《人工智能導(dǎo)論》教學(xué)大綱課程英文名IntroductionofArtificialIntelligence課程代碼03M0278學(xué)分2總學(xué)時(shí)32理論學(xué)時(shí)32實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)0上機(jī)學(xué)時(shí)0實(shí)踐學(xué)時(shí)0課程類別學(xué)科基礎(chǔ)課課程性質(zhì)選修課先修課程《高等數(shù)學(xué)A1/A2》、《線性代數(shù)A》、《Python程序設(shè)計(jì)》、《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)A》適用專業(yè)人工智能開課學(xué)院信息工程學(xué)院注：課程類別是指公共基礎(chǔ)課/學(xué)科基礎(chǔ)課/專業(yè)教育課；課程性質(zhì)是指必修/限選/任選。一、課程地位與課程目標(biāo)（一）課程地位《人工智能導(dǎo)論》是人工智能專業(yè)的重要基礎(chǔ)課程，承擔(dān)著學(xué)生對(duì)人工智能學(xué)科理論與技術(shù)的啟蒙任務(wù)，在專業(yè)人才培養(yǎng)體系中具有核心地位。通過系統(tǒng)介紹人工智能的基本概念、發(fā)展歷程、主要研究領(lǐng)域及關(guān)鍵技術(shù)，本課程幫助學(xué)生構(gòu)建清晰的知識(shí)體系，為后續(xù)專業(yè)核心課程的學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。同時(shí)，課程注重理論與實(shí)踐結(jié)合，初步培養(yǎng)學(xué)生智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的能力，并通過對(duì)人工智能倫理與社會(huì)影響的探討，增強(qiáng)學(xué)生的社會(huì)責(zé)任感與科學(xué)價(jià)值觀。作為連接學(xué)科基礎(chǔ)與專業(yè)核心課程的橋梁，《人工智能導(dǎo)論》對(duì)培養(yǎng)具有理論素養(yǎng)、工程實(shí)踐能力和創(chuàng)新精神的人工智能復(fù)合型技術(shù)人才具有重要意義。（二）課程目標(biāo)本課程旨在幫助學(xué)生系統(tǒng)掌握人工智能的基本概念、理論框架和關(guān)鍵技術(shù)，了解人工智能的發(fā)展歷程和研究現(xiàn)狀，為后續(xù)專業(yè)課程學(xué)習(xí)奠定理論和實(shí)踐基礎(chǔ)。具體目標(biāo)（ILO，IntendedLearningOutcomes）包括：構(gòu)建理論基礎(chǔ)（ILO-1）：使學(xué)生掌握人工智能的基本概念、核心理論和主要研究領(lǐng)域，包括知識(shí)表示、推理方法、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，為理解人工智能技術(shù)奠定基礎(chǔ)。提升實(shí)踐能力（ILO-2）：通過案例分析與實(shí)踐任務(wù)，初步培養(yǎng)學(xué)生在實(shí)際問題中應(yīng)用人工智能方法的能力，為設(shè)計(jì)智能系統(tǒng)和解決復(fù)雜工程問題提供實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。培養(yǎng)創(chuàng)新思維（ILO-3）：激發(fā)學(xué)生對(duì)人工智能技術(shù)的興趣，培養(yǎng)創(chuàng)新意識(shí)和探索精神，引導(dǎo)學(xué)生關(guān)注前沿技術(shù)動(dòng)態(tài)，為后續(xù)深入研究與開發(fā)創(chuàng)造條件。增強(qiáng)社會(huì)責(zé)任感（ILO-4）：通過對(duì)人工智能倫理、安全及其對(duì)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、文化影響的討論，培養(yǎng)學(xué)生的社會(huì)責(zé)任感和正確的價(jià)值觀，使其能夠在未來的工程實(shí)踐中綜合考慮技術(shù)與社會(huì)因素。本課程作為人工智能專業(yè)的重要啟蒙課程，旨在培養(yǎng)學(xué)生系統(tǒng)的理論素養(yǎng)、初步的實(shí)踐能力和全面的社會(huì)責(zé)任感，為成為具有創(chuàng)新精神和實(shí)踐能力的人工智能技術(shù)人才打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。二、課程目標(biāo)達(dá)成的途徑與方法以課堂教學(xué)為主，結(jié)合出勤、課堂討論、課外作業(yè)、期末考試等多種形式，全面提升學(xué)生的知識(shí)掌握和實(shí)踐能力。課堂教學(xué)：通過教師系統(tǒng)講授人工智能的基本概念、核心理論、關(guān)鍵技術(shù)和典型應(yīng)用，幫助學(xué)生構(gòu)建清晰的學(xué)科知識(shí)體系，并結(jié)合案例分析促進(jìn)理解。課堂討論：圍繞人工智能領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題、前沿技術(shù)以及實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，組織學(xué)生開展小組討論，培養(yǎng)學(xué)生的批判性思維、團(tuán)隊(duì)合作能力和表達(dá)能力。課外作業(yè)：引導(dǎo)學(xué)生通過指定閱讀材料、完成課后作業(yè)和實(shí)踐項(xiàng)目，進(jìn)一步加深對(duì)課堂知識(shí)的理解，鍛煉自主學(xué)習(xí)能力和問題解決能力。期末考試：通過綜合性考試評(píng)價(jià)學(xué)生對(duì)課程知識(shí)的掌握程度，同時(shí)檢驗(yàn)其在知識(shí)應(yīng)用和分析問題方面的能力。這種多元化的教學(xué)模式旨在提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，增強(qiáng)其理論與實(shí)踐相結(jié)合的能力，為后續(xù)課程學(xué)習(xí)和專業(yè)發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。課程目標(biāo)課程目標(biāo)達(dá)成的途徑與方法ILO-1課堂教學(xué)、課堂討論、課外作業(yè)、期末考試ILO-2課堂教學(xué)、課外作業(yè)、期末考試ILO-3課堂討論ILO-4出勤、課堂討論三、課程目標(biāo)與相關(guān)畢業(yè)要求的對(duì)應(yīng)關(guān)系課程目標(biāo)課程目標(biāo)對(duì)畢業(yè)要求的支撐程度（H、M、L）畢業(yè)要求1畢業(yè)要求2畢業(yè)要求3課程目標(biāo)1H課程目標(biāo)2M課程目標(biāo)3M課程目標(biāo)4M注：1.支撐強(qiáng)度分別填寫H、M或L（其中H表示支撐程度高、M為中等、L為低）。四、課程主要內(nèi)容與基本要求第一章緒論1.1人工智能的基本概念1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)史1.3人工智能研究的基本內(nèi)容1.4人工智能的主要研究領(lǐng)域基本要求：了解人工智能的定義和特征，掌握人工智能的發(fā)展歷程及其重要階段，了解人工智能研究的主要內(nèi)容和領(lǐng)域。通過學(xué)習(xí)人工智能發(fā)展的歷史與趨勢(shì)，激發(fā)學(xué)生對(duì)人工智能技術(shù)的興趣，增強(qiáng)探索和創(chuàng)新的意識(shí)。結(jié)合人工智能發(fā)展的背景與成就，增強(qiáng)學(xué)生的民族自豪感和科技報(bào)國(guó)的使命感，樹立正確的價(jià)值觀和社會(huì)責(zé)任感。第二章知識(shí)表示與知識(shí)圖譜2.1知識(shí)與知識(shí)表示的概念2.2一階謂詞邏輯表示法2.3產(chǎn)生式表示法2.4框架表示法2.5知識(shí)圖譜基本要求：掌握知識(shí)表示的基本方法，包括一階謂詞邏輯、產(chǎn)生式、框架表示等，了解知識(shí)圖譜的提出、構(gòu)建及應(yīng)用。通過學(xué)習(xí)，提升學(xué)生對(duì)知識(shí)表示技術(shù)的理解和實(shí)際應(yīng)用能力。引導(dǎo)學(xué)生認(rèn)識(shí)知識(shí)共享與傳遞的重要性，培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)合作和共享精神，為解決社會(huì)復(fù)雜問題貢獻(xiàn)智慧。第三章確定性推理方法3.1推理的基本概念3.2自然演繹推理3.3謂詞公式化為子句集的方法3.4魯賓孫歸結(jié)原理3.5歸結(jié)反演基本要求：了解確定性推理的原理與方法，掌握魯賓孫歸結(jié)原理及其在問題求解中的應(yīng)用。通過案例分析，培養(yǎng)學(xué)生邏輯思維能力和問題求解能力。通過學(xué)習(xí)人工智能的推理過程，增強(qiáng)學(xué)生對(duì)邏輯嚴(yán)謹(jǐn)性和科學(xué)精神的認(rèn)知，引導(dǎo)學(xué)生追求真理和創(chuàng)新。第四章不確定性推理方法4.1不確定性推理的概念4.2可信度方法4.3證據(jù)理論4.4模糊推理方法基本要求：了解不確定性推理的核心概念和基本方法，掌握模糊推理和證據(jù)理論的基礎(chǔ)知識(shí)。通過案例學(xué)習(xí)，增強(qiáng)學(xué)生處理不確定性問題的能力。結(jié)合模糊推理的應(yīng)用場(chǎng)景，引導(dǎo)學(xué)生關(guān)注社會(huì)實(shí)際問題，培養(yǎng)其適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的能力和社會(huì)責(zé)任感。第五章搜索求解策略5.1搜索的概念5.2狀態(tài)空間的搜索策略5.3啟發(fā)式圖搜索策略基本要求：掌握搜索問題的基本概念和主要過程，了解盲目搜索與啟發(fā)式搜索的策略及其實(shí)現(xiàn)方法。通過學(xué)習(xí)典型搜索算法，培養(yǎng)學(xué)生的算法設(shè)計(jì)能力。通過問題求解過程，引導(dǎo)學(xué)生認(rèn)識(shí)堅(jiān)持探索與不斷優(yōu)化的重要性，樹立解決復(fù)雜問題的信心和毅力。第六章智能計(jì)算及其應(yīng)用6.1進(jìn)化算法的產(chǎn)生與發(fā)展6.2遺傳算法及其應(yīng)用6.3粒子群優(yōu)化算法及其應(yīng)用6.4蟻群算法及其應(yīng)用基本要求：掌握智能計(jì)算的基本原理和典型算法，包括遺傳算法、粒子群優(yōu)化和蟻群算法，了解其在實(shí)際問題中的應(yīng)用。通過動(dòng)手實(shí)踐，培養(yǎng)學(xué)生解決復(fù)雜優(yōu)化問題的能力。結(jié)合智能計(jì)算在社會(huì)實(shí)際問題中的應(yīng)用案例，激發(fā)學(xué)生探索未知領(lǐng)域的興趣，增強(qiáng)其對(duì)科技服務(wù)社會(huì)的責(zé)任感和使命感。第七章專家系統(tǒng)與機(jī)器學(xué)習(xí)7.1專家系統(tǒng)的基本概念與發(fā)展7.2機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念與分類7.3知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘基本要求：了解專家系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理及其分類，掌握數(shù)據(jù)挖掘的核心方法及其實(shí)際意義。通過案例分析，提升學(xué)生在實(shí)際場(chǎng)景中設(shè)計(jì)和應(yīng)用智能系統(tǒng)的能力。通過分析專家系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)在社會(huì)中的應(yīng)用，引導(dǎo)學(xué)生關(guān)注社會(huì)熱點(diǎn)問題，樹立服務(wù)社會(huì)和推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步的意識(shí)。第八章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用8.1神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念8.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習(xí)算法8.3深度學(xué)習(xí)及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)8.4生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)基本要求：掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念與工作原理，了解BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與應(yīng)用。通過實(shí)踐任務(wù)，培養(yǎng)學(xué)生利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決實(shí)際問題的能力。結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智慧醫(yī)療、教育等領(lǐng)域的典型應(yīng)用案例，激發(fā)學(xué)生對(duì)國(guó)家重大需求的關(guān)注，增強(qiáng)其社會(huì)責(zé)任感和科技向善的意識(shí)。五、課程學(xué)時(shí)安排章節(jié)號(hào)教學(xué)內(nèi)容學(xué)時(shí)數(shù)學(xué)生任務(wù)對(duì)應(yīng)課程目標(biāo)第一章第一章緒論1.1人工智能的基本概念1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)史1.3人工智能研究的基本內(nèi)容1.4人工智能的主要研究領(lǐng)域2預(yù)習(xí)人工智能基本概念和發(fā)展簡(jiǎn)史相關(guān)材料。完成課堂筆記并回答思考題，如“人工智能的定義是什么？”“人工智能發(fā)展經(jīng)歷了哪些階段？”搜索并整理人工智能發(fā)展史上的里程碑事件，提交一頁(yè)簡(jiǎn)要總結(jié)。ILO-1第二章第二章知識(shí)表示與知識(shí)圖譜2.1知識(shí)與知識(shí)表示的概念2.2一階謂詞邏輯表示法2.3產(chǎn)生式表示法2.4框架表示法2.5知識(shí)圖譜4自學(xué)知識(shí)表示的基本方法，并完成知識(shí)表示的課堂練習(xí)。使用簡(jiǎn)單案例（如動(dòng)物識(shí)別）嘗試構(gòu)建產(chǎn)生式規(guī)則，提交小組討論總結(jié)。習(xí)題：2.1/2.2/2.3ILO-1ILO-2第三章第三章確定性推理方法3.1推理的基本概念3.2自然演繹推理3.3謂詞公式化為子句集的方法3.4魯賓孫歸結(jié)原理3.5歸結(jié)反演4完成指定閱讀，理解推理基本概念及魯賓孫歸結(jié)原理。針對(duì)課堂提供的問題（如邏輯推理題），嘗試用歸結(jié)法進(jìn)行求解并提交結(jié)果。分組討論歸結(jié)反演的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，并準(zhǔn)備簡(jiǎn)要陳述材料。習(xí)題：3.3/3.4ILO-1ILO-2第四章第四章不確定性推理方法4.1不確定性推理的概念4.2可信度方法4.3證據(jù)理論4.4模糊推理方法4完成課后作業(yè)，練習(xí)可信度方法和模糊推理的基本運(yùn)算。調(diào)研模糊邏輯在工業(yè)控制中的應(yīng)用，提交個(gè)人案例分析作業(yè)。習(xí)題：4.1/4.2ILO-1ILO-2ILO-3第五章第五章搜索求解策略5.1．搜索的概念5.2．狀態(tài)空間的搜索策略5.3．盲目的圖搜索策略5.4．啟發(fā)式圖搜索策略4按照課堂要求，編程實(shí)現(xiàn)深度優(yōu)先搜索與寬度優(yōu)先搜索，并完成對(duì)比分析報(bào)告。針對(duì)實(shí)際問題（如迷宮求解），設(shè)計(jì)狀態(tài)空間的搜索圖并提交手繪圖示。思考題：5.7ILO-1ILO-2ILO-3第六章第六章智能計(jì)算及其應(yīng)用6.1．進(jìn)化算法的產(chǎn)生與發(fā)展6.2．基本遺傳算法6.3．遺傳算法的改進(jìn)算法6.4．遺傳算法的應(yīng)用6.5．群智能算法產(chǎn)生的背景6.6．粒子群優(yōu)化算法及其應(yīng)用6.7．蟻群算法及其應(yīng)用6自學(xué)遺傳算法的基本步驟并完成算法代碼實(shí)現(xiàn)作業(yè)。分組完成智能優(yōu)化問題（如路徑規(guī)劃）的案例分析，并提交小組報(bào)告。對(duì)比粒子群算法與蟻群算法的特點(diǎn)，完成課堂問答題并參與討論。ILO-1ILO-2ILO-3第七章第七章專家系統(tǒng)與機(jī)器學(xué)習(xí)7.1．專家系統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展7.2．專家系統(tǒng)的概念7.3．專家系統(tǒng)的工作原理7.4．知識(shí)獲取的主要過程與模式7.5．機(jī)器學(xué)習(xí)7.6．知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘7.7．專家系統(tǒng)的建立7.8．專家系統(tǒng)實(shí)例及其骨架系統(tǒng)7.9．專家系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境4完成機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法的自學(xué)任務(wù)，完成課后習(xí)題（如監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)的對(duì)比）。使用Python實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的專家系統(tǒng)推理模塊并提交代碼。ILO-1ILO-2ILO-4第八章第八章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用8.1．神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)8.2．BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習(xí)算法8.3．BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別中的應(yīng)用8.4．Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)8.5．Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用8.6．卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)8.7．生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用4按照課堂要求，完成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本算法實(shí)現(xiàn)，并繪制學(xué)習(xí)過程曲線。自學(xué)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，完成圖像分類案例實(shí)踐報(bào)告。小組設(shè)計(jì)一個(gè)基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)單任務(wù)（如生成手寫數(shù)字圖像），并進(jìn)行課堂展示。ILO-1ILO-2I