《人工智能导论》课程教学大纲

人工智能导论（IntroductiontoArtificialIntelligence）课程基本信息课程编号：04021564课程总学时：32实验学时：0学时课程性质：选修课程属性:素质类、专业类开设学期：第5学期适用专业：电子信息专业对先修的要求：C语言，高度数学，工程数学对后续的支撑：毕业论文（设计）一、课程的教学理念、性质、目标和任务（300-500字，一级标题统一宋体五号字加粗）本课程是电子信息工程专业的选修课。人工智能是计算机科学与技术的一个前沿学科，它也是一个综合性的交叉学科。《人工智能导论》是关于计算机学科人工智能领域的一门基础课程，其目的是使学生初步了解人工智能的基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术，以便拓宽知识面，并为进一步学习和应用奠定基础。该课程主要讲述知识与知识表示、确定性推理、不确定性推理、搜索策略、专家系统、自然语言处理、机器学习、神经网络、人工智能在不同专业领域应用等方面内容，使学生对人工智能的基本内容、基本原理和基本方法有一个比较初步的认识。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（备注：毕业要求指标点应与专业人才培养方案相对应）毕业要求1掌握人工智能的基本理论与方法，培养学生利用人工智能方法、运用技能解决电子信息专业及农业工程图像识别相关领域问题的能力。指标点2.122大纲要求教学内容中有些内容要求学生自学，包括自学程序设计语言，如PYTHON等；并用来实现本课内一些程序验证内容，培养学生的自主学习能力。指标点3.13三、教学内容及进度安排序号教学内容学生学习预期成果课内学时教学方式支撑课程目标1第一单元人工智能概述1.课程主要内容 人工智能的概念、发展简史、研究内容和应用领域。 人工智能的基本技术，以及人工智能领域的前沿技术。1.重点和难点 教学重点：人工智能的发展趋势和前沿技术。 教学难点：理解人工智能概念。学生学习预期成果 掌握人工智能的基本方法与理论，培养学生利用人工智能方法、运用技能 解决本专业及相关领域实际问题的能力。2教学方式 线下面授的方式进行行业讲解，以及知识点讲解，使学生快速理解本课程体系的设计思路，让学生感受到人工智能对其个人未来生活和职业发展的影响。目标12第二单元人工智能应用体验1.课程主要内容 体验中心体验人工智能实体应用。2.重点和难点 感受体验中心各种AI设备的使用，理解AI设备应用技术原理。学生学习预期成果 能够理解自然语言识别、视觉识别、神经网络、视频处理、图像风格迁移、智能寻迹车、智能机械臂、自动驾驶车、生物识别等实验设备的原理，并会操作。4教学方式 放相关视频，讲解的教学方式，感受人工智能魅力，理解设备原理。目标13第三单元机器学习与深度学习1.课程主要内容 机器学习基本概念、发展简史。 深度学习基本概念和应用。2.重点和难点 教学重点：机器学习和深度学习的基本概念。 教学难点：理解机器学习和深度学习概念和方法。学生学习预期成果 掌握机器学习和深度学习的实践应用。4教学方式 线上自主学习，课程单元提供视频等教学资源。 线下带领学习深度学习基本知识目标14第四单元计算机视觉1.课程主要内容 计算机视觉的基本概念和发展史。 计算机视觉技术原理及实践应用。2.重点和难点 教学重点：计算机视觉的基本概念和应用。 教学难点：理解计算机视觉的技术原理。学生学习预期成果 掌握计算机视觉的基本概念、原理及技术应用。6教学方式 线上自主学习，课程单元提供2课时视频教学资源。 线下带领学习视觉技术基本知识目标25第五单元语音识别1.课程主要内容 语音识别基本原理介绍。 语音识别技术实现及应用场景介绍。2.重点和难点 教学重点：语音识别的应用场景。 教学难点：理解语音识别技术的原理及过程。学生学习预期成果 掌握语音识别技术的实际应用场景。6教学方式 线上自主学习，课程单元提供2课时视频教学资源。 线下带领学习语音识别基本知识目标26第六单元自然语言处理1.课程主要内容 自然语言处理基本概念介绍。 自然语言处理技术实现及应用场景。2.重点和难点 教学重点：自然语言处理的技术应用场景。 教学难点：理解自然语言处理的技术原理。学生学习预期成果 理解自然语言处理的实际应用场景，并能结合实践解释自然语言处理的实际应用。4教学方式 线上自主学习，课程单元提供2课时视频教学资源。 线下带领学习自然语言处理基本知识目标27第七单元知识图谱1.课程主要内容 概念知识表示。 知识图谱技术发展及应用。2.重点和难点 教学重点：知识图谱的概念及应用。 教学难点：理解知识图谱的技术应用。学生学习预期成果 理解知识图谱的技术应用场景，以及解释实际应用中知识图谱的作用。4教学方式 线上自主学习，课程单元提供2课时视频教学资源。 线下带领学习知识图谱基本知识目标28第八单元行业应用和技术趋势1.课程主要内容 人工智能的行业实践应用。 人工智能发展的技术趋势。2.重点和难点 教学重点：人工智能行业的实践应用。 教学难点：把握人工智能发展的技术趋势。学生学习预期成果 了解人工智能在行业中的具体应用，在实际生活中能解释人工智能的具体应用案例。2教学方式 线下带领同学收集行业应用和技术发展趋势，并让同学分享目标1四、课程思政（宋体五号字在课程教学过程中将政治认同、家国情怀、文化素养、宪法法治意识、道德修养等思政元素融入专业教育，并举例说明）课程思政将知行合一的思想政治教育融入课程教学各个环节，使课程与思想政治理论课同向同行，形成协同效应，提高人才培养质量。本课程将在讲授工业革命与技术发展历史，为学生介绍人工智能技术对电子信息科学与技术的革命性作用和对国民经济发展的战略性影响。课程思政元素： 自主创新-全国北斗地基增强系统。 科学思维-阿里达摩院2020年研发的新冠肺炎全基因组检测分析技术。 科学思维-DaDianNao:一种加速机器学习的超级计算机。 创造意识-张旭豪在大学时代创办的“饿了么”。 勇攀高峰-科大讯飞：探索人工智能科技前沿“无人区”。课程思政：将知识、能力、价值观塑造有效融合到课程中，促进课程与思想政治理论同向同行、协同育人，将思政教育融入课程教学全过程。五、教材及参考资料（教材的选用应符合教育部和学校教材选用规定，教学资源丰富多样，体现思想性、科学性与时代性）1.选用教材：(必含信息：教材名称，作者，出版社，出版年度，版次，书号)（1）理论课教材：《人工智能技术导论》（第三版），廉师友，西安电子科技大学出版社，20202.参考书：（1）[美]NilsJ.Nilsson，（郑扣根，庄越挺译），人工智能，机械工业出版社，2000；（2）[美]StuartRussell，PeterNorvig，姜哲等译，人工智能——一种现代方法（第二版），人民邮电出版社，2004；（3）刘若辰，人工智能导论，清华大学出版社，2021六、教学条件需要智能穿戴设备1套。七、课程考核、考核方式及成绩评定序号课程目标（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(%)作业讨论考核1课程目标1（支撑毕业要求指标点2.1）1.1掌握人工智能的基本概念、研究内融和应用领域。1.2了解人工智能的行业应用055102课程目标1（支撑毕业要求指标点2.1）2.1领会人工智能应用场景555153课程目标1（支撑毕业要求指标点2.1）3.1掌握机器学习的基本概念和应用；3.2掌握深度学习的基本概念和应用。0520254课程目标2（支撑毕业要求指标点3.1）4.1掌握人工智能技术的概念及实践应用；4.2掌握人脸识别的原理及实现过。4.3理解人工智能技术的原理和实现过程。5520305课程目标2（支撑毕业要求指标点3.1）5.1理解人工智能发展趋势；551020合计15256060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》（1）课堂表现考核内容及评分标准课程目标考核内容评分标准90-100分80-89分70-79分60-69分<60分课程目标1（5%）1.1掌握人工智能的基本概念、研究内融和应用领域。1.2了解人工智能的行业应用按时交作业；基本概念正确、论述逻辑清楚；层次分明，语言规范。考勤完整。按时交作业；基本概念正确、论述基本清楚；语言较规范。考勤完整。按时交作业；基本概念基本正确；论述基本清楚；语言基本规范。考勤不完整。按时交作业；有抄袭现象；或者基本概念不清楚、论述不清楚。缺勤。不能按时交作业；有抄袭现象；或者基本概念不清楚、论述不清楚。缺勤。课程目标1（5%）2.1领会人工智能应用场景按时交作业；基本概念正确、论述逻辑清楚；层次分明，语言规范。考勤完整。按时交作业；基本概念正确、论述基本清楚；语言较规范。考勤完整。按时交作业；基本概念基本正确；论述基本清楚；语言基本规范。考勤不完整。按时交作业；有抄袭现象；或者基本概念不清楚、论述不清楚。缺勤。不能按时交作业；有抄袭现象；或者基本概念不清楚、论述不清楚。缺勤。课程目标1（5%）3.1掌握机器学习的基本概念和应用；3.2掌握深度学习的基本概念和应用。按时交作业；基本概念正确、论述逻辑清楚；层次分明，语言规范。考勤完整。按时交作业；基本概念正确、论述基本清楚；语言较规范。考勤完整。按时交作业；基本概念基本正确；论述基本清楚；语言基本规范。考勤不完整。按时交作业；有抄袭现象；或者基本概念不清楚、论述不清楚。缺勤。不能按时交作业；有抄袭现象；或者基本概念不清楚、论述不清楚。缺勤。课程目标2（5%）4.1掌握人工智能技术的概念及实践应用；4.2掌握人脸识别的原理及实现过。按时交作业；基本概念正确、论述逻辑清楚；层次分明，语言规范。考勤完整。按时交作业；基本概念正确、论述基本清楚；语言较规范。考勤完整。按时交作业；基本概念基本正确；论述基本清楚；语言基本规范。考勤不完整。按时交作业；有抄袭现象；或者基本概念不清楚、论述不清楚。缺勤。不能按时交作业；有抄袭现象；或者基本概念不清楚、论述不清楚。缺勤。课程目标2（5%）5.1理解人工智能发展趋势；按时交作业；基本概念正确、论述逻辑清楚；层次分明，语言规范。考勤完整。按时交作业；基本概念正确、论述基本清楚；语言较规范。考勤完整。按时交作业；基本概念基本正确；论述基本清楚；语言基本规范。考勤不完整。按时交作业；有抄袭现象；或者基本概念不清楚、论述不清楚。缺勤。不能按时交作业；有抄袭现象；或者基本概念不清楚、论述不清楚。缺勤。（2）作业评分标准课程目标成绩优秀（90-100分）良好（80-89分）中等（70-79分）及格（60-69分）不及格（<60分）课程目标1（5%）书写认真数据正确内容丰富书写认真数据基本正确内容满足要求书写工整数据基本正确内容基本满足要求数据基本正确内容基本满足要求数据不正确内容不满足要求课程目标2（5%）书写认真数据正确内容丰富书写认真数据基本正确内容满足要求书写工整数据基本正确内容基本满足要求数据基本正确内容基本满足要求数据不正确内容不满足要求课程目标2（5%）书写认真数据正确内容丰富书写认真数据基本正确内容满足要求书写工整数据基本正确内容基本满足要求数据基本正确内容基本满足要求数据不正确内容不满足要求每次作业按百分制评分，以所有作业的平均成绩计入总成绩。（3）期末考核内容及评分标准课程目标考核内容评分标准90-100分80-89分70-79分60-69分<60分课程目标1（5%）1.1掌握人工智能的基本概念、研究内融和应用领域。1.2了解人工智能的行业应用基本概念正确、论述逻辑清楚；层次分明，语言规范。基本概念正确、论述基本清楚；语言较规范。基本概念基本正确；内容基本完整。基本概念基本正确。基本概念不正确。课程目标2（5%）2.1领会人工智能应用场景基本概念正确、论述逻辑清楚；层次分明，语言规范。基本概念正确、论述基本清楚；语言较规范。基本概念基本正确；内容基本完整。基本概念基本正确。基本概念不正确。课程目标2（5%）3.1掌握机器学习的基本概念和应用；3.2掌握深度学习的基本概念和应用。基本概念正确、论述逻辑清楚；层次分明，语言规范。基本概念正确、论述基本清楚；语言较规范。基本概念基本正确；内容基本完整。基本概念基本正确。基本概念不正确。课程目标2（5%）4.1掌握人工智能技术的概念及实践应用；4.2掌握人脸识别的原理及实现过。基本概念正确、论述逻辑清楚；层次分明，语言规范。基本概念正确、论述基本清楚；语言较规范。基本概念基本正确；内容基本完整。基本概念基本正确。基本概念不正确。课程目标2（5%）5.1理解人工智能发展趋势；基本概念正确、论述逻辑清楚；层次分明，语言规范。基本概念正确、论述基本清楚；语言较规范。基本概念基