本 科 课 程 教 学 大 纲
一、基本信息
课程名称 | 中文 | 人工智能导论 | |||||||
英文 | Introduction to Artificial Intelligence | ||||||||
课程编码 | 610 | 课程大类 | 普通课 | ||||||
课程体系 | 通识教育课 | 课程分类 | 数据科学与人工智能 | ||||||
课程群类别 | 人工智能通识课群 | ||||||||
学分 | 总学时 单位:学时/周 | 理论 | 实验 学时 | 普通实践学时 | 集中性实践 教学学时 | ||||
课内学时 | 课外学时 | ||||||||
2 | 32 | 32 |
| 0 | 0 |
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课程负责人 | 姓名 | 工号 | 性别 | 出生年月 | 职称 | 学历/学位 | |||
刘小东 | 004421 | 女 | 1971.7 | 副教授 | 本科/硕士 | ||||
其他主讲教师 | 李荣鑫 | 004586 | 男 | 1974.10 | 副教授 | 研究生/硕士 | |||
喻国平 | 004124 | 男 | 1963.11 | 教授 | 研究生/硕士 | ||||
刘晓清 | 015032 | 男 | 1962.11 | 副教授 | 本科/学士 | ||||
授课方式 | 传统教学、多媒体教学结合形式 | ||||||||
开课单位 | 信息工程学院计算中心 | ||||||||
面向专业 | 全校 | ||||||||
先修课程 | 《计算机应用基础》 | ||||||||
课程关键词 | 知识表示、知识搜索、推理、机器学习、专家系统 | ||||||||
二、教材与参考资料
教 材 | 《人工智能》丁世飞．清华大学电出版社．2018第6次印刷 ISBN：978-7-302-38389-5 |
参 考 书 | 《人工智能导论》，鲍军鹏等 主编，机械工业出版社，2011年 ISBN:9787111288374; 《智能的本质》，皮挨罗.斯加鲁非 著，人民邮电出版社，2017年 ISBN:9787115443786 《科学+遇见人工智能》，长城会编写，人民邮电出版社，2017年 ISBN:9787115455437 |
参考网站 |
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三、课程目标（含德育目标）
知识目标 | 了解人工智能概念、知识表示的各种方法、知识搜索中的各种策略、自动推理原理及方法、非精确推理的概念及方法、介绍机器学习的概念及各种机器学习方法的基本原理、了解专家系统概念及工作原理 |
能力目标 | 通过本课程的学习，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步的了解，对主要技术及应用有一定掌握，开阔学生的视野，启发学生对人工智能的兴趣、培养学生的智能思维及保持积极探索新知识、新技术的热情，逐步养成系统思考问题的能力。 |
综合素质目标 | 在教学中，从大学生求知需求出发，遵循学生成长规律，立足人才培养目标和学科优势，进行系统设计，在教学目标的制定过程中注重“价值引导”，深度拓展教学内容，培养学生对工作学习效率的理解，引导学生规章意识，纪律意识、大局意识，合作精神，认识严谨工作作风的重要性，启发学生勤于思考，勇于探索专业未知领域。 |
（注：课程目标要兼顾 “知识传授、能力培养、价值引导”三方面的目标）
四、本课程培养的能力
学科知识 | 问题分析能力 | 解决问题能力 | 创新能力 | 研究能力 | 使用现代工具 | 沟通能力 | 团队协作能力 | 国际视野 | 职业规范 | 终身学习能力 | 其他 |
√ | √ | √ | √ |
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| √ |
| √ |
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（注：选择若干项在下面的空格里打勾“√”）
五、课程简介
中文 简介 | 人工智能是计算机科学的一个分支，是一门研究机器智能的学科，即用人工的方法和技术，研制各种自动化机器或智能机器用以模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些机器思维或脑力劳动自动化。本课程介绍人工智能的发展、应用领域，及在机器智能设计中要解决的问题，包括知识的表示、知识的搜索、推理、机器学习等，并就这几个问题采用的常用技术方法进行讲解。 |
英文 简介 | Artificial intelligence is a branch of computer science, is the study of machine intelligence, use artificial methods and techniques, developed a variety of automated machines or smart to imitate, extend and expand the intelligent person, to realize the automatic certain machine thought or mental Labour.This course is an introduction to the development of artificial intelligence, application field, and in the problem to be solved in the design of machine intelligence, including knowledge representation, knowledge search, reasoning, and machine learning, and then using this a few commonly used methods of interpretation. |
六、教学内容及其课程目标支撑关系
章节 顺序 | 章节名称 | 课时 | 知识点 | 支撑 关系 |
1 | 人工智能概述 | 3 | 人工智能的发展及其定义；人工智能的研究目标；人工智能的研究内容；人工智能的研究方法 |
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2 | 知识表示 | 3 | 知识的概念及特征；知识表示的主要方法；谓词表示法；产生式表示法；框架表示法；语义网络表示法 |
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3 | 知识搜索策略 | 6 | 问题的状态空间表示；回溯策略；无信息图搜索；广度优先和深度优先搜索法；启发式搜索；博弈树搜索 |
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4 | 确定性推理 | 6 | 推理的基本概念；推理的控制策略及分类；谓词公式的推理规则；归结演绎推理的归结策略；基于规则的正向和反向推理 |
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5 | 非确定性推理 | 3 | 不确定推理的概念；知识不确定的来源；不确定推理要解决的基本问题；不确定方法分类；主观贝叶斯方法；可信度方法 |
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6 | 机器学习 | 6 | 机器学习的基本概念；机器学习的主要方法；机器学习和人类学习的区别；机器学习的分类；机器学习主要方法的机制 |
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7 | 专家系统 | 3 | 专家系统简述；专家系统基本结构及工作原理；专家系统的开发过程 |
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七、课程思政目标及其教学设计
课程思政 目标 | 教学设计 |
培养学生的国家荣誉感、民族自豪感，及未来担负国家强国使命的责任感 | 在概述中，讲解我国人工智能技术从无到有的发展及现有的成就及不足，对学生融入爱国主义元素教育 |
培养学生的开放式思维和创新精神 | 讲解人工智能技术中各种人类知识是如何在机器内实现表示和存储的，在此对学生融入不要局限于现有的各种技术，要思考知识的多样性和技术的多样性，知识表达及推理效率结合多方面的考虑 |
培养学生学科融入和学生交叉的思想，开拓开发多种思维模式 | 探讨人类认知、推理思维的各种模式，讲解机器推理的各种实现方法，鼓励学生要多学科交叉，多学科技术融入 |
培养学生对科学和自然的强烈好奇心及对生命的敬畏和对人类的自豪感 | 探讨人类知识的来源，人类学习的各种本能，自然及各种高效方法，在此融入人类的伟大，生命与自然的奇妙及人类有多少奥秘有待研究 |
八、课程目标评价方法
（一）考核方式
课程目标 | 考核来源 | 合计 | |||||
课堂考勤和纪律和作业 | 期末考试 |
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知识和能力目标 |
| 60 |
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| 60 |
综合素质目标 | 40 |
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| 40 |
（注：请选择若干考核来源，并在对应的课程目标中填上分数，考核来源可以由随堂测验、期中考试、课堂讨论、课堂报告、文献阅读、小组作业在线学习、在线讨论、实验项目、期末考试等中的若干种组成）
（二）评分标准
课程目标 | 评分标准 | 合计 | ||||
85-100 （A） | 75-84 （B） | 62-74 （C） | 60-61 （D） | 0-59 （E） | ||
目标 | 20% | 50% | 25% | 5% |
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九、审核意见
执笔人 | 刘小东 | 执笔人联系电话 | 13699540723 |
课程负责人/专业负责人审核意见 |
签名： 年 月 日 | ||
论证专家意见 |
签名： 年 月 日 | ||
系审核意见 |
签名： 年 月 日 | ||
学院审核意见 |
签名（盖章）： 年 月 日 | ||
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