你知道这些成立人工智能学院和开设相关专业的高校
新机遇！政府工作报告中多次提及
3月5日，李克强总理在政府工作报告中四次提及“智能”，并特别指出要“加强新一代人工智能研发应用”、“发展智能产业”。
实施“中国制造2025”，推进工业强基、智能制造、绿色制造等重大工程，先进制造业加快发展。
实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进“互联网+”。发展智能产业，拓展智能生活。运用新技术、新业态、新模式，大力改造提升传统产业。
2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，这是我国首部国家层面的人工智能发展规划。
《规划》指出，完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建设，尽快在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，重视人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合。加强产学研合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设。
随着《规划》的推出，目前各地高校已经开始筹建人工智能专业和人工智能学院。
这些高校成立了人工智能学院
南京大学
刚刚，南京大学新闻网发布消息：南京大学正式成立人工智能学院！
南京大学计算机科学与技术学科是国家一级重点学科，计算机软件新技术国家重点实验室已连续三次在评估中获得优秀，长期发展形成了软件与智能两大优势，是国内公认的学术与人才培养高地，在国际上具有良好的学术声誉。
在人工智能发展进入新阶段的时代背景下，南京大学组建人工智能学院，将致力于建设一流的人工智能基础研究基地和人才培养基地，打造人工智能学科高峰，以自身实践探索人工智能内涵式发展新道路，形成“基础研究”、“人才培养”、“产业创新”协同发展态势，为智能产业开花结果注入原动力，建成国际一流的学术重镇和人才高地。
中国科学院大学
2017年5月，中国科学院大学发文成立人工智能技术学院。这是我国人工智能技术领域首个全面开展教学和科研工作的新型学院。
人工智能技术学院由中科院自动化所担任主承办单位，联合计算所、沈阳自动化所、软件所、声学所、深圳先进技术研究院、数学与系统科学研究院、重庆绿色智能技术研究院等为共同承担单位。
2017年9月，首批研究生正式注册为中国科学院大学人工智能技术学院的学生。根据建设方案，2018年9月起还将逐步面向社会，结合国际、国内人工智能技术产业需求，开展非全日制研究生培养及在职人员继续教育等人才提升项目。
西安电子科技大学
2017年11月，西安电子科技大学人工智能学院日前正式揭牌成立。该学院系教育部直属高校首个致力于人工智能领域高端人才培养、创新成果研发和高层次团队培育的实体性学院。
西安电子科技大学人工智能学院定位为研究型学院，学院将以智能科学与技术、数据科学与大数据技术（筹建）等本科专业为主体进行培养。未来还将成立“图灵实验班”，探索拔尖创新人才培养路径，并在研究生招生指标等政策方面予以倾斜。
32家开设人工智能相关专业的高校
（该统计截至2017-08-29，仅供参考）
人工智能课程体系及项目实战
人工智能课程体系及 项目实战
人工智能课程体系及项目实战1、机器学习课程大纲 第一课：Python基础与科学计算库numpy 1.Python语言基础
2.Python数据结构（列表,字典,元组） 3.科学计算库Numpy基础 4.Numpy数组操作 5.Numpy矩阵基本操作 6.Numpy矩阵初始化与创建 7.Numpy排序与索引 第二课：数据分析处理库与数据可视化库 1.Pandas数据读取与现实 2.Pandas样本数值计算与排序 3.Pandas数据预处理与透视表 4.Pandas自定义函数 5.Pandas核心数据结构Series详解 6.Pandas数据索引 7. Matplotlib绘制第一个折线图
8. Matplotlib条形图,直方图,四分图绘制 9. Matplotlib数据可视化分析 第三课：回归算法 1.机器学习要解决的任务 2.有监督与无监督问题 3.线性回归算法原理推导 4.实现简易回归算法 5.逻辑回归算法原题 6.实战梯度下降算法 第四课：案例实战信用卡欺诈检测 1.数据与算法简介 2.样本不平衡问题解决思路 3.下采样解决方案 4.正则化参数选择
5.逻辑回归建模 6.过采样与SMOTE算法 第五课：决策树与随机森林 1.熵原理，信息增益 2.决策树构造原理推导 3.ID3,C 4.5算法 4.决策树剪枝策略 5.随机森林算法原理 6.基于随机森林的特征重要性选择 第六课：Kaggle机器学习案例实战 1.泰坦尼克船员获救预测 2.使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理 3.使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型 4.GBDT构造原理
人工智能课程教学大纲
人工智能课程教学大纲 【课程编码】JSZX0300 【适用专业】计算机科学与技术 【课时】 72(理论)+28(实验) 【学分】 3 【课程性质、目标和要求】 人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务． 作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用．完成如下教学目标： （1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域． （2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。 （3）掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法． (4) 掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念． （5）概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等． （6）简介人工智能程序设计的语言和工具． (7) 掌握Visual Prolog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能程序。 要求学生已修过《数据结构》、《离散数据》和《编译原理》。 【教学时间安排】 本课程计 3 学分，理论课时72 ,实验课时28。学时分配如下表所示：
人工智能课程体系与项目实战
人工智能课程体系及项目实战 1、机器学习课程大纲 第一课：Pｙtｈon基础与科学计算库numpy 1、Pythoｎ语言基础 2、Ｐython数据结构(列表,字典,元组) ３、科学计算库Numpy基础 4、Numpy数组操作 5、Ｎumpy矩阵基本操作 6、Numpy矩阵初始化与创建 7、Ｎｕmpy排序与索引 第二课:数据分析处理库与数据可视化库 1、Pandａs数据读取与现实 2、Ｐａndaｓ样本数值计算与排序
3、Ｐandas数据预处理与透视表 4、Paｎｄas自定义函数 ５、Pandas核心数据结构Ｓeries详解 6、Paｎｄas数据索引 7、Mａtpｌotｌｉb绘制第一个折线图 8、Maｔplｏtlib条形图，直方图,四分图绘制 9、Matplotliｂ数据可视化分析 第三课:回归算法 １、机器学习要解决得任务 2、有监督与无监督问题 3、线性回归算法原理推导 ４、实现简易回归算法 5、逻辑回归算法原题 ６、实战梯度下降算法
第四课:案例实战信用卡欺诈检测１、数据与算法简介 2、样本不平衡问题解决思路 3、下采样解决方案 4、正则化参数选择 5、逻辑回归建模 6、过采样与ＳＭOＴE算法 第五课:决策树与随机森林 1、熵原理,信息增益 2、决策树构造原理推导 ３、ID３，C4、5算法 4、决策树剪枝策略 5、随机森林算法原理 6、基于随机森林得特征重要性选择
第六课:Kaggｌe机器学习案例实战 1、泰坦尼克船员获救预测 2、使用ｐandas库进行数据读取与缺失值预处理 3、使用scikit-leaｒn库对比回归模型与随机森林模型 4、GBDＴ构造原理 ５、特征得选择与重要性衡量指标 6、机器学习中得级联模型 7、使用级联模型再战泰坦尼克 第七课:支持向量机算法 1、SVM要解决得问题 2、线性SＶM原理推导 3、SＶM对偶问题与核变换 4、soft支持向量机问题 ５、多类别分类问题解决方案
青少年人工智能考级一级课程体系标准2019年
附件 《人工智能基础》（1级）课程标准 课程名称、代码：人工智能基础 总学时数：24 理实一体化课时：24 学分数：2 适用专业：信息类（中小学生） 一、课程的性质 1、任选课； 2、技能拓展课程； 3、理实一体化课； 二、课程定位 《人工智能基础》课程是信息类及相关专业有兴趣钻研人工智能及创客应用学生的技能拓展课程。主要学习人工智能与机器人、金属材料和非金属材料、力和运动、电器控制、计算机与数学及编程思维等内容。 三、课程设计思路 以培养基于人工智能应用人才为目标，以实际的小项目为主线，讲解从工程到计算、从计算机到深度学习、从传感到控制等多学科知识。注重对学生实际应用技能和动手能力的培养。课程按PBL的方式设计情境，符合学生的认知过程。 四、课程基本目标 1、知识目标 （1）了解人工智能与机器人。 （2）理解结构的稳定性。 （3）学习力和运动。 （4）学习电气控制。 （5）理解计算机与数学。 （6）学习数制及其转换。 （7）了解计算机系统的组成。 （8）了解计算机网络。 （9）理解杠杆结构。 （10）理解伸缩结构。 （11）理解齿轮传动。 （13）理解其他传动。 （14）综合应用。
2、技能目标 （1）能够较为熟练使用器材进行各种静态物体的搭建。 （2）能够简单完成各种实物的草图设计。 （3）能够解释现实生活中特定事物结构的基本原理。 （4）能够进行个性化的创意搭建。 3、学习素质养成目标 （1）通过课程小案例实践，激发学生的自学潜力，使学生具有一定的自学习惯，在学习中动手动脑的良好习惯； （2）通过以小组形式组织学生进行小创客实训和开发，为培养学生的团队意识、组织协调能力、创新思维能力，在小创客实施中要求对学生进行分组，并以小组完成实训（实验）效果来评定个人成绩。 （3）通过多个小创客的搭建，培养学生综合应用所学知识的能力。 （4）通过小创客的搭建，培养学生以工程和计算思想解决问题的能力。 五、先修课程 无 六、教学内容及学时安排 1、课程主要内容说明 该课程通过几个学习情境的设计，使学生学习人工智能基础相关技术和应用，培养学生的自学能力和团队协作能力，具备一定的工程和计算思维，来解决生活中的一些实际问题。 2、课程组织安排说明 采用“实例教学，问题引动”、“学生为主体，教师为主导”的教学组织形式。在教学过程中，采用以搭建器材作为知识的载体，追踪学生的兴趣和问题，由实例去操纵学生自己主动发现、分析和处理问题。注意通过小型作品的搭建、使用，来激发学生的学习主动性和加深对一些概念的理解。
《人工智能》课程教学大纲.doc
《人工智能》课程教学大纲 课程代码：H0404X 课程名称：人工智能 适用专业：计算机科学与技术专业及有关专业 课程性质：本科生专业基础课﹙学位课﹚ 主讲教师：中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所蔡自兴教授 总学时：40学时﹙课堂讲授36学时，实验教学4学时﹚ 课程学分：2学分 预修课程：离散数学，数据结构 一.教学目的和要求： 通过本课程学习，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了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。 人工智能涉及自主智能系统的设计和分析，与软件系统、物理机器、传感器和驱动器有关，常以机器人或自主飞行器作为例子加以介绍。一个智能系统必须感知它的环境，与其它Agent和人类交互作用，并作用于环境，以完成指定的任务。 人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。 此外，人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决甚至无法解决的问题。这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。通过学习，学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。 二.课程内容简介 人工智能的主要讲授内容如下： 1.叙述人工智能和智能系统的概况，列举出人工智能的研究与应用领域。 2.研究传统人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。 3.讨论高级知识推理，涉及非单调推理、时序推理、和各种不确定推理方法。 4.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命诸内容。 5.比较详细地讨论了人工智能的主要应用，包括专家系统、机器学习、自动规划、Agent、自然语言理解、机器视觉和智能控制等。对于应用内容，根据学时，有选择地进行讲授。 6.评述近年来人工智能的争论，讨论人工智能对人类经济、社会和文化的影响，展望人工智能的发展。 以上内容反映了人工智能的最新进展，理论联系实际，具有很好的针对性。 三.教学内容和学时安排
人工智能课程体系基础理论指导-逻辑思考力
AI课程体系基础理论指导——逻辑思考力 引言 AI课程体系基础理论指导即人工智能课程体系基础理论指导，之所以这样来定义我们即将要讲授的内容，是因为，我们所谈及的内容在一些人看来不能称其为课程，因为这是一个人人都有的基本能力，是在生活历练中发展起来的。而笔者认为，无论是具体的还是抽象的事物，都有其从无知到认知的过程，例如我们常常提及的情商，智商，情感，诚信，表达力，思考力等等，当我们意识到其存在的意义的时候，它就是一门具体的科学，值得我们去发现，去研究，便于我们更好的学习，利用和发展其规律。不论是生产力提高，物质丰富方面，还是人类种族特征，民族综合素养方面都有着重要而深远的意义。 基于这样的原因，我们暂时没有将我们要讲授的内容作为具体的课程内容来使用，但是在我们的所有课程中，又完全离不开我们现在所要提及的知识。所以我们将其暂定为我们课程体系中的一个重要的基本理论指导思想，在我们的所有课程中围绕着这方面能力的锻炼来展开我们所有课程的学习，我们称之为“逻辑思考力”。 在人工智能课程体系（以下简称为“AI课程体系”）的所有课程中，每当提及学习人工智能的好处时，除了社会发展的需要，孩子未来规划的需要以外，谈及最多的就是对学习者逻辑思维能力的建立和培养。
那么什么是逻辑思维？逻辑思维的具体内容又是什么呢？逻辑思维是具体的事物还是抽象的过程呢？逻辑思维是一门专业的技能还是人人都应具备的基本素养呢？ 从简单意义上来讲，所谓逻辑，可以理解为有层次，有条理，有顺序，即它符合我们对事物、事件的认知过程。当一个人描述一件事物或讲一个小故事的时候，听者很快便听懂了，并跟随其进入了他所设计的场景中，这时我们会说这个人讲话是很有章法，有条理，有逻辑的。与之相反，一个人讲了很多遍，说了很长时间却仍然让听者一头雾水，通常这样的表达可以认为是无顺序，无逻辑的。那么所谓的思维又是什么呢？思维就是想，想法，想象。是对一切事物的认识、认知、理解、消化、掌握、运用发展的一系列过程。古人云：三思而后行、行成于思、学而不思则罔、思而不学则怠，这些都是强调了思维的重要性。由“思”而知事、知人、知礼、知道、知法。故有中国思想家、教育家陶行知的“行是知之始，知是行之成”的名言警句。将二者结合在一起，则为逻辑思维，即有顺序，有条理，有层次、分阶段的去思考，分析一件事物的过程，即可以称之为逻辑思维。 我们需要知道的是思维是一种人人都具有的能力，即思考力，而逻辑对于思维来讲是一种方法，方式。逻辑思维是一种按逻辑性去思考问题的能力。这种逻辑思维的能力可以高效的解决我们生活中遇到的所有问题。在我们面对生活中所有问题时，可以摆脱不必要的烦恼，保持理性，情绪稳定，成熟而稳重的去面对，使自己成为一个高效而快乐的人。
人工智能-人工智能课程教学大纲 精品
人工智能课程教学大纲 【课程性质、目标和要求】 人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务． 作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用．完成如下教学目标： （1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域． （2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。 （3）掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法． (4) 掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念． （5）概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等． （6）简介人工智能程序设计的语言和工具． (7) 掌握Visual Prolog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能程序。 要求学生已修过《数据结构》、《离散数据》和《编译原理》。 【教学时间安排】 本课程计 3 学分，理论课时72 ,实验课时28。学时分配如下表所示：
【教学内容要点】 教学要求的层次 课程的教学要求大体上分为三个层次：了解、理解和认识。了解即能正确判别有关概念和方法；理解是能正确表达有关概念和方法的含义；认识是在理解的基础上加以灵活应用。 第一章绪论 一、学习目的要求 1、了解人工智能的定义、起源与发展 2、了解人工智能的研究与应用领域 3、理解人工智能求解方法的特点 二、主要教学内容 1、人工智能的定义、起源与发展 2、人工智能的研究与应用领域 3、人工智能求解方法的特点 第二章知识表示方法 一、学习目的要求 1、认识状态空间法 2、理解问题归约法 3、认识谓词逻辑法 4、认识语义网络法 5、认识框架表示 6、认识剧本表示 7、理解过程表示 二、主要教学内容 1、状态空间法 2、问题归约法 3、谓词逻辑法 4、语义网络法 5、框架表示 6、剧本表示
人工智能专业学什么课程
人工智能专业学什么课程 人工智能已成为国家重要战略,也是我国供给侧改革的创新引擎。2020年十大热搜专业之一是人工智能，下面给大家带来人工智能专业的相关内容，一起来了解吧! 人工智能需要学习的基础课程 首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析 其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累; 然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少; 人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。 人工智能专业的主要领域是：机器学习人工智能导论(搜索法等) 图像识别生物演化论自然语言处理语义网博弈论等。
需要的前置课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程(最好有数据结构基础)。 自学人工智能需要学的专业知识 人工智能是一个综合学科，如楼上所说。而其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。对于你想知道人工智能在编程方面需要多深的要求。怎么说好呢无论C++还是汇编他都是一门语言主要会灵活运用。大多机器人仿真都用的混合编程模式，也就是运用多种编程软件及语言组合使用。之所以这样是为了弥补语言间的不足。prolog在逻辑演绎方面比突出。C++在硬件接口及windos衔接方面比较突出，MATLAB在数学模型计算方面比较突出。如果单学人工智能算法的话prolog足以，如果想开发机器仿真程序的话VC++ MATLAB应该多学习点。对于你想买什么书学习。我只能对我看过的书给你介绍一下，你再自己酌量一下。 人工智能算法方面:《人工智能及其应用》第三版、人工智能与知识工程。这两本感觉买一本就可以了~第一本感觉能简单并且全面点。这类书其实很多可是。大多内容都是重复的所以买一到两本即可。
人工智能课程体系与项目实战
人工智能课程体系与项 目实战 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
人工智能课程体系及项目实战 1、机器学习课程大纲 第一课：Python基础与科学计算库numpy 语言基础
数据结构（列表,字典,元组） 3.科学计算库Numpy基础 数组操作 矩阵基本操作 矩阵初始化与创建 排序与索引 第二课：数据分析处理库与数据可视化库数据读取与现实 样本数值计算与排序 数据预处理与透视表 自定义函数 核心数据结构Series详解 数据索引 7. Matplotlib绘制第一个折线图 8. Matplotlib条形图,直方图,四分图绘制
9. Matplotlib数据可视化分析 第三课：回归算法 1.机器学习要解决的任务 2.有监督与无监督问题 3.线性回归算法原理推导 4.实现简易回归算法 5.逻辑回归算法原题 6.实战梯度下降算法 第四课：案例实战信用卡欺诈检测 1.数据与算法简介 2.样本不平衡问题解决思路 3.下采样解决方案 4.正则化参数选择 5.逻辑回归建模 6.过采样与SMOTE算法
第五课：决策树与随机森林 1.熵原理，信息增益 2.决策树构造原理推导 ,算法 4.决策树剪枝策略 5.随机森林算法原理 6.基于随机森林的特征重要性选择 第六课：Kaggle机器学习案例实战 1.泰坦尼克船员获救预测 2.使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理 3.使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型构造原理 5.特征的选择与重要性衡量指标 6.机器学习中的级联模型 7.使用级联模型再战泰坦尼克
计算机科学与技术专业人工智能课程教学大纲
《人工智能》教学大纲 课程类型：专业选修课 总学时：54 讲课学时：54 实验（上机）学时：0 学分：3 适用对象：计算机科学与技术 一、课程的教学目标 人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务。 二、教学基本要求 作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用。本课程的特点是理论性强，逻辑性强，其教学方式应注重启发式、引导式。本课程将完成如下教学目标： （1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域．（2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。 （3）掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法． （4）掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念． （5）概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等． （6）简介人工智能程序设计的语言和工具． （7）掌握Visual Prolog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能
人工智能课程体系与项目实战
人工智能课程体系及项目实战1、机器学习课程大纲 第一课:Python基础与科学计算库numpy 1、Python语言基础
2、Python数据结构(列表,字典,元组) 3、科学计算库Numpy基础 4、Numpy数组操作 5、Numpy矩阵基本操作 6、Numpy矩阵初始化与创建 7、Numpy排序与索引 第二课:数据分析处理库与数据可视化库 1、Pandas数据读取与现实 2、Pandas样本数值计算与排序 3、Pandas数据预处理与透视表 4、Pandas自定义函数 5、Pandas核心数据结构Series详解 6、Pandas数据索引 7、Matplotlib绘制第一个折线图
8、Matplotlib条形图,直方图,四分图绘制 9、Matplotlib数据可视化分析 第三课:回归算法 1、机器学习要解决的任务 2、有监督与无监督问题 3、线性回归算法原理推导 4、实现简易回归算法 5、逻辑回归算法原题 6、实战梯度下降算法 第四课:案例实战信用卡欺诈检测 1、数据与算法简介 2、样本不平衡问题解决思路 3、下采样解决方案 4、正则化参数选择
5、逻辑回归建模 6、过采样与SMOTE算法 第五课:决策树与随机森林 1、熵原理,信息增益 2、决策树构造原理推导 3、ID3,C 4、5算法 4、决策树剪枝策略 5、随机森林算法原理 6、基于随机森林的特征重要性选择 第六课:Kaggle机器学习案例实战 1、泰坦尼克船员获救预测 2、使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理 3、使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型 4、GBDT构造原理
人工智能相关课程介绍
人工智能课程内容介绍 课程简介 1、计算机操作技能 主要内容：通过本课程的学习可以使学生掌握计算机相关基本操作为后续的专业课程学习打下实践操作基础。基本内容有：硬件与操作系统，通过对计算机硬件的介绍、操作系统的安装等实践操作来了解计算机硬件，掌握操作系统的安装方面的基本操作；系统的基本操作，通过学习鼠标、键盘、输入法的操作、桌面操作、窗口操作、任务栏操作、常用设置、用户管理、磁盘操作、文件管理等实践操作来掌握Windows系统的相关基本操作；办公软件及入门的使用，通过对Word、Excel和PPT的基本使用来掌握办公软件的基本操作；Dos操作与网络基础，掌握Dos基本命令、网络基本操作和故障排除；常用工具软件的使用，熟悉电子邮箱等常用软件的操作。教学形式以学生在线学习为主，辅助教师指导。考核形式为在线打字考核与在线机考相结合的方式评定成绩。并且考核时间采用类似驾校考核模式，在若干考核时间点可以任意申请考核，直到通过为止。 2、计算机系统导论 主要内容：对现代电子计算机工作原理、设计过程有一个体系化认识，包含汇编语言数据逻辑、模拟电路、计算机组成原理、编译原理重要理论的地位与作用主要内容模型等介绍 3、计算思维I与应用（C）
主要内容：分成四大板块，第一部分主要讲解计算思维的概念、本质以及相关特征；第二部分针对计算机的一些微观知识点进行补充，包括计算机的组成等；第三部分通过对程序设计语言发展的描述，初步体会程序语言的特点；第四部分主要针对C语言，将抽象的计算思维实例化，培养学生的编程感觉。其中C语言包含内容：编程规范，数据类型与变量常量的定义，各类运算符的操作，输入与输出语句，函数思维建立，控制语句，循环语句，中断语句，函数的声明、实现与调用，无参函数，有参函数，函数的返回值，一维数组，一维指针，结构体的定义，文件读写基本操作等。 4、计算思维II与应用（Java） 主要内容：主要包括项目需求分析，面向对象概念与运用，类与对象的概念，类与对象的关系，UML类图绘制，UML时序图绘制，UML用例图绘制，UML综合项目设计，VS2010开发环境搭建，变量、常量的定义与赋值，运算符操作，控制语句，一维数组，函数的声明、实现与调用，一维指针，引用的概念与运用，类的声明与实现，对象实例化，new与delete关键字，对象间的协作实现，断点调试与BUG修复，成员函数，构造函数，析构函数，函数重载，封装机制，单继承的声明与实现，继承关系中构造函数和析构函数的调用规则，继承关系中的三种访问权限，多态的概念，静态多态的函数多态，动态多态的虚函数实现，纯虚函数的概念与实现，抽象类的概念与实现。 5、数据结构与算法（Java） 主要内容：主要介绍用计算机解决一系列问题，特别是非数值信息处理问题时所用的各种组织数据的方法、存储数据结构的方法以及在各种结构上执行操作
人工智能环境下会计课程体系建设
人工智能环境下会计课程体系建设 摘要：随着科学技术的不断发展，人工智能已经成为家喻户晓的名词，它也在 不断地影响着各个行业和各个领域，在人工智能大环境下的会计课程体系建设也 发生了很大的变化。为了更好地应对当前的实际情况，本文对会计专业学生学习 现状进行深入探讨，分析人工智能环境对会计课程的影响，进一步有针对性地提 出构建人工智能环境下会计课程体系的有效策略，旨在实现人工智能环境与会计 课程体系的有效融合，同时也为相关工作人员和研究人员的实际工作提供一些新 的思路和想法。 关键词：人工智能；会计；会计课程；会计课程体系 人工智能是研究用于模拟和扩展人的智能的理论及应用系统的技术科学，然后研制出类 似于人脑的智能机器，帮助人们解决生活中以及工作中面临的各方面难题，并且应用到实际 的生产生活当中，实现生活与工作的智能化。因此，当前的人工智能可以取代很多基础计算 的财务工作，从而使得这部分财务工作人员面临失业风险，亟待转型升级。在这样一个人工 智能快速发展的背景之下，实现会计课程体系的有效改革就成为当务之急，相关研究人员应 该对此予以高度重视，进而能够稳定人心，实现人工智能技术环境下的会计课程体系建设的 高效化，同时能够实现人工智能的进一步发展。 1.会计专业学生学习现状分析 1.1学生的课堂参与率不高 当前，当前许多会计学专业学生对会计课程缺乏兴趣，实际的课堂学习的主动性和积极 性不高，部分学生感觉这不是他们喜欢的课程，或者是在会计课堂中缺乏师生之间的互动， 从而使得会计课程枯燥无味，进而产生厌学的情况。另外，会计课程作为会计专业的主修课程，需要学生在学习过程中将所有的知识形成一个体系框架再逐一学习能够更好地提高学习 成绩，但是很多学生在前期投入度不高，但后期想学习的时候却没有基础，想尽快融入到课 堂比较困难，这也使得学生的课堂参与度进一步降低。 1.2学生的会计实践能力不足 学校作为为企业培养真正的会计人才的场所，必须要保证学校培养出来的学生，既要懂 得基本的会计学理论，又要有一定的实际操作能力。但很显然当前的实际情况是啊，很多会 计专业出身的学生只有基本的会计理论，缺乏实际操作技能，在进行财务问题的实际解决和 综合分析方面存在诸多不足。这是由于许多学校并没有建立完整的会计模拟实验室，只是让 学生在实践课堂上做了会计凭证，会计报表等基本手工工作，这样具有限制性的实践课堂会 影响会计实践教学的目标实现。比如，大部分的学生可以根据业务的语言文字描述做出会计 分录，但是他们不一定能够根据原始凭证做出会计分录和填制记账凭证，这无疑是学生实践 能力不足的表现之一。 2.人工智能环境下对会计课程的影响分析 2.1专业课程体系灵活性增强 由于会计专业的课程体系建设是一项综合性比较强的工作，因此许多高校在会计专业课 程确定下来之后，不会轻易改变和更换，因此专业课程的核心部分始终处于相对均衡的状态，
人工智能导论课程指导书
人工智能导论课程实验指导书 廉师友编 计算机工程实验室 2007年3月
目录 1. 小型专家系统设计与实现 (2)
专家系统涉及人工智能导论课程的大部分内容，而且实践性和应用性都很强。因此，本课程将专家系统设计与实现作为一个上机实验项目。该实验是一个设计性实验，它对加深课程内容的理解和掌握，培养学生运用所学知识开发智能系统的能力有重要意义。 一、实验名称 小型专家系统设计与实现 二、实验目的 1. 加深理解专家系统的结构原理与实际应用。 2. 初步掌握知识获取的基本方法。 3. 掌握产生式规则知识表示方法及其编程实现方法。 4. 初步掌握知识库的组建方法。 5. 加深理解推理机的算法原理并初步掌握其编程实现方法。 三、实验内容 运用所学知识，设计并编程实现一个小型专家系统（如分类、诊断、预测等类型）。 四、基本要求 1. 具体应用领域自选，具体系统名称自定；但所做系统绝对不能雷同。 2. 用产生式规则作为知识表示，用产生系统实现该专家系统。 3. 可用PROLOG语言编程并参考下面示例程序；但也可用其他语言另行编 程。 4. 所实现的专家系统必须上机运行演示；程序运行时，应有人机对话过程。 5. 系统完成后，要提交实验报告。 五、实验步骤 具体工作及步骤为： 1. 选题。 2. 系统分析。 3. 知识获取与知识表示选择/设计。 4. 知识库组建。 5. 推理机选择/编制。 6. 系统调试与测试：可先运行一两个简单的PROLOG程序，以熟悉语言环境；接着运行示例程序；然后编辑、调试、测试自己的系统程序。 7. 撰写实验报告。
六、系统示例 考虑到本实验有一定难度，下面给出一个“小型动物分类专家系统”示例，以供参考。 1. 动物分类规则集 （1）若某动物有奶，则它是哺乳动物。 （2）若某动物有毛发，则它是哺乳动物。 （3）若某动物有羽毛，则它是鸟。 （4）若某动物会飞且生蛋，则它是鸟。 （5）若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方，则它是食肉动物。 （6）若某动物是哺乳动物且吃肉，则它是食肉动物。 （7）若某动物是哺乳动物且有蹄，则它是有蹄动物。 （8）若某动物是有蹄动物且反刍食物，则它是偶蹄动物。 （9）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色条纹，则它是老虎。 （10）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色斑点，则它是金钱豹。 （11）若某动物是有蹄动物且长腿且长脖子且黄褐色且有暗斑点，则它是长颈鹿。 （12）若某动物是有蹄动物且白色且有黑色条纹，则它是斑马。 （13）若某动物是鸟且不会飞且长腿且长脖子且黑白色，则它是驼鸟。 （14）若某动物是鸟且不会飞且会游泳且黑白色，则它是企鹅。 （15）若某动物是鸟且善飞且不怕风浪，则它是海燕。 下面是该规则集所形成的（部分）推理网络：