学习项目学习目的：通过对智能机器人系统的深入学习和实践，使学生理解机器视觉在工业机器人控制中的作用和方法。为我校学生普及新一代信息技术和人工智能的基本技术知识，培养学生进一步学习科学技术和自主探索工程领域奥秘的能力。学习内容：本学习项目包括三维成像技术，机器视觉技术和机器人智能控制技术三部分。要求学生利用智能机器人系统平台完成不同尺寸和形状物体的成像，通过识别和定位完成工业机器人的智能抓取和码垛的工作任务。学习要求：1）遵守五邑大学人工智能学习馆安全注意事项；2）查找并学习机器视觉技术和工业机器人技术的基本知识；3）要求以3-4人一组开展实践，并有明确的项目分工；4）在理论课程结束后一年内完成项目学习并提交学习报告。考核方法：完成学习报告，从报告的选题、方案设计、完成质量、格式四个方面对学习项目进行评价。（评分细则见附录）三维数字建模学习项目学习目的：通过对三维数字建模技术的成像设备、开发软件、重建过程进行深入学习和实践，使学生理解三维数字建模技术的基本原理。为我校学生普及新一代信息技术和人工智能的基本技术知识，培养学生进一步学习科学技术和自主探索工程领域奥秘的能力。学习内容：本学习项目包括三维成像设备的使用，运用开发环境对数据处理和重建方法。三部分。要求学生利用三维数字建模系统平台完成不同尺寸和形状物体的三维数字建模。学习要求：1）遵守五邑大学人工智能学习馆安全注意事项；2）查找并理解三维数字建模技术的基本知识；3）要求以3-4人一组开展实践，并有明确的项目分工；4）在理论课程结束后一年内完成项目学习并提交学习报告。考核方法：完成学习报告，从报告的选题、方案设计、完成质量、格式四个方面对学习项目进行评价。（评分细则见附录）智能诗歌创作学习项目学习目的：通过对自然语言处理技术的深入学习和实践，使学生理解自然语言处理技术的基本原理。为我校学生普及新一代信息技术和人工智能的基本技术知识，培养学生进一步学习科学技术和自主探索工程领域奥秘的能力。学习内容：本学习项目包括诗歌创作语料库的构建和深度生成模型训练两部分内容。要求学生掌握数据标签的基本制作工具和方法，完成诗歌创作语料库的构建；利用主流深度生成模型对语料库进行模型训练，完成2-3种不同风格的诗歌的智能创作任务。学习要求：1）遵守五邑大学计算机中心安全注意事项；2）查找并理解自然语言处理技术和深度学习的基本知识；3）3-4人一组开展实践，并有明确的项目分工；4）在理论课程结束后一年内完成项目学习并提交学习报告。考核方法：完成学习报告，从报告的选题、方案设计、完成质量、格式四个方面对学习项目进行评价。（评分细则见附录）基于深度学习的智能艺术画面学习项目学习目的：通过对深度学习中的对抗网络模型的学习和实践，使学生理解对抗网络模型的工作原理，掌握艺术画数据库的标签制作工具和制作方法，能运用对抗网络模型对数据进行训练，生成智能艺术画面的模型。为我校学生普及新一代信息技术和人工智能的基本技术知识，培养学生进一步学习科学技术和自主探索工程领域奥秘的能力。学习内容：本学习项目包括艺术画数据库的构建和深度对抗网络生成模型训练两部分内容。要求学生掌握数据库中标签的基本制作工具和制作方法，完成艺术画自动创作的模型的训练过程；完成2-3种不同风格的艺术画的智能创作任务。学习要求：1）遵守五邑大学五邑大学人工智能学习馆安全注意事项；2）查找并理解深度学习技术的基本知识；3）3-4人一组开展实践，并有明确的项目分工；4）在理论课程结束后一年内完成项目学习并提交学习报告。考核方法：完成学习报告，从报告的选题、方案设计、完成质量、格式四个方面对学习项目进行评价。（评分细则见附录）6、物联网实训平台学习项目学习目的：通过在物联网实训平台的深入学习和实践，重点培养学生设备联网配置能力、组建设备物联网络能力、以及物联网数据处理与分析能力。为我校学生普及新一代信息技术和人工智能的基本技术知识，培养学生进一步学习科学技术和自主探索工程领域奥秘的能力。学习内容：本学习项目包括设备联网配置、组建设备物联网络、以及物联网数据处理与分析能力三部分内容，要求学生能够应用信息传感设备，在不同的设备之间实现物联网组网，并且完成对物联网数据的处理和分析。学习要求：遵守五邑大学现代工业生产技术综合训练中心安全注意事项；要求自行查找并学习物联网系统基本知识和数据分析相关知识；要求以3-4人一组开展实践，并有明确的项目分工；在理论课程结束后一年内完成项目学习并提交学习报告。考核方法：完成学习报告，从报告的选题、方案设计、完成质量、格式四个方面对学习项目进行评价。（评分细则见附录）四、课程考核序号课程目标（支撑毕业要求指标点）考核内容评价依据及成绩比例(%)成绩比例(%)课堂测验学习项目课程研讨1目标1：理解新一代信息技术与人工智能（人工智能、大数据与云计算、5G通信、物联网、智能机器人）的相关理论知识、背景文化和典型应用；理解新一代信息技术与人工智能的内涵、相互关系以及对智能经济、智能社会、智能生产等方面的影响和作用；熟悉新一代信息技术与人工智能发展规划，树立创新科技强国的理念。能够理解新一代信息技术、人工智能的基本知识、文化背景，能够理解新一代信息技术、人工智能与社会间的关系。30010402目标2：培养应用新一代信息技术与人工智能理论和方法分析和处理本专业问题的意识和能力；提升应用新一代信息技术与人工智能发展创新思维和进行创新创业实践的能力。能够理解新一代信息技术和人工智能的基本特征，能够应用该技术分析和处理本专业中的问题，并能够进行创新创业实践应用。040403目标3：能够关注新一代信息技术与人工智能快速发展的主流趋势，增强不断学习的自觉意识和能力。能够通过不断学习，理解新一代信息技术与人工智能快速发展的主流趋势。2020合计306010100注：各类考核评价的具体评分标准见《附录：各类考核评分标准表》（说明：1.评价依据主要有：平时表现、作业、案例分析、实验/实习/调研报告、上机、考试等，应根据该课程实际设置的考核方式填写，不够可以加列；2.各考核方式逐一填写评分标准表）五、教材及参考资料(必含信息：教材名称，作者，出版社，出版年度，版次，书号)人工智能导论，王万良，高等教育出版社，2017年，第4版，9787040479843人工智能，贲可荣张彦铎，清华大学出版社，2018年，第3版，9787302511984人工智能：Python实现（影印版），普拉提克.乔希著，东南大学出版社，2017，第1版，9787564173586新一代信息技术，秦安碧李成勇著，西南交通大学出版社，2016，第1版，9787564350642新一代信息技术产业，沈江徐曼等，山东科学出版社，2018，第1版，97875331922595G移动通信系统及关键技术，张传福等，电子工业出版社，2018，第1版，9787121355349六、教学条件建设“新一代信息技术与人工智能”学习网站，投影仪、音箱、电脑、互联网、人工智能馆大纲执笔人：崔岩，李鹤喜，曾军英，陈涛，秦传波，王柱，江励审核人(专业负责人/系主任)：李鹤喜制定时间：2019年9月2日

附录：各类考核评分标准表学习项目评分标准教学目标要求评分标准权重（%）90-10080-8960-790-59目标2：培养应用新一代信息技术与人工智能理论和方法分析和处理本专业问题的意识和能力；提升应用新一代信息技术与人工智能发展创新思维和进行创新创业实践的能力。学习项目选题选题与课程目标紧密相关，完全满足课程的训练要求，实用价值高。选题与课程目标相关，满足课程的训练要求，具有实用价值。选题与课程目标相关，可以满足课程的训练要求，具有