人工智能专业-五育融合课程双创教学大纲

五育融合课程双创

教学大纲

（人工智能专业）

目录

《Python程序设计》五育融合课程双创教学大纲................................1

《操作系统》五育融合课程双创教学大纲.......................................9

《机器学习与模式识别》五育融合课程双创教学大纲............................16

《数据结构与算法》五育融合课程双创教学大纲................................23

《数据库原理与应用》五育融合课程双创教学大纲..............................31

《数据挖掘》五育融合课程双创教学大纲......................................37

《离散数学》五育融合课程双创教学大纲......................................42

《神经网络与深度学习》五育融合课程双创教学大纲............................49

《Python程序设计》五育融合课程双创教学大纲

课程代码：281210602

课程名称：Python程序设计

开课单位：计算机学院

课程类型：专业基础

总学时：48理论学时：16实验（训）学时：32

学分：3

适用专业：人工智能

先修课程：程序设计基础

一、课程性质与定位

Python程序设计是人工智能专业的一门重要的专业基础课。通过本课程的学习，使

学生能够在已有的计算机基础知识基础上，对计算机程序设计有一个系统的、全面的了

解、为掌握计算机软件开发打打下良好的基础。在系统理解和掌握程序设计基本原理的

基础上，了解和掌握软件开发的基本原理和方法，具有设计和开发计算机软件的基本能

力。

Python程序设计是一门实践性非常强的学科,它要求学生在理解和掌握程序设计语

言语法的基础上，充分利用实验课程，在计算机上动手完成程序的编写和调试C

二、课程目标及其对毕业要求的支撑

（一）课程目标

通过本课程学习，使学生达到以下目标：

素质目标1.1具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应发展的能力

知识目标2.1研究：能够基于科学原理并采用科学方法对人工智能领域的相关工程

问题进行研究，包括设计实验、分析与解释数据，并通过信息综合得到合理有效的结论。

能力目标3.1使用现代工具：能够针对人工智能领域的相关工程问题,开发、选择

与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具,包括对相关工程问题的预测

与模拟，并能够理解其局限性。

（二）课程目标对毕业要求的支撑

课程目标课程目标对指标点的

毕业要求具体指标点

序号支撑分析

1

在掌握Python知识的前提下，能够

4.1能够对人工智能领域的软件、

4.研究2.1；针对具体问题，利用所学设计出合理

硬件模块进行理论分析和仿真。算法，并能够根据算法编写应用程

序。

5.使用现代工具5.1掌握基本的计算机操作和应3.1掌握pylhon编程基础，使用编程工

用，至少掌握一种软件开发语言（如具解决工程问题

C、python语言等），并能够运用集成

开发环境进行相关程序设计。

12.终身学习12.1了解自主学习的必要性，具有1.1了解python在自动化中的使用，并

自主学习和终身学习的意识，掌握跟运用python编程解决问题

踪本专业学科前沿、发展趋势的基

本方法和途径。

三、各教学环节学时分配

学时分配支撑课程

教学单元章名理教学方法

总学时理论目标序号

（训）

模块一程序设计基本方法422讲授法1.1

模块二Python程序实例解析404案例式2.1

模块三基本数据类型422讨论式2.1

翻转课堂

模块四程序的控制结构6062.1

式

模块五函数和代码复用624探究法2.1

模块六组合数据类型624案例式2.1

模块七文件和数据格式化624探究法2.1

模块八程序设计方法论220讨论式3.1

模块九网络爬山和自动化624讨论式3.1

模块十科学计算和可视化422探究法3.1

合计481632

四、实验（训）项目设置

序号实验项目实验性质学时

1第一个Python程序设计性2

2温度转换实例设计性2

3turtle库使用实例设计性2

4程序控制结构实例设计性6

5函数实例设计性4

6组合数据应用实例设计性4

2

7文本及数据格式化实例设计性4

8科学计算和可视化应用实例设计性4

9网络爬虫实例设计性4

合计32

五、教学内容及要求

本课程的理论学习主要是以程序设计基本方法为主，通过学习Python基本语法，

同时学习运用Python语言解决现实问题、进行科学计算和可视化分析、网络爬虫等。

培养学生掌握基本的创新方法、具有追求创新的态度和意识，能够独立思考，分析问题,

以及利用计算机编程解决实际问题的能力，为从事本专业的工程工作打下良好的计算机

基础。

本课程的实验教学主要是让学生充分使用在计算机上练习理论课程中学到的基本

编程技巧和方法。

模块一程序设计基本方法

【教学目标】

素质：培养学生计算思维能力，提升解决问题的能力。激发学生科技报国的家国情

怀和使命担当，帮助学生树立正确的程序设计理念。

知识：了解Python的发展历史，掌握Pycharm开发环境的配置过程

能力：能够在Pycham开发环境下编写简单的Python程序，并运行

【重点与难点】

重点：Python语言的特点区分

难点：Pycharm开发环境的配置

【教学内容】

1.Python的发展历史。

2.Python的开发环境配置。

3.简单程序编写。

模块二Python程序实例解析

【教学目标】

素质：理解并掌握解决问题的一般方法。提升学生专业技能，增强学生审美能力，

培养学生良好的诚信品质C

知识：理解Python语言的基本语法，包括缩进、变量、命名等；掌握Python语言

3

绘制图形的一般方法

能力：培养独立解决计算问题的能力

【重点与难点】

重点：Python语言的基本语法使用

难点：Python语言绘制图形原理

【教学内容】

1.Python语言的基本语法及灵活运用

2.Pycharm开发环境下，不同方式的温度转换程序的编写

3.turtle库函数使用

4.Python标准库导入及使用

5.函数封装

模块三基本数据类型

【教学目标】

素质：提升计算思维能力及逻辑思维能力。培养学生以坚持不懈的精神和顽强的意

志，提高学生运用专业知识和技能开展创新创业的能力，激发学生在创新创业中的合作

意识。

知识：了解三种数字类型在计算机中的表示方法；掌握三种数字类型的概念和使用；

能力：运用Python标准数学库进行数值计算

【重点与难点】

重点：三种数字类型的运用。

难点：Pylhon标准数学库使用

【教学内容】

1.整数、浮点数、复数的概念、使用

2.math库灵活使用

3.字符串类型的概念及使用

4.字符串类型的格式化操作方法及应用

模块四程序的控制结构

【教学目标】

素质：学会将程序结构分析运用到生活实际场景，提升思辨能力。培养学生攻坚克

难、不屈不挠的意志力，引导学生树立正确的劳动价值观，培养学生秉承以人为本的理

4

念。

知识：了解程序的基本结构并绘制流程图；掌握程序的分支结构、循环结构；了解

程序的异常处理方式

能力：提升使用计算思维解决现实生活问题的能力。

【重点与难点】

重点：程序的基本结构、分支结构及if语句使用

难点：程序的异常处理及方法

【教学内容】

1.程序的基本结构、分支结构及if语句使用

2.循环结构，for和while语句

3.随机库random

4.程序的异常处理及方法

模块五函数和代码复用

【教学目标】

素质：提升计算思维能力。提升学生工程实践能力和双创能力，培养学生精益求精

的工匠精神，增强学生的创新意识和创新思维。

知识：理解函数的参数传递过程；掌握函数的定义和调用方法。

能力：运用递归函数解决实际问题。

【重点与难点】

重点：函数的定义和调用方法

难点：递归函数解决实际问题

【教学内容】

1.函数的定义和调用方法、函数的参数传递过程

2.datetime库的使用

3.递归函数使用及科赫曲线绘制

模块六组合数据类型

【教学目标】

素质：认识到现实问题中存在的数据类型分类，学会灵活运用。引导学生利用专业

知识解决实际问题，引导学生依规竞争。

知识：了解三类组合数据类型；掌握列表应用

5

能力：运用列表构建数据结构

【重点与难点】

重点：三类组合数据类型

难点：表构建数据结构

【教学内容】

1.列表、元组、字典组合数据类型原理介绍

2.列表、字典、元组应用

3.组合数据混合使用

模块七文件和数据格式化

【教学目标】

素质：学会数据分析，灵活应用到日常工作及生活场景。培养学生的敬业精神，促

进学生专业技能的掌握运用，培养学生良好的大数据工程职业素养。

知识：了解高维数据的存储格式和读写方法；掌握一二维数据的存储格式和读写方

法；文件的打开关闭等基本操作。

能力：运用json库进行数据的维度转换；PIL废进行图像处理。

【重点与难点】

重点：一二维数据的存储格式和读写方法

难点：json库进行数据的维度转换

【教学内容】

1.文件操作

2.PTL库图像处理

3.一二维数据的存储格式和读写方法；高维数据的存储格式和读写方法

4.json库使用

模块八程序设计方法论

【教学目标】

素质：提升计算思维及逻辑思维能力。学会使用程序设计方法解决实际问题，激发

学生运用AI专业知识和技能，开展创新创业的信心和勇气。

知识：了解计算思维的概念；计算生态和模块编程思想；掌握自顶向下的设计方法

及自底向上的执行过程。

能力：熟练运用Python笫三方库的安装及Python源文件的打包。

6

【重点与难点】

重点：自顶向下的设计方法；自底向上的执行过程；Pylhon第三方库的安装

难点：Python源文件的打包

【教学内容】

1.自顶向下的设计方法

2.自底向上的执行过程

3.Python第三方库的安装方法

4.Python源文件的打包方法

模块九网络爬虫和自动化

【教学目标】

素质：认识到网络爬虫的好处及危害，合理使用计算机技术解决问题。教育学生正

确认识数据爬取的法律法规，提高学生运用专业知识和技能开展创新创业的能力。

知识：了解网络爬虫的基本方法；掌握request库编写基本的url访问过程

能力：运用beautiful库解析和处理html,提升数据提取效率。

【重点与难点】

重点：request库编写基本的url访问过程

难点：beautiful库解析和处理html

【教学内容】

1.request库编写基本的url访问过程

2.beautiful库解析和处理html

3.向搜索引擎自动提交关键词并获取结果的方法

模块十科学计算和可视化

【教学目标】

素质；提升对科学计算及可视化的概念。培养学生开拓创新、精益求精的工匠精神,

培养学生艺术感知能力，提升艺术素养。

知识：数据绘图库进行坐标系绘制。

能力：运用科学计算库进行矩阵分析和数值计算。

【重点与难点】

重点：数据绘图库进行坐标系绘制

难点：科学计算库进行矩阵分析和数值计算

7

【教学内容】

1.矩阵分析和数值计算

2.坐标系绘制

3.雷达图绘制

六、课程考核方式

本课程考核形式为标准答案考试。总评成绩由平时成绩、期中成绩和期末考试成绩

组成。其中，平时成绩占总评成绩的30%,期中成绩占总评成绩10%,期末成绩占总评

成绩60%o

七、教学资源

1.建议教材

[1]嵩天.《Python语言程序设计基础》（第2版）[M].北京：高等教育出版社，

2017.

2.参考资料

[1]WesleyJ.Chun.《Python核心编程》.北京：清华大学出版社,2016

3.学习网站

[1]网址:

https://wv.icourse163.org/learn/BIT-268001?tid=1206628225#/learn/conte

nt

大纲制订人：陈延华

大纲审定人：陈梅

制订日期：2020年8月

8

《操作系统》五育融合课程双创教学大纲

课程代码：281310227

课程名称：操作系统

开课单位：计算机学院

课程类型：专业教育平台课程

总学时：48理论学时：32实验（训）学时：16

学分：3

适用专业：人工智能

先修课程：程序设计基础、面向对象程序设计、数据结构与算法

一、课程性质与定位

《操作系统》课程是人工智能专业的专业必修、核心课，它在学生的计算机专业知

识结构中有着重要的地位和作用。

本课程的目的和任务是使学生全面地了解和掌握操作系统的目标、作用和模型，从

资源管理的角度领会操作系统的功能和实现过程。使学生系统科学地受到分析问题和解

决问题的训练，提高运用理论知识解决实际问题的能力。木课程概述操作系统的形成、

类型和功能；阐述进程管理，包括进程和线程的基本概念、进程的同步和通信、调度和

死锁；详细介绍存储器管理和虚拟存储器的概念以及对虚拟存储器性能的分析；讨论设

备管理、文件系统以及磁盘存储器的管理通过本课程的学习，帮助学生建立计算机操作

系统处理问题的思维模式，初步掌握设计系统的基本思想，基础知识、基本原理和基本

方法，培养和提高学生操作系统设计和调试操作系统的能力，启发学生将该课程的知识

引入到其它专业课的学习c

二、课程目标及其对毕业要求的支撑

（一）课程目标

通过本课程学习，使学生达到以下目标：

素质目标1.1养成认真分析问题的习惯，提高解决问题的能力，树立IT职业人的

敬业精神，培养团结协作的工作作风和严谨求实的工作态度。

1.2培养符合新时代要求的世界观、人生观和价值观，具有高尚的道德情

操。

知识目标2.1深入理解操作系统的基本原理；

9

2.2掌握并发、异步、动态、虚拟等核心概念和资源管理、进程调度等核

心管理思想；

2.3掌握操作系统各管理模块（进程管理、处理机管理、存储器管理、文

件管理、设备管理）的功能设计算法和实现方法。

能力目标3.1能够建立整机概念；具有软件系统的分析、设计、开发和优化创新能

力。

3.2培养学生程序设计的方法和技巧，提高学生编制清晰、合理、可读性

好的系统程序的能力，加深对操作系统课程的理解。

（二）课程目标对毕业要求的支撑

课程目标课程目标对指标点的

毕业要求具体指标点

序号支撑分析

3.1能够掌握本专业涉及的能够使用编程语言对模块的算法

3.设计/开发工程设计概念,原则和方法，

2.2/2.3/3.1/3.2进行实现；能够针对所得的数据

解决方案能够针对相关工程问题提出

合理的解决方案。结果进行分析，得出优化方案

能够使用编程环境模拟操作系统

4.1能够对人工智能领域的各个模块的功能以及算法；能够

1.1/1.2/2.1/

4.研究软件、硬件模块进行理论分在正确理解算法的前提下，设计

2.2/2.3/3.1/3.2

析和仿真。实现方案；能够对输入数据预测

输出结果，并能够验证其正确性

三、各教学环节学时分配

学时分配

教学方支撑课程目标

教学单元章名/项目/任务

总学理实验法序号

时论（训）

讲授法

模块一导学2.羽

20讨论式1.1/1.1

案例式

模块二处理机管理141。4

讨论式2.羽.1/12

案例式

模块三存储管理14104

讨论式2.羽g2

案例式

模块四设备管理1064

讨论式2.羽g2

案例式.山

模块五文件管理8441.1/1.1722

讨论式2.羽.1/3.2

合计483216

10

四、实验（训I）项目设置

实验项目实验性质主要仪器设备学时

1进程同步一一生产者消费者问题基础实验电脑2

2处理机调度一一银行家算法基础实验电脑2

3存储管理一一页面置换算法基础实验电脑4

4设备管理一一磁盘调度算法基础实验电脑4

5文件管理基础实验电脑4

合计16

五、教学内容及要求

模块一导学

【教学目标】

素质：使学生在了解国内外操作系统发展历程的同时，深刻理解中华民族的灿烂文

明、敢为人先的创新精神，让同学们产生强烈的民族自豪感，培养学生的家国情怀；激

发学生对专业知识的和专业技能的兴趣，提升学生为国家操作系统发展做出贡献的拼搏

精神。

知识：了解操作系统的形成和发展过程、操作系统的结构。熟悉多道程序设计、批

处理系统、分时系统和实时系统等重要概念。掌握操作系统作用、功能与特性；操作系

统各模块功能及特征。

能力：能够建立整机思想。

【重点与难点】

重点：操作系统的基本特征、主要功能。

难点：操作系统的基本特征、主要功能。

【教学内容】

1.操作系统的目标和作用。

2.操作系统的发展过程。

3.操作系统的基本特征。

4.操作系统的主要功能。

模块二处理机管理

【教学目标】

素质,激发学生运用扎实的专业知识解决实际问题的创新意识，提升学生专业素养

11

和双创素质；树立IT职业人的敬业精神，培养团结协作的工作作风和严谨求实的工作

态度。

知识：了解进程与程序的区别；利用硬件方法解决进程互斥。熟悉：进程的基本概

念与特征；经典的进程同步问题；线程的概念。掌握进程的基本状态转换；进程控制；

临界区、临界资源等概念；利用信号量机制解决进程互斥与同步；进程通信的概念，各

种不同的进程通信类型；线程的实现。

了解处理机调度的层次和调度算法的目标；产生死锁的各种原因。熟悉衡量调度性

能优劣的作业周转时间、进程周转时间等概念。掌握操作系统中存在的3级调度；调度

算法；各种死锁解决措施，特别是避免死锁的方法。

能力：养成认真分析问题的习惯，提高解决问题的能力，具有软件系统的分析、设

计、开发和优化创新能力。培养学生程序设计的方法和技巧，提高学生编制清晰、合理、

可读性好的系统程序的能力，加深对操作系统课程的理解。

【重点与难点】

重点：进程的控制；进程的同步；进程通信；进程调度；实时调度；死锁概述；避

免死锁。

难点：进程的同步；进程通信；避免死锁。

【教学内容】

1.前驱图和程序执行V

2.进程的描述。

3.进程的控制

4.进程的同步。

5.进程通信。

6.线程的基本概念和实现。

7.处理机调度的层次和调度算法的目标。

8.作业与作业调度。

9.进程调度。

10.实时调度。

11.死锁概述。

12.预防、避免死锁。

13.死锁的检测和解除。

12

模块三存储管理

【教学目标】

素质：引导学生处理问题时要适时变换思维方式，突破陈规、大胆创新、敢于创造,

提高学生的双创素质和创造精神；启发学生的创新思维，引导学生为了实现人生目标而

坚持不懈，提升学生的双创素质和敬业精神。

知识：了解层次结构；三种程序链接方式；分段存储管理方式。熟悉相关概念：逻

辑（虚拟）地址空间，存储（物理地址）空间，静态重定位，动态重定位。掌握三种程序装

入方式：绝对装入、可重定位装入、动态运行时装入；连续分配存储管理的几种方式；

分页存储管理方式。了解请求分段存储管理方式。熟悉虚拟存储器的基本概念。掌握请

求分页存储管理方式；请求分段存储管理方式；页面置换算法；抖动与工作集C

能力：培养学生程序设计的方法和技巧，提高学生编制清晰、合理、可读性好的系

统程序的能力：具有软件系统的分析、设计、开发和优化创新能力，进而能够提高解决

复杂工程问题的能力。

【重点与难点】

重点：连续分配存储管理方式；分页存储管理方式；分段存储管理方式；对换；请

求分页存储管理方式；页面置换算法；抖动与工作集；请求分段存储器管理方式。

难点：对换；页面置换算法；抖动与工作集。

【教学内容】

1.存储器的层次结构C

2.程序的装入和链接c

3.连续分配存储管理方式。

4.分页存储管理方式,

5.分段存储管理方式°

6.对换。

7.虚拟存储器概述。

8.请求分页存储管理方式。

9.页面置换算法。

10.抖动与工作集。

11.请求分段存储器管理方式。

模块四设备管理

13

【教学目标】

素质：让学生坚定使用自己的专业技能提高中国速度和中国效率的信心，培养学生

的大国工匠精神；教育学生在能够使用所学知识解决实际问题，提高学生的专业技能；

学习磁盘的坚持不懈的调度精神，培养学生的劳动精神。

知识：了解I/O系统的组成；Spooling技术；设备驱动程序。熟悉缓冲管理；中断

机构和中断处理程序。掌握I/O控制方式；磁盘调度算法。

能力：具有软件系统的分析、设计、开发和优化创新能力。培养学生程序设计的方

法和技巧，提高学生编制清晰、合理、可读性好的系统程序的能力，加深对操作系统课

程的理解。

【重点与难点】

重点：I/O设备和设备控制器；中断机构和中断处理程序；设备驱动程序；缓冲区

管理：磁盘存储器的性能和调度。

难点：缓冲区管理；磁盘存储器的性能和调度。

【教学内容】

1.1/0系统的功能、模型和接口。

2.I/O设备和设备控制器。

3.中断机构和中断处理程序。

4.设备驱动程序。

5.缓冲区管理。

6.磁盘存储器的性能和调度。

模块五文件管理

【教学目标】

素质：启发学生在未来的智能互联网时代，技术发展迅速，无论开发什么产品都要

考虑到用户的使用舒适性，务必做到精益求精，提高学生的工匠精神。

知识：了解文件共享的含义，实现文件共享的方法；文件保护的相关方法。熟悉文

件的相关概念。掌握文件的逻辑结构；单级目录结构、两级目录结构、树型目录结构以

及各自的目录查询技术。

能力：培养学生程序设计的方法和技巧，提高学生编制清晰、合理、可读性好的系

统程序的能力，加深对操作系统课程的理解；使学生具有软件系统的分析、设计、开发

和优化创新能力。

14

【重点与难点】

重点：文件的逻辑结构；文件目录；文件共享。

难点：文件共享。

【教学内容】

1.文件和文件系统。

2.文件的逻辑结构。

3.文件目录。

4.文件共享。

5.文件保护。

六、课程考核方式

本课程考核形式为试卷。总评成绩由平时成绩、期中成绩和期末考试成绩组成。其

中，平时成绩占总评成绩的30乐期中成绩占10%、期末成绩占总评成绩70%。

七、教学资源

1.建议教材

《计算机操作系统》（慕课版），汤小丹，人民邮电出版社，2020年.

2.参考资料

《计算机操作系统》，郁红英王磊，清华大学出版社，2018年第三版

3.学习网站

https://moocl-l.chaoxing.com/m）?course/teachercourse?moocld=203637989

大纲制订人：陈梅

大纲审定人：陈梅

制订日期：2020年8月

15

《机器学习与模式识别》五育融合课程双创教学大纲

课程代码：28110251

课程名称：机器学习与模式识别

开课单位：计算机学院

课程类型：专业教育平台课程

总学时：48理论学时：32实验（训）学时：16

学分：3

适用专业：人工智能专业。

先修课程：高等数学（数学分析）、线性代数（高等代数）、概率论与数理统计、

程序设计基础

一、课程性质与定位

《机器学习与模式识别》课程是人工智能专业的专业必修课程，是研究机器学习、

模式识别基本理论和技术的学科。通过本课程的学习，使学生理解机器学习的基本问题

和基本算法，掌握它们的实践方法，为学生今后从事相关领域的研究工作或项目开发工

作奠定坚实的基础。

具体来讲，要使学生理解聚类、回归、分类、标注相关算法并掌握它们的应用方法;

理解概率类模型并掌握它们的应用方法；理解神经跳络类模型并掌握它们的应用方法；

理解深度学习模型并掌握它们的应用方法；理解距离度量、模型评价、过拟合、最优化

等机器学习基础知识；掌握特征工程、降维与超参数调优等机器学习工程应用方法。

（一）课程目标

通过本课程学习，使学生达到以下目标：

素质目标1.1、通过对该课程的学习，培养学生的科学精神和态度。

1.2.通过实验模块的学习，培养学生运用创新思维解决问题，动手实践

的能力，为学生的终身可持续发展奠定基础。

知识目标2.1、通过对机器学习与模式识别的基本概念、原理和基本方法的讲解，

让学生理解并掌握机器学习和模式识别的基本技术。

2.2、培养学生利用机器学习和模式识别方法，运用技能解决本专业和相

关领域的实际问题的能力°

16

能力目标3.1、鼓励学生运用知识解决各自学科的实际问题。培养他们的独立科研

能力和理论联系实际的能力。

（二）课程目标对毕业要求的支撑

课程目标课程目标对指标点的

毕业要求具体指标点

序号支撑分析

1.2学生应理解与掌握人工智能的1.1通过对该课程的学习，培养学生

基础理论和基本方法，理解人工智2.1的科学精神和态度。

能系统中的基本工程知识，并具有通过对机器学习与模式识别的

1.工程知识

一定的计算思维能力。基本概念、原理和基本方法的讲解，

让学生理解并掌握机器学习和模式

识别的基本技术。

2.1学生应能够通过数学、自然科1.2通过实验模块的学习，培养学生

学、人工智能的基本理论与方法，2.2运用创新思维解决问题，动手实践的

对相关工程问题进行识别和有效分能力，为学生的终身可持续发展奠定

2.问题分析解。基础。

培养学生利用机器学习和模式

识别方法，运用技能解决本专业和相

关领域的实际问题的能力

3.1能够掌握本专业涉及的工程设2.2培养学生利用机器学习和模式

计概念、原则和方法,能够针对相关3.1识别方法，运用技能解决本专业和相

3.设计/开发解工程问题提出合理的解决方案。关领域的实际问题的能力。

决方案鼓励学生运用知识解决各自学

科的实际问题。培养他们的独立科研

能力和理论联系实际的能力。

5.使用现代工具5.3具备使用实验设备、计算机软1.2通过实验模块的学习，培养学生

3.1运用创新思维解决问题,动手比践的

件和现代信息工具对复杂工程问题能力，为学生的终身可持续发展奠定

基础。

进行模拟或仿真的能力，理解其使

鼓励学生运用知识解决各自学

用要求、运用范围和局限性。科的实际问题。培养他们的独立科研

能力和理论联系实际的能力。

三、各教学环节学时分配

学时分配

支撑课程

教学单元章名/项目/任务翘教学方法

总学时理论目标序号

（训）

模块一机器学习与模式识别概述422讲授法1.1

模块二分类844学导式2.1

模块三聚类844启发式2.1

模块四人工神经网络642讲授法2.1

模块五迁移学习642讲授法2,1

模块六深度学习440案例式2.1

17

学时分配

支撑课程

教学单元章名/项目/任务教学方法

总学时理论现目标序号

（训）

模块七强化学习642讨论式2.1

模块八深度学习440探究式2.1

复习220讲授法

合计483216

四、实验（训I）项目设置

序号实验项目实验性质学时

1环境搭建演示性2

2PCA降维基础性2

3聚类算法应用及比较验证性4

4房价回归验证性4

4电信用户流失分类验证性2

中文分词验证性2

16

五、教学内容及要求

模块一机器学习与模式识别概述

【教学目标】

素质：通过本章相关内容的学习，使学生思想政治坚定，德技并修，全面发展。

知识：机器学习应用领域，机器学习的发展历程。

能力：掌握必要的机器学习知识，具备科学思维。

【重点与难点】

重点：机器学习的基本概念，机器学习算法分类。

难点：机器学习的基本概念，机器学习算法及其分类，课程内容介绍，编程环境及

工具包。

【教学内容】

1.了解机器学习与模式识别的研究范围和内容

2.掌握决策论与信息论基础，模式识别的主要方法。

3.理解决策论与信息论基础、损失函数、错分率的最小化，期望损失的最小化；相

对烟，互信息。模式与模式识别，模式识别的主要方法，监督式识别与非监督式识别、

18

模式识别系统举例、模式识别系统的典型构成概念。

模块二分类

【教学目标】

素质：通过本章相关内容的学习，培养学生建立终身学习的意识，使学生具备独立

学习，获取新知识、新技能的能力。

知识：支持向量机算法，支持向量机的应用，决策树分类算法。

能力：培养学生获取新知识、新技能的能力，掌握信息收集和处理方法。

【重点与难点】

重点：距离度量，聚类算法评价指标，K均值算法，DBSCAN算法。

难点：聚类算法评价指标，DBSCAN算法。

【教学内容】

1.了解样本点常用距离度量，聚类算法评价指标。

2.掌握聚类算法分类，K均值聚类及其改进算法，聚类的任务。

3.理解DBSCAN算法及其派生算法，AGNES算法。

模块三聚类

【教学目标】

素质：通过本章相关内容的学习，培养学生建立终身学习的意识，使学生具备独立

学习，获取新知识、新技能的能力。

知识：K均值聚类算法、DB-SCAN算法。

能力：培养学生终身学习意识和竞争意识，在此过程中扩大知识面，具备独立学习、

获取新知识新技能的能力，掌握信息收集和处理方法。

【重点与难点】

重点：线性回归模型，梯度下降法，多项式回归，过拟合与泛化，向量相关性与岭

回归。

难点：最小二乘法求解线性回归模型，岭回归算法。

【教学内容】

1、回归任务与评价方法，

2、线性回归模型，全局最优、凸优化等机器学习中的最优化理论，

3、迭代法、梯度下降法、牛顿法等最优化方法，多项式回归，过拟合与泛化，向

量相关性与岭回归，局部回归。

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模块四人工神经网络

【教学目标】

素质：通过本章相关内容的学习，培养学生正确的人生观，世界观和价值观，使学

生具有责任感和社会意识C

知识：人工神经网络C

能力：培养学生获取新知识、新技能的能力，掌握信息收集和处理方法，提高学生

的审美素养和人文素养。

【重点与难点】

重点：决策树，Softmax回归，集成学习。

难点：决策树的样本集分裂方法，AUC评价指标。

【教学内容】

决策树、随机森林算法，分类任务与分类模型评价指标，逻辑回归，Softmax回归，

集成学习，类别不平衡问题。

模块五迁移学习

【教学目标】

素质：通过本章相关内容的学习，培养学生建立终身学习的意识，使学生具备独立

学习，获取新知识、新技能的能力。

知识：迁移学习。

能力：掌握信息收集和处理方法，会制定学习、工作计划，能进行自我管理和评价。

【重点与难点】

重点：数据预处理方法，主成分分析降维方法，网格搜索超参数调优方法。

难点：数据预处理方法，主成分分析降维方法。

【教学内容】

1.了解特征工程，数据总体分析，数据可视化，奇异值分解降维方法。

2.掌握数据预处理、主成分分析降维方法，网格搜索超参数调优方法。

3.理解随机搜索超参数调优方法。

模块六深度学习

【教学目标】

素质：通过本章相关内容的学习，培养学生建立终身学习的意识，使学生具备独立

学习，获取新知识、新技能的能力。

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知识：循环神经网络，卷积神经网络。

能力：培养学生获取新知识、新技能的能力，掌握信息收集和处理方法，培养学生

的审美素养和艺术素养，激发学生的文化创意激情。

【重点与难点】

重点：朴素贝叶斯分类，EM算法，隐马尔可夫模型。

难点：EM算法，隐马尔可夫模型。

【教学内容】

1.了解分类、聚类和标注任务的概率模型，生成模型和判别模型，概率模型的简化

假定。

2.掌握朴素贝叶斯分类，EM算法、隐马尔可夫模型。

3.理解条件随机场模型。

模块七强化学习

【教学目标】

素质：通过本章相关内容的学习，培养学生建立终身学习的意识，使学生具备独立

学习，获取新知识、新技能的能力。

知识：强化学习。

能力：培养学生获取新知识、新技能的能力，掌握信息收集和处理方法，激发学生

勇于创新创业的拼搏精神,

【重点与难点】

重点：神经元模型，神经网络的结构，误差反向传播学习算法，多层神经网络常用

损失函数，多层神经网络常用优化算法，多层神经画络中过拟合的抑制。

难点：误差反向传播学习算法，结合动量优化和步长优化的算法。

【教学内容】

1.了解多层神经网络常用优化算法，多层神经匣络中过拟合的抑制

2.掌握神经元模型，神经网络的结构，误差反向传播学习算法，多层神经网络常用

损失函数。

3.理解竞争学习，自组织特征映射网络的结构与学习。

第八章