机器人工程专业《人工智能基础》教学大纲

机器人工程专业《人工智能基础》教学大纲课程编号：13230424英文名称：BasisofArtificialIntelligence学分：2.0学时：总学时40学时，其中理论24学时，实践16学时先修课程：高等数学、线性代数、课程类别：专业拓展课授课对象：机器人工程专业学生教学单位：机械与电气工程学院修读学期：第5学期一、课程描述和目标人工智能是信息论、神经生理学、计算机科学、控制论等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性新学科，其本质是研究如何模拟、延伸和扩展人的智能，制造出智能机器或智能系统的一门技术科学。本课程是人工智能理论和方法的导论课程，主要介绍人工智能研究中的经典理论和方法，使学生通过本课程的学习后能较全面、深入地理解和掌握人工智能的基本概念、基本方法、主要功能及其实现技术，了解人工智能方法在多媒体分析、计算机视觉、机器学习等方面的发展前沿，为学生今后从事相关领域的工作打下较坚实的基础。激发学生利用人工智能技术改善人民生活、造福人类社会。通过本课程各项教学活动的实施，达到以下课程目标：课程目标1：了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。课程目标2：学习各种人工智能的基本理论及其应用，拓展学术视野，重点掌握部分方法并能应用于解决简单实际问题。课程目标3：能够自主学习人工智能领域新的技术，具备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，能够通过不断学习提高自身能力，适应社会和专业的发展。二、课程目标对毕业要求的支撑关系毕业要求指标点课程目标权重4.2能够根据具体的检测、控制对象及其特征，制定研究方法和技术路线，设计实验方案；课程目标1H6.1了解机器人工程相关领域的技术标准体系、知识产权、产业政策和法律法规，能够在法律和技术规范的框架下开展工作，理解不同社会文化对工程活动的影响；课程目标2H12.2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，能够通过不断学习提高自身能力，适应社会和专业的发展。课程目标3M（注：要求课程目标与毕业要求指标点应是一一对应支撑）三、教学内容、基本要求与学时分配（一）理论教学序号教学内容基本要求及重、难点（含德育要求）学时教学方式对应课程目标1人工智能概念及发展历史基本要求：了解人工智能的起源与发展历史、基本研究内容、主要学派及其应用。重点难点：人工智能的主要学派德育要求：爱国情怀、热爱专业、服务社会2讲授式启发式课程目标12线性回归基本要求：了解线性回归的基本原理、模型构建与应用。重点难点：线性回归模型构建应用德育要求：科学素养、工匠精神2讲授式启发式课程目标1、课程目标33分门别类基本要求：了解常见的分类模型及其基本原理，并能够实现简单应用。重点难点：分类模型的选取与应用德育要求：科学素养、工匠精神、创新意识、社会责任2讲授式启发式课程目标1、课程目标34人工神经网络基本要求：理解人工神经网络的基本原理、算法和实现过程。重点难点：人工神经网络的基本原理德育要求：科学素养、工匠精神、创新意识、社会责任4讲授式启发式课程目标1、课程目标35感知智能基本要求：了解感知智能的基本概念，以及数字图像处理技术、模式识别、人脸识别、无人驾驶环境感知技术。重点难点：模式识别德育要求：科学素养、工匠精神、创新意识、社会责任4讲授式启发式课程目标1、课程目标26机器人基本要求：了解各种形态的机器人，理解机器人的基本结构，机器人进化与人工智能发展的关系。重点难点：机器人进化与人工智能发展的关系德育要求：科学素养、工匠精神、创新意识、社会责任4讲授式启发式课程目标1、课程目标27混合智能基本要求：理解混合智能的概念和基本形态。重点难点：混合智能的概念和基本形态德育要求：科学素养、工匠精神、创新意识、社会责任4讲授式启发式课程目标1、课程目标28人工智能伦理与法律基本要求：了解人工智能伦理的含义，强人工智能伦理和弱人工智能伦理的主要问题，人工智能的法律主体问题。重点难点：强人工智能伦理和弱人工智能伦理的主要问题德育要求：科学素养、工匠精神、创新意识、社会责任2讲授式启发式课程目标1、课程目标3合计24（二）实验教学序号实验项目实验内容与要求学时类型对应课程目标1房屋价格预测实验内容：构建一个线性回归模型，实现房价的预测4设计课程目标22感知器实验内容：构建一个分类模型，对鸢尾花数据进行正确分类。实验要求：必修4设计课程目标23神经网络实验内容：构建一个神经网络实现预测任务实验要求：必修4设计课程目标24手写数字识别实验内容：构建卷积神经网络，实现对手写数字图像的正确识别。实验要求：必修4综合课程目标2合计16注：实验要求包括必修、选修；实验类型包括演示、验证、综合、设计等。四、课程教学方法采取集中讲授、课堂讨论、案例分析、在线教学等教学方式。五、学业评价和课程考核（一）考核方式及具体要求1.课程成绩构成与要求课程考核注重形成性和终结性评价相结合，考核内容主要由平时作业、课程实验、期末综合大作业组成，均按百分制计分，其中平时作业成绩占20%、课程实验成绩占30%、期末考核成绩占50%。2.课程目标达成考核与评价序号教学环节课程目标1（分值）课程目标2（分值）课程目标3（分值）合计1平时作业10010202课程实验0300303期末考试30101050课程目标对应分值404030100（二）考核与评价标准1.平时作业考核与评价标准分值观测点90-100分70-89分60-69分0-59分作业按时完成，90%以上的作业内容齐全，基本知识掌握到位。能阐述人工智能领域新技术的内涵及发展现状；对人工智能领域的新技术、新产业、新业态有清晰的认识。按时完成，70%以上的作业内容齐全，基本知识点理解、掌握较到位。能较好地阐述人工智能领域新技术的内涵及发展现状；对人工智能领域的新技术、新产业、新业态有比较清晰的认识。延时完成，60%以上的作业内容齐全，基本知识点理解、掌握基本到位。阐述人工智能领域新技术的内涵及发展现状基本正确；基本了解人工智能领域的新技术、新产业、新业态。不交和补交，50%以下的作业内容齐全，基本知识点理解、掌握有偏差。阐述人工智能领域新技术的内涵及发展现状大时大部分内容出错；基本不了解人工智能领域的新技术、新产业、新业态。2.课程实验与评价标准课程实验能根据实验要求自主设计实验方案，有自己的设计理念，实验完成度高，效果好。实验报告内容完整。能根据实验要求自主设计实验方案，有自己的设计理念，实验完成度较高，效果较好。实验报告比较完整。能根据实验要求自主设计实验方案，实验完成度一般，效果一般。实验报告基本完整。基本能根据实验要求自主设计实验方案，实验完成度较差，效果较差。实验报告不完整。3.期末试卷考核与评价标准根据课程目标及教学内容，设计期末考核试题，综合检验学生对课程相关知识的掌握、综合应用及解决复杂问题的能力，根据考试题目设计相应评分标准。六、教材与参考书（一）推荐教材1．《人工智能基础与应用》，宋楚平、陈正东主编，人民邮电出版社，2021年9月版；2．《人工智能导论》，许佳炜等编著，清华大学出版社，2021年9月版。