人工智能导论教学大纲（第4版）.doc

PAGE 《人工智能导论》课程教学大纲 英文课程名 Introduction of Artificial Intelligence 总 学 时 48 学 分 3 课程编码 226303 理论教学学时 36 适用专业 计算机科学与技术、数字媒体技术、物联网工程、软件工程、网络工程等 课程类别（请注明选修或必修） 通识课程 选修 实践 教学 学时 实验学时 先修课程 概率论与数理统计 程序设计基础等 大类基础课程 选修 上机学时 12 专业基础及专业课程 选修 其它 开课学院（部） 计算机科学与技术学院 一、课程的性质和教学目标 课程性质： 人工智能是计算机科学中的重要内容，已经成为计算机技术发展以及许多高新技术产品中的核心技术。由于人工智能是模拟人类智能解决问题，几乎在所有领域都具有非常广泛的应用。《人工智能导论》是计算机科学与技术、软件工程、网络工程等专业本科生的一门基础选修课程。本课程主要介绍人工智能问题求解的一般性原理和基本思想以及一些前沿内容，为学生提供最基本的人工智能技术和有关问题的入门性知识，为进一步学习和研究人工智能理论与应用奠定基础。 教学目标： 1. 了解人工智能的特点、主要研究领域、研究历史及未来发展动向。 2. 掌握人工智能的基本概念、基本原理和基本方法。 3. 了解应用人工智能技术解决实际问题的范例。 该课程的目标是把握计算机科学与技术的发展趋势，熟悉本专业的前沿知识和研究热点。该课程讲述了人工智能的发展简史、人工智能研究的基本内容和主要研究领域、人工智能的研究热点包括人工神经网络及其应用和遗传算法及其应用等。要求学生掌握基本创新方法，能够针对创新点开展切实有效的理论和应用研究。该课程紧密联系计算机学科中的前沿内容和所涉及的新技术，例如模糊推理方法及其在计算机控制系统中的应用、人工神经网络及其改进方法在模式识别、软测量、联想记忆、优化计算中的应用，遗传算法及其改进算法在生产调度中的应用等，学生通过该课程的学习能够了解基本的人工智能新技术和有关问题求解的创新方法；课程要求完成A*算法应用实验、遗传算法应用实验、基于神经网络的优化计算实验等自主型实验项目，学生通过实验，能够发挥主动性，研究探讨人工智能系统的运行和实现过程，提出思路并积极验证和探索自己的思路，从而更好的掌握知识，培养学生的理论联系实际能力和创新能力,逐步培养他们发现问题、提出问题、分析问题和解决问题的能力。 课程支撑的毕业要求及其指标点： 该课程支撑以下毕业要求和具体细分指标点： 【毕业要求3】设计/开发解决方案：能够设计针对复杂工程问题的解决方案，设计满足特定需求的系统、单元（部件）或工艺流程，并能够在设计环节中体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。 支撑指标点3-5：具备积极的创新思维和敏锐的创新意识，善于发现科学研究和工程应用中的创新点，掌握基本创新方法。 【毕业要求5】使用现代工具：能够针对复杂工程问题，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，包括对复杂工程问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。 支撑指标点5-4：能够掌握理论分析工具，从原理角度实现对工程问题的分析和预测，并在此过程中理解解决工程问题中的各种局限性。 二、课程教学方法设计 本课程以课堂教学为主，结合课内实验与课外自学、课堂讨论、团组大作业。 课堂教学主要讲解基本原理，结合人工智能最新前沿技术的相关介绍，辅助以最新的视频资料，使同学们对人工智能课程的各个章节产生兴趣，从而促进学习热情，在之后的理论教学中能更好地理解技术的先进性与实用性。 要求学生在课内学习的基础上，自己完成网络资料与科技文献的检索工作，针对感兴趣的章节进行自主学习，加深加强课堂理论教学，并提高自身的自学能力。 课外团队大作业要求学生能够运用课堂知识，在互相分工配合的基础上，进行适当的创新，运用人工智能的理论知识来解决一些实际的问题。大作业内容一般以实际生产实践中所遇到的问题为主，通过该方式可有效的提升学生学以致用的能力。 三、课程教学内容及学时分配 1．理论教学安排 序号 章节或知识模块 教学内容 学时分配 能力培养 教学要求 素质培养 教学要求 学生任务 作业要求 自学要求 讨论 1 第1章 绪论 1．人工智能的概念 2．人工智能的发展简史 3．人工智能研究的基本内容 4．人工智能的主要研究领域 2 了解人工智能研究的特点、内容、发展历史及未来，增加对人工智能学科的认识。把握计算机科学与技术的发展趋势。 了解人工智能研究的基本内容和主要研究领域，开阔学生思路，为以后学习和应用人工智能奠定基础。熟悉本专业的前沿知识和研究热点。 思考题 1.1 1.2 1.3 1.4 课前完成预习，课后