智能信息处理课程教学大纲
人工智能应用基础教学大纲
人工智能应用基础教学大纲一、前言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指利用计算机技术和相关设备模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术和应用系统。
随着计算机技术和数据处理能力的不断提升，人工智能在各个领域都展现出了巨大的应用潜力。
为了培养学生对人工智能应用的基础知识和技能，本课程旨在为学生提供人工智能应用的全面教育，使他们能够在未来的职业生涯中更好地应对人工智能技术的发展和应用。
二、课程目标1. 了解人工智能技术的基本概念和发展历史；2. 掌握人工智能应用的基础知识和技能；3. 培养学生的创新思维和问题解决能力；4. 培养学生的团队合作和实践能力。
三、教学内容1. 人工智能概述- 人工智能的定义和分类- 人工智能的发展历史和未来趋势2. 机器学习基础- 监督学习、非监督学习、强化学习等方法与应用- 机器学习算法原理和实践3. 深度学习基础- 神经网络的结构和原理- 深度学习在图像识别、语音识别等领域的应用4. 自然语言处理- 自然语言处理的基础知识- 文本处理与情感分析5. 数据分析与挖掘- 数据预处理、特征工程等方法- 数据分析与挖掘的应用案例6. 人工智能在行业中的应用- 医疗、金融、制造等行业中的人工智能应用案例- 人工智能对行业发展的影响和趋势7. 伦理与法律- 人工智能伦理和道德问题- 人工智能对社会和个人隐私的影响与保护四、教学方法1. 讲授结合实例：通过理论课讲授和案例分析相结合的教学方法，提高学生对人工智能概念和原理的理解；2. 编程实践：通过编程实践，包括使用Python等编程语言实现机器学习和深度学习算法，培养学生的数据处理和分析能力；3. 课堂讨论：鼓励学生参与问题讨论，培养学生的批判性思维和团队合作能力；4. 多媒体展示：通过多媒体展示真实的人工智能应用案例，加深学生对人工智能技术应用的理解。
五、教学评价1. 平时成绩：包括课堂作业、实验报告、小组讨论等；2. 期中考试：考察学生对课程内容的理解与掌握程度；3. 期末项目：要求学生选定一个实际问题，设计并实现相应的人工智能算法，并撰写相关报告。
《人工智能》课程教学大纲
《人工智能》课程教学大纲（Artificial Intelligence）课程性质：院公选课适用专业：各专业先修课程：离散数学、数据结构、操作系统原理后续课程：总学分：2学分一、教学目的与要求1．教学目的人工智能主要研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算机系统。
本课程要求学生掌握人工智能的基本原理，了解人工智能中常用的基本技术，诸如：知识表示技术、搜索技术、自动推理技术以及专家系统等，同时学会运用Prolog语言求解人工智能的实际问题。
2．教学要求学生必须具有离散数学、程序设计、数据结构、操作系统方面的知识。
二、课时安排三、教学内容1．人工智能概述（4学时）（1）教学基本要求了解：人工智能的发展概况理解：人工智能的概念掌握：人工智能的研究途径与方法、人工智能的分支领域灵活运用：人工智能的基本技术（2）教学内容①人工智能的概念②人工智能的研究途径与方法(重点)③人工智能的分支领域(重点、难点)④人工智能的基本技术(难点)⑤人工智能的发展概况2．人工智能程序设计语言（6学时）（1）教学基本要求了解：人工智能程序设计语言分类掌握：函数型程序设计语言LISP和逻辑型程序设计语言PROLOG灵活运用：Turbo PROLOG程序设计语言（2）教学内容①综述②函数型程序设计语言LISP(重点)③逻辑型程序设计语言PROLOG(重点、难点)④Turbo PROLOG程序设计(难点)3．基于谓词逻辑的机器推理（6学时）（1）教学基本要求理解：谓词及谓词逻辑，形式演绎推理掌握：归结演绎推理灵活运用：应用归结原理求取问题答案了解：Horn子句归结与逻辑程序、非归结演绎推理（2）教学内容①一阶谓词逻辑②归结演绎推理(重点)③应用归结原理求取问题答案(重点、难点)④归结策略⑤归结反演程序举例⑥Horn子句归结与逻辑程序(难点)⑦非归结演绎推理4．图搜索技术（8学时）（1）教学基本要求掌握：状态图搜索方法、与或图搜索方法灵活运用：状态图搜索方法进行问题求解、与或图搜索方法进行问题求解了解：博弈树搜索技术（2）教学内容①状态图搜索(重点、难点)②状态图问题求解(重点)③与或图搜索(重点、难点)④与或图问题求解（难点）⑤博弈树搜索5．产生式系统（4学时）（1）教学基本要求掌握：产生式规则、产生式系统灵活运用：产生式系统了解：产生式系统的程序实现（2）教学内容①产生式规则(重点②产生式系统(重点)③产生式系统与图搜索(重点)④产生式系统的应用⑤产生式系统的程序实现(难点)6．知识表示（4学时）（1）教学基本要求掌握：知识及其表示灵活运用：框架和语义网络（2）教学内容①知识及其表示(重点)②框架(重点、难点)③语义网络(重点、难点)四、授课方式及考核方法1．授课方式讲授2．考核方法考试形式：闭卷或论文写作课程成绩构成：平时成绩占30％，期末考试成绩占70％。
人工智能课程教学大纲
2024/1/28
1
目录
2024/1/28
• 课程介绍与目标 • 基础知识与技能 • 机器学习原理及方法 • 深度学习原理及应用 • 自然语言处理技术 • 计算机视觉技术 • 人工智能伦理、法律和社会影响
2
01
课程介绍与目标
Chapter
2024/1/28
3
人工智能定义及应用领域
增强现实技术
介绍增强现实技术的原理和应用，包括增强现实设备的分 类和特点，增强现实内容的制作和呈现方式等，以及增强 现实与虚拟现实的比较和融合趋势。
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07
人工智能伦理、法律和社会影 响
Chapter
2024/1/28
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人工智能伦理原则和价值观探讨
尊重人权
人工智能的设计和应用应遵循平 等、公正和尊重人权的原则，避 免歧视和偏见。
概率论概率分布、随机变量源自条件概率、贝叶斯定理等3最优化理论
梯度下降、牛顿法、拟牛顿法等
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9
编程基础：Python语言及常用库
Python基础语法
变量、数据类型、控制流、函数 等
Python常用库
NumPy、Pandas、Matplotlib 等
面向对象编程
类与对象、继承与多态等
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视频处理和分析方法介绍
2024/1/28
视频编码与压缩
讲解视频编码的基本原理和常见的视频编码标准，如H.264/AVC 、H.265/HEVC等，以及视频压缩的方法和技巧。
视频运动分析
介绍视频运动分析的基本方法和应用，包括光流法、帧间差分法、 背景减除法等，以及运动目标跟踪和行为识别等技术。
2024人工智能教学大纲
包括树、图等，对于解决复杂问题有 很大帮助。
2024/1/26
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03
机器学习
2024/1/26
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监督学习
线性回归
掌握线性回归的原理和 实现方法，理解损失函 数和优化算法。
逻辑回归
了解逻辑回归的原理和 应用场景，掌握其实现 方法。
。
2024/1/26
离散数学
包括集合论、图论、逻辑等，对于 理解和设计人工智能算法有很大帮 助。
最优化理论
包括梯度下降、牛顿法等优化算法 ，是训练机器学习模型的关键。
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编程基础
01
02
03
Python编程
Python是人工智能领域最 常用的编程语言之一，需 要掌握基本的语法、数据 结构、函数等。
2024/1/26
C编程
对于需要高性能计算的应 用，C是一个重要的选择 ，需要掌握基本的语法、 指针、内存管理等。
Java编程
Java在大数据处理和分布 式计算中有广泛应用，需 要掌握基本的语法、面向 对象编程、异常处理等。
9
数据结构与算法
基本数据结构
包括数组、链表、栈、队列等，是编 程的基础。
高级数据结构
算法设计与分析
卷积神经网络的训练与调优
掌握卷积神经网络的训练方法和调优技巧，如数据增强、迁移学习、 模型融合等。
17
循环神经网络
循环神经网络基础
理解循环神经网络（RNN）的 基本原理和实现细节，包括循 环层、时间步长等概念。
长短期记忆网络（LSTM ）
掌握LSTM的原理和实现细节 ，了解其在处理序列数据中的 长期依赖问题方面的优势。
《人工智能》详细教学大纲
面向对象编程、模块与包、异常处理 、文件操作等高级特性。
数据结构与算法基础
基本数据结构
数组、链表、栈、队列、哈希表 等数据结构的实现和应用。
树与图
二叉树、红黑树、堆等树形结构， 图的表示和遍历算法。
常用算法
排序算法（如快速排序、归并排序 等）、查找算法（如二分查找等） 、动态规划等常用算法的原理和实 现。
循环神经网络（RNN）
优化算法与技巧
RNN的基本原理和实现方法，以及在序列 建模、自然语言处理等领域的应用。
梯度下降法、动量法、Adam等优化算法的 原理和实现方法，以及正则化、批归一化 等训练技巧。
04 自然语言处理技术与应用
词法分析、句法分析等自然语言处理技术
词法分析
研究单词的内部结构和构词规则 ，包括词性标注、词干提取、词
评估指标
轮廓系数、Calinski-Harabasz 指数等聚类评估指标，以及降
维后数据的可视化方法。
深度学习：神经网络原理及实践应用
神经网络基础
卷积神经网络（CNN）
感知机、多层感知机（MLP）、反向传播 算法等神经网络基础知识。
卷积层、池化层、全连接层等CNN组件的 原理和实现方法，以及在图像分类、目标 检测等领域的应用。
1 2
图像处理基础
像素、分辨率、色彩空间、图像变换等基本概念 。
计算机视觉概述
视觉感知、视觉计算模型、视觉任务分类等。
3
常用图像处理和计算机视觉库
OpenCV、PIL、Scikit-Image等。
目标检测、图像分割等视觉任务解决方法
01
目标检测方法
基于滑动窗口的方法、基于区域提议的方法（如R-CNN系列）、基于
2024版《人工智能》课程教学大纲
计算机体系结构
理解计算机硬件组成、操 作系统及基本工作原理。
数据结构与算法
掌握基本数据结构（如数 组、链表、栈、队列等） 和常用算法（如排序、查 找等）。
计算机网络
了解网络协议、网络架构 及网络安全等基础知识。
数学基础
线性代数
掌握向量、矩阵、线性方程组等基本概念和运算。
概率论与数理统计
理解概率分布、随机变量、数理统计等基本概念 和方法。
介绍神经网络优化的一些常用方 法，如梯度下降、动量法、
Adam等优化算法的原理和应用。
卷积神经网络（CNN）
卷积层
池化层
讲解卷积层的工作原理和实 现方法，包括卷积核、步长、 填充等概念。
介绍池化层的作用和实现方 法，包括最大池化、平均池 化等。
CNN模型
介绍一些经典的CNN模型， 如LeNet-5、AlexNet、 VGGNet、GoogLeNet、 ResNet等，并分析其网络结 构和特点。
无监督学习
K-均值聚类
层次聚类
将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽 可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
通过不断将数据点或已有簇合并成新的簇， 直到满足某种停止条件。
主成分分析（PCA）
自编码器
通过线性变换将原始数据变换为一组各维度 线性无关的表示，可用于高维数据的降维。
一种神经网络结构，通过编码器和解码器对 输入数据进行压缩和重构，实现特征提取和 降维。
句ห้องสมุดไป่ตู้分析技术
短语结构分析
识别句子中的短语结构，如名词短语、动词短语等。
依存关系分析
分析句子中单词之间的依存关系，如主谓关系、动宾关系等。
句法树构建
根据短语结构和依存关系构建句子的句法树，表示句子的结构信 息。
人工智能 教学大纲
人工智能一、课程说明课程编号：090169Z10课程名称：人工智能/Artificial Intelligence课程类别：专业教育课学时/学分：32/2先修课程：离散数学，数据结构适用专业：智能科学与技术教材、教学参考书：[1]蔡自兴，徐光祐。
人工智能及其应用，第四版，本科生用书。
清华大学出版社。
[2] N. J. Nilsson. Artificial Intelligence: A New Synthesis. Morgan Kaufmann, 机械工业出社。
[3]蔡自兴。
人工智能及其在决策系统中的应用。
国防科技大学出版社。
[4] 蔡自兴，John Durkin，龚涛。
专家系统：原理、设计与应用。
科学出版社。
二、课程设置的目的意义直至现在，人工智能仍被看作是主要研究如何利用计算机模拟人类智力活动的一门学科，是计算机科学的一个分支。
其主要任务是建立智能信息处理理论，从质的方面扩充计算机的能力，是一门综合性强、实践性强、创新性强和应用领域广的科学。
本课程的教学目的是通过介绍人工智能的基本知识、基本概念、基本特点以及人工智能的应用领域，启发学生的思路，掌握开发具有人工智能特点的应用软件的技术，培养学生对人工智能的兴趣，提高学生的知识创新和技术创新能力。
三、课程的基本要求知识：本课程要求学生了解人工智能的一些相关基本概念、各种不同学术流派的主要思想；掌握一些经典的人工智能方法，如知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、谓词逻辑法、盲目搜索、启发式搜索、消解原理等；了解人工智能的新研究领域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等；了解群智能的基本知识，包含蚁群优化和粒群优化算法等。
能力：将人工智能的各种算法、方法等用于解决实际的工程问题；掌握基本的人工智能有关概念，针对具体问题能分析判断其问题基本类型和可行的解决方案，拓宽解决问题的思路，掌握与经典方法不同的智能化求解思路；在计算机、仿生学、心理学、脑神经学等交叉知识的讨论中培养创新意识，提高分析、发现、研究和解决问题的能力；素质：建立智能问题求解的新观念，通过课程中的分析讨论辩论培养分析沟通交流素质，建立算法学习到应用的思维模式，提升理解非经典逻辑和各种启发式算法、仿生算法的基本素质。
人工智能课程教学大纲
人工智能课程教学大纲课程名称：人工智能学时：54一、本课程的地位，作用和任务人工智能是主要研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。
其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算机系统。
它是计算机科学的一个分支，也为某些相关学科如心理学等所关注。
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示，自动推理和搜索方法，机器学习和知识获取，知识处理系统，自然语言理解，计算机视觉，智能机器人，自动程序设计等方面。
二、课程内容及学时分配第一章绪论§1 人工智能的发展简史知识点：通过教师讲授，让学生了解人工智能的发展概况，增加对人工智能学科的认识。
本节的教学目的是让学生了解人工智能的基本发展史。
§2 人工智能的发展方向知识点：通过教师讲解，让学生了解人工智能的发展现状及未来的一些发展方向，使学生明确学习本课程的目的、意义、任务。
本节的教学目的是让学生一般掌握、了解人工智能的发展方向。
本章学时数：4 习题数：2第二章搜索技术§1 盲目搜索知识点：通过教师讲授，让学生掌握宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、图形搜索等搜索技术。
本节的教学目的是要求学生熟练掌握，本节属于本章重点内容之一。
§2 启发代搜索知识点：通过教师讲授，要求学生熟练掌握启发式搜索策略，估价函数的计算，有序搜索算法，双向搜索等技术。
本节要求学生熟练掌握，本节属于本章重点、难点内容之一。
本章学时数：8 习题数：12第三章人工智能中常用推理方法简介§1 归结推理方法知识点：通过教师讲授，让学生掌握归结原理、方法。
本节的教学目的是要求学生熟练掌握并能灵活应用，本节内容属本章的重点、难点。
§2 不确定推理和非单调推理知识点：通过教师讲授，让学习了解，并掌握什么是不确定推理，什么是非单调推理，并能举例说明。
本节的教学目的是要求学生一般掌握，本节属难点内容。
§3 DF推理方法知识点：通过教师讲授，让学生了解，并掌握DF推理的基本原理、方法，并能用于解决实际问题。
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《智能信息处理》课程教学大纲
一、课程基本信息
1、课程代码：IE426
2、课程名称：智能信息处理/Intelligent Signal Processing
3、学时/学分：36学时/2学分
4、先修课程：信号与系统，高等数学，计算机程序语言
5、面向对象：电子信息类各专业本科生
6、开课院（系）、教研室：电子信息与电气工程学院（电子工程系）、电路与系统教研室
7、教材、教学参考书：
《人工智能原理及其应用》，王万森，电子工业出版社，2000
《人工神经网络与模拟进化计算》，阎平凡，张长水，清华大学出版社，2000
《遗传算法原理及应用》，周明，孙树栋，国防工业出版社，1999
《人工免疫系统原理与应用》，莫宏伟，哈尔滨工业大学出版社，2002
二、本课程的性质和任务
智能信息处理是当前科学技术发展中的前沿学科，同时也是新思想、新观念、新理论、新技术不断出现并迅速发展的新兴学科，具有非常广泛的应用领域。
该课程的主要任务是通过各个教学环节，运用各种教学手段和方法，使学生掌握智能信息处理的基本概念、基本原理、基本计算方法；培养学生分析、解决问题的能力和实验技能，为日后从事工程技术工作、科学研究以及开拓新技术领域，打下坚实的基础。
三、教学内容和要求
第一章人工智能导论（8）
要求：理解并掌握人工智能的基本概念和范畴、基本原理和研究方法；了解人工智能的发展历史、目前的实际状况、未来的发展前景和实际的应用领域；掌握人工智能中的知识和知识表示方法：演绎系统、产生式系统、框架结构、语义网络、过程性知识；掌握人工智能中采用的搜索策略：无变量盲目搜索算法、带变量盲目搜索算法、启发式搜索算法、博弈树搜索；理解非经典逻辑和非经典推理；理解自然语言理解：语法学、语义学、语用学。
第二章人工智能的应用（2）
要求：理解专家系统的基本概念；理解机器学习的基本概念和方法；理解模式识别的基本概念；理解智能决策支持系统的基本概念。
第三章人工神经网络（10）
要求：了解人工神经网络的发展历史；理解人工神经网络所借鉴的生物学上的人脑神经元的信息处理模式；掌握人工神经元和感知器的基本模型；掌握人工神经网络的结构、特点、学习方式和工作方式；掌握前向神经网络中的多层感知器模型和反向传播（BP）算法，理解径向基函数（RBF）网络模型；掌握反向神经网络中离散型和连续型的Hopfield网络模型，了解模拟退火算法和玻尔兹曼机；理解自组织神经网络的Hebb学习规则和ART模型；理解模糊神经网络。
第四章模糊数学基础（4）
要求：掌握模糊集合的概念；掌握模糊规则与推理；理解模糊推理系统。
第五章进化算法（4）
要求：了解进化算法的发展历史；理解进化算法的三个主要分支：遗传算法、进化规划、进化策略；理解这三个算法之间的主要区别和联系；掌握标准遗传算法的结构和步骤；理解进化算法同其他传统优化算法比较的优点和缺点；了解进化算法的应用领域。
第六章人工免疫系统（4）
要求：了解生物免疫学基础；理解反向选择算法和人工免疫系统模型；了解人工免疫系统在计算机安全中的应用；了解人工免疫系统其他的应用领域。
四、实验（上机）内容和基本要求
1、实验的学时数为4学时；
2、实验内容：神经网络系统的设计和应用
通过上机实验，使学生掌握利用计算机（Matlab语言）构造神经网络系统模型的基本方法，加深对神经网络系统及其工作方式的理解和认识，提高学生分析和解决实际问题的能力，并具有分析、整理实验数据和编写实验报告的能力。
五、对学生能力培养的要求
1、课内教学活动中能力培养的安排及要求
通过本课程的学习使学生理解智能信息处理所涉及的领域，并能利用计算机进行初步的现象分析和系统及算法的实现。
在教学过程中，应注意逐步提高学生在教师课堂讲授的启发和指引下，独立钻研教材、参考资料，从而吸取知识的能力、自学的能力。
2、课外科技活动和社会实践等教学活动中能力培养的安排及要求
智能信息处理的内容和应用领域十分广泛，所涉及的部分内容难度较大。
同时这也是一个飞速发展的领域，知识的老化和更新速度比较快。
因此，应当鼓励学生参与这些相关领域的科研活动，引导他们阅读相关的大量文献，增强学生对理论课程的学习兴趣，学会利用所掌握的理论知识去分析和解决实际的问题。
六、其它说明
1、课程参考网站：中国期刊网和IEEE网站。
2、实验必须独立完成，不得相互拷贝。
3、本课程必须利用计算机技术，通过学生的上机实验，加强对所学理论知识的感性认识，提高分析和解决实际问题的能力。
4、课程结束时提交论文综述。