人工智能-课程简介+课程大纲模板
人工智能 课程大纲
人工智能课程大纲第一部分：介绍人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是目前信息技术领域的热门话题，它涉及到机器智能的发展和应用。
本课程旨在帮助学生了解人工智能的基本概念、原理和应用，使他们具备一定的人工智能技术应用能力。
第二部分：课程目标1. 掌握人工智能的基本概念和分类；2. 熟悉人工智能的代表性算法和技术；3. 具备人工智能技术的应用和实践能力；4. 培养学生的创新思维和问题解决能力。
第三部分：课程内容1. 人工智能发展历史和基本概念；2. 人工智能主要技术分类和代表性算法；3. 机器学习、深度学习和神经网络；4. 自然语言处理、图像识别和智能推荐；5. 人工智能在各领域的应用案例。
第四部分：教学方法1. 理论课堂教学：讲授人工智能的基本理论知识；2. 实践教学：通过编程实践，帮助学生掌握人工智能算法和技术；3. 项目案例分析：讲解人工智能在各个领域的应用案例，激发学生创新思维。
第五部分：考核方式1. 平时表现（包括课堂参与、作业完成情况等）占比30%；2. 期中考试占比30%；3. 期末项目实践占比40%。
第六部分：参考教材1. 《人工智能基础》；2. 《Python深度学习》；3. 《机器学习实战》；4. 《神经网络与深度学习》。
第七部分：教学团队本课程由具有丰富教学经验和人工智能实践经验的教师团队共同执教，以确保教学质量和效果。
结语通过本课程的学习，相信学生们能够全面了解人工智能的基本理论和应用技术，为未来在相关领域的发展和应用打下坚实的基础。
希望学生们能够主动参与课程学习和实践，不断提高自身的人工智能技术能力，为社会发展和创新贡献自己的力量。
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。
人工智能课程大纲
人工智能课程大纲一、课程简介人工智能作为一门前沿的学科，其应用范围广泛，影响深远。
本课程旨在引导学生全面了解人工智能的基本概念、方法和应用领域，培养学生运用人工智能技术解决实际问题的能力。
二、课程目标1. 理解人工智能的基本概念和原理；2. 熟悉人工智能的核心技术和算法；3. 掌握人工智能在各个领域的应用案例和发展趋势；4. 培养学生运用人工智能技术解决实际问题的能力；5. 培养学生的团队协作和创新能力。
三、教学内容1. 人工智能概述- 人工智能的定义与发展历程- 人工智能的应用领域和挑战2. 机器学习与数据挖掘- 监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念- 常用的机器学习算法和数据挖掘技术- 数据预处理和特征工程3. 深度学习与神经网络- 神经网络的基本原理与结构- 深度学习算法及其应用场景- 深度学习框架的使用和模型优化方法4. 自然语言处理与人机对话- 语言模型与文本分类技术- 机器翻译和文本生成- 人机对话系统的设计与实现5. 计算机视觉与图像处理- 图像特征提取与图像分类- 目标检测和图像分割- 图像生成与风格转换6. 智能推荐与个性化推荐- 推荐系统的原理与算法- 协同过滤与内容推荐- 个性化推荐系统的构建与优化7. 人工智能伦理与社会影响- 人工智能的伦理问题与挑战- 人工智能在社会中的应用与风险- 人工智能的未来发展与应对策略四、教学方法与评价方式1. 教学方法- 讲授理论知识，结合案例分析和实例讲解 - 引导学生自主学习和独立思考- 设计实践项目，培养实际操作能力- 进行小组讨论和课堂展示2. 评价方式- 课堂参与和讨论表现- 作业和实践项目的完成情况- 期末考核和论文撰写成果五、参考书目1.《机器学习》- 周志华2.《深度学习》- 邱锡鹏3.《自然语言处理综论》- 陆海英4.《计算机视觉：算法与应用》- Richard Szeliski5.《推荐系统实践》- 王喆六、备注事项1. 课程期限为一学期，每周两次课程，每次两小时；2. 学生需要具备基本的数学和编程基础；3. 课程设置了实验室实践环节，学生需进行相关实验和项目设计。
《人工智能》课程大纲
《人工智能》课程大纲人工智能课程大纲一、引言A. 课程背景与目的B. 课程结构概述二、人工智能基础知识A. 人工智能概述1. 人工智能定义与发展历史2. 人工智能的应用领域3. 人工智能的挑战和前景B. 机器学习1. 机器学习的定义和原理2. 监督学习、无监督学习与强化学习3. 机器学习算法与实践案例C. 自然语言处理1. 自然语言处理的概念和挑战2. 语音识别与文本处理技术3. 自然语言生成与机器翻译三、人工智能技术与应用A. 图像与视觉处理1. 图像处理基础2. 特征提取和图像分类算法3. 计算机视觉的应用案例B. 智能决策与规划1. 搜索算法与规划方法2. 强化学习与决策树算法3. 智能系统在自动驾驶等领域的应用C. 人机交互与智能系统设计1. 人机界面设计原则2. 聊天机器人与语音助手开发3. 智能系统的用户体验与评估四、人工智能的伦理与社会影响A. 人工智能的道德与伦理问题1. 个人隐私与数据安全2. 人工智能的道德准则与规范3. 机器人与人类社会的互动关系B. 人工智能对社会经济的影响1. 自动化对就业市场的改变2. 人工智能在医疗、金融等行业的应用3. 人工智能与可持续发展的关系五、课程实践与项目A. 人工智能编程与实践1. 基于Python的机器学习实践2. TensorFlow与深度学习编程B. 人工智能应用设计与实现1. 智能推荐系统开发2. 人工智能在游戏开发中的应用六、评估方式与学习资源A. 课程作业与考核方式B. 推荐教材与学习资源C. 学习支持与讨论平台七、总结与展望A. 课程回顾与学习成果B. 人工智能领域的未来发展方向本课程旨在帮助学生深入了解人工智能的基本概念、技术和应用，培养学生人工智能思维和创新能力。
通过课程的学习，学生将能够掌握人工智能基础知识，了解机器学习、自然语言处理、图像与视觉处理等核心技术。
同时，课程将注重伦理与社会影响的讨论，帮助学生思考人工智能的科技伦理问题和社会责任。
《人工智能》教学大纲
附件1广东财经大学华商学院课程教学大纲模板人工智能》课程教学大纲一、课程简介人工智能是计算机与自动化学科的一门分支学科。
它研究如何用机器来模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、学习、规划、诊断等智能活动。
人工智能是当前科学技术中正在迅速发展，新思想、新观点、新技术不断涌现的一个学科，也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。
人工智能原理是计算机科学技术类专业的应用学科。
前修课程包括：离散数学、数据结构、算法分析与设计等，后续课程：专家系统，知识工程。
二、教学目标(1)熟练掌握图搜索策略，熟练掌握回溯策略、图搜索策略的过程以及算法(BACKTRACK 以及AI算法)，掌握一些典型问题的启发式函数；(2)掌握用命题逻辑、一阶逻辑表示知识的方法，并在此基础上进行推理，熟练掌握归结方法以及归结反驳过程，熟练掌握利用归结反驳方法进行推理。
(3)掌握基于贝叶斯规则的不确定性推理，掌握条件概率、独立、条件独立及贝叶斯公式；掌握利用贝叶斯定理检测垃圾邮件的基本方法。
三、主要教学模式和教学手段1．本课程的教学包括课堂讲授、课外作业、辅导答疑、上机实验和期末考试等教学环节。
2．课堂教学采用启发式教学方法，理例结合，多媒体并用，引导学生加深对课程内容的理解，提高学生的学习兴趣和效果。
3．理论联系实际，通过本课程的教学，力争使学生在理解和掌握大纲所要求的知识内容的基础上，能正确地运用这些知识解决有关实际问题。
四、教学内容（要求编写所有章节的主要内容）第一章人工智能概述基本内容和要求：1．人工智能的概念与目标；2．人工智能的研究内容与方法；3．人工智能的分支领域；4．人工智能的发展概况。
第二章逻辑程序设计语言Prolog基本内容和要求：1.掌握Prolog语言的语句特点、程序结构和运行机理；2.能编写简单的Prolog程序，能读懂一般的Prolog程序。
教学重点：Prolog程序设计。
人工智能课程教学大纲
人工智能课程教学大纲课程名称：人工智能教学大纲课程目标：本课程旨在帮助学生了解人工智能的基本概念、原理和技术，并培养学生在人工智能领域的批判性思维和问题解决能力。
通过学习本课程，学生将能够理解人工智能的背景、应用和发展趋势，并能够独立设计和实现简单的人工智能系统。
课程内容：1. 人工智能概述- 人工智能的定义与应用领域- 人工智能的历史与发展- 人工智能与机器学习的关系2. 机器学习基础- 监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念- 常用机器学习算法及其原理- 机器学习的评估方法和误差分析3. 深度学习- 神经网络的基本原理与结构- 卷积神经网络与循环神经网络的应用- 深度学习的训练与优化方法4. 自然语言处理- 语言的表示与处理方法- 文本分类、语义分析和机器翻译的基本原理- 自然语言生成与对话系统的应用5. 计算机视觉- 图像处理与特征提取- 目标检测、图像分类和图像生成的基本原理- 视觉感知与智能交互的应用6. 人工智能伦理与社会影响- 人工智能的道德与伦理问题- 人工智能在社会中的挑战与机遇- 人工智能的未来发展趋势课程教学方法：本课程采用讲授、案例分析和实践项目结合的教学方法。
通过理论讲解、实例分析和实践操作，帮助学生理解和应用人工智能的基本原理和技术。
学生将完成实践项目，设计和实现一个简单的人工智能系统，并对其性能进行评估和优化。
课程评估方式：- 平时作业和课堂表现：占总成绩的30%- 实践项目报告：占总成绩的40%- 期末考试：占总成绩的30%参考教材：- Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville. Deep Learning [M]. MIT Press, 2016.- Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili. Python Machine Learning [M]. Packt Publishing, 2017.- Dan Jurafsky, James H. Martin. Speech and Language Processing [M]. Pearson, 2019.备注：该人工智能课程教学大纲仅作参考，实际课程内容和安排可能会根据教师和学校要求进行调整。
人工智能课程教学大纲
人工智能课程教学大纲大纲：人工智能课程教学1. 简介- 介绍人工智能课程的重要性和普及程度- 解释人工智能的定义和应用领域2. 目标- 培养学生对人工智能的基本了解和认识- 培养学生分析和解决实际问题的能力- 引导学生思考人工智能对社会的影响3. 课程设计- 课程时长和学时安排- 教学方法和教学资源- 课程内容和模块划分4. 课程内容- 人工智能的历史和发展- 人工智能的基本概念和原理- 机器学习和深度学习算法- 自然语言处理和计算机视觉- 人工智能在各行业的应用案例5. 教学方式- 理论教学：通过讲解基本概念和原理，使学生理解人工智能的基本知识。
- 实践项目：组织学生参与实际项目，加深对人工智能算法和技术的理解和应用能力。
- 讨论和案例分析：通过讨论和分析真实案例，引导学生思考人工智能对社会的影响和伦理问题。
6. 评估方式- 考试：通过笔试和编程作业考察学生对人工智能基本概念和算法的掌握程度。
- 项目评估：评估学生在实践项目中的表现和能力发展情况。
- 讨论参与度：评估学生在课堂讨论和案例分析中的积极参与程度。
7. 教学资源- 教材：建议使用经典的人工智能教材，如《人工智能：一种现代的方法》。
- 在线资源：推荐学生使用在线资源，如人工智能开放平台、论坛和课程网站。
8. 参考文献- 列举相关的研究论文、教材和在线资源，供学生进一步学习和深入研究。
9. 结语- 强调人工智能课程的重要性和发展前景- 鼓励学生积极参与课程学习和实践项目以上是《人工智能课程教学大纲》的内容，通过系统的课程设计和教学方法，旨在培养学生对人工智能的基本了解和应用能力。
教学大纲涵盖了人工智能的基本概念、算法和应用案例，并通过理论教学、实践项目和讨论分析等方式，引导学生思考人工智能对社会的影响和伦理问题。
希望学生能够通过这门课程，掌握人工智能的基本知识，培养解决实际问题的能力，并为未来的发展和创新做出贡献。
人工智能培训课程大纲
人工智能培训课程大纲一、课程介绍本课程旨在帮助学员全面了解人工智能的基础理论和应用技术，培养学员具备人工智能领域的专业知识和技能。
通过系统学习，学员将掌握人工智能的核心概念、算法原理和实践应用，为未来在人工智能领域的发展打下坚实基础。
二、课程内容1. 人工智能概述- 人工智能发展历程- 人工智能的定义与范畴- 人工智能在各领域的应用2. 机器学习基础- 监督学习、无监督学习和强化学习- 分类、聚类和回归算法- 常用机器学习工具和框架介绍3. 深度学习原理- 神经网络基础- 深度学习模型与算法- 卷积神经网络和循环神经网络4. 自然语言处理- 语料预处理与特征提取- 词向量模型与文本分类- 机器翻译与问答系统5. 计算机视觉- 图像处理基础- 特征提取与目标检测- 图像分类与对象识别6. 强化学习- 强化学习基本概念- Q-learning和深度强化学习- 实例分析及应用场景7. 项目实践- 小组项目设计与实施- 实际案例分析与解决方案讨论- 人工智能项目展示与交流三、教学方式本课程采取理论教学与实践相结合的方式进行。
讲授内容结合案例分析和项目实践，通过实际操作让学员深入理解人工智能技术的应用场景和解决方法。
四、考核方式1. 课堂表现：包括出勤情况、参与讨论和作业完成情况等。
2. 课程项目：学员需完成并展示一个相关人工智能项目。
3. 期末考核：考核学员对课程内容的掌握程度及能力应用情况。
五、课程收获通过本课程的学习，学员将获得以下收获：1. 熟练掌握人工智能领域的基本理论和技术。
2. 具备独立分析和解决问题的能力。
3. 能够参与和实施人工智能项目，提升实践能力。
4. 加深对人工智能发展趋势和应用前景的认识。
六、目标学员本课程适合对人工智能技术感兴趣的学生和从业人员，无论是想深入了解人工智能理论知识，还是希望在人工智能领域有所作为。
参加学员需具备一定的编程基础和数学基础，具备良好的团队合作和沟通能力。
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《人工智能理论与应用》课程简介
课程编号：A0940111
课程名称：人工智能理论与应用
学分/学时：3/48
先修课程：《数据结构》、《离散数学》和《高级程序设计语言》
适用专业：计算机科学与技术
课程性质：限选
考核方式：考查
考核形式：大作业、实验评估
建议教材：人工智能教程，王士同主编，电子工业出版社，2006年2月第2版
内容简介：（200字以内）（黑体五号）
1、人工智能研究的发展和基本原则：人工智能的研究和应用；人工智能研究的发展；人工智能研究的成果；人工智能研究的基本原则；存在的问题和发展前景
2、一般图搜索：回溯策略、图搜索策略、无信息搜索过程、启发式图搜索过程、搜索算法讨论。
3、与或图搜索问题：与或图的搜索、与或图的启发式搜索算法AO*、博弈树的搜索。
4、谓词逻辑与归结原理：命题逻辑、谓词逻辑基础、谓词逻辑归结原理、HERBRAND定理。
5、知识表示：知识、知识表示、知识观、产生式表示方法、语义网络表示、框架表示以及其他表示方法。
6、不确定性推理方法：不确定性推理的基本问题、贝叶斯网络、主观贝叶斯方法、确定性方法、证据理论。
7、机器学习：机器学习概论、实例学习、基于解释的学习、决策树学习、神经网络学习、知识发现与数据挖掘。
8、高级搜索：基本概念、局部搜索算法、模拟退火算法、遗传算法等。
人工智能理论与应用
Artificial Intelligence Theory and
Application
课程编号：A0940111
学分：3
学时：48 学时（讲课学时：32 实验学时：16）
先修课程：《数据结构》、《离散数学》和《高级程序设计语言》
适用专业：计算机科学与技术
建议教材：人工智能教程，王士同主编，电子工业出版社，2006年2月第2版
主要参考书：
（1）高等学校规划教材:人工智能原理及其应用电子工业出版社王万森 2012
（2）人工智能及其应用(第4版) 蔡自兴、徐光祐清华大学出版社 2010
开课学院：计算机科学与工程学院
修订日期：2015年4月
一、课程说明（黑体五号）
人工智能是一门综合性前沿学科，是计算机学科的重要分支。
通过对人工智能课程的学习，使学生掌握人工智能技术的基本原理；了解启发式搜索策略、与或图搜索问题、谓词逻辑与归结原理、知识表示、不确定性推理方法、机器学习和知识发现等目前人工智能的主要研究领域的原理、方法和技术；增强学生的逻辑思维与实验能力，为今后在各自领域开拓高水平的人工智能技术应用奠定基础。
二、课程目标（黑体五号）（需对应于本专业2014级培养方案中的毕业要求进行细化分解）
根据课程在知识结构中的作用，教学要求分为掌握、熟悉、了解、选学四个层次，具体要求如下。
1．掌握部分:一般图搜索（回溯策略、图搜索策略、无信息搜索过程、启发式图搜索过程）；与或图搜索问题包括与或图的启发式搜索算法AO*、博弈树的搜索；谓词逻辑与归结原理（谓词逻辑归结原理、HERBRAND定理）；知识表示（产生式表示方法、语义网络表示、框架表示）；不确定性推理方法（不确定性推理的基本问题、贝叶斯网络、主观贝叶斯方法、确定性方法）(对应毕业要求中的、、
2．熟悉部分：
不确定性推理方法之证据理论；机器学习（机器学习概论、实例学习、基于解释的学习、决策树学习、神经网络学习）。
(对应毕业要求中的、
3．了解部分：
人工智能研究的发展和基本原则；知识原则、知识表示的作用、功能、性能；自动规划技术的新进展，人工智能的最新进展和面临的挑战。
(对应毕业要求中的、
4．选学部分：
高级搜索。
(对应毕业要求中的
三、教学内容及基本要求
第一章：人工智能概述
1 、讲授内容：
（ 1 ）人工智能的概念
（ 2 ）人工智能的研究途径和方法
（ 3 ）人工智能的分之领域
（ 4 ）人工智能的基本技术
（ 5 ）人工智能的发展概况
2 、教学要求：
了解：研究途径和方法、人工智能的分之领域、基本技术和发展概况。
理解：人工智能的基本概念、基本技术
掌握：人工智能的发展概况，人工智能研究的课题种类
3 、教学重点：人工智能概念
4 、难点：人工智能的研究途径和方法
第二章：基于谓词逻辑的机器推理
1 、讲授内容：
（ 1 ）一阶谓词逻辑
（ 2 ）归结演绎推理
（ 3 ）应用归结原理求取问题答案
（ 4 ）归结策略
（ 5 ） Horn 子句归结与逻辑程序
（ 6 ）非归结演绎推理
2 、教学要求：
了解：一阶谓词逻辑的基本概念
理解：应用归结远力求取问题答案的方法和 Horm 自居归结于逻辑程序的方法以及非归结演绎原理的方法和途径
掌握：归结演绎推理
3 、教学重点：归结演绎推理
4 、难点： Horn 子句归结与逻辑程序
第三章：图搜索技术
1 、讲授内容：
（ 1 ）状态图搜索
（ 2 ）状态图问题求解
（ 3 ）与或图搜索
（ 4 ）与或图问题求解
（ 5 ）博弈树搜索
2 、教学要求：
了解：常用的图搜索技术
理解：与或图搜索问题的原理
掌握：与或图的启发式搜索算法 AO
3 、教学重点：与或图的启发式搜索算法
4 、难点：与或图搜索
第四章：产生式系统
1 、讲授内容：
（ 1 ）产生式规则
（ 2 ）产生式系统
（ 3 ）产生式系统与图搜索
（ 4 ）产生式系统的应用
2 、教学要求：
了解：产生式
理解：谓词逻辑归结原理
掌握： Herbrand 定理
3 、教学重点：谓词逻辑归结原理
4 、难点： Herbrand 定理
第五章：知识表示
1 、讲授内容：
（ 1 ）知识及其表示
（ 2 ）框架
（ 3 ）语义网络
（ 4 ）面向对象知识表示
2 、教学要求：
了解：知识表示的概述
理解：几种知识表示方式
掌握：产生式表示语义网络表示
3 、教学重点：产生式表示语义网络表示
4 、难点：框架表示
第六章：不确定性推理方法
1 、讲授内容：
（ 1 ）不确定性及其类型
（ 2 ）不确定性知识的表示
（ 3 ）不确定性推理的一般模式
（ 4 ）确定性理论
（ 5 ）证据理论
（ 6 ）模糊推理
2 、教学要求：
了解：不确定性推理方法的概述
理解：论证理论模糊推理
掌握：论证理论
3 、教学重点：论证理论模糊推理
4 、难点：证据理论 (D-Stheory)
第七章：专家系统
1 、讲授内容：
（ 1 ）专家系统的概念
（ 2 ）专家系统的结构
（ 3 ）专家系统的应用与发展
（ 4 ）专家系统设计与实现
（ 5 ）专家系统开发与环境
（ 6 ）新一代专家系统研究
2 、教学要求：
了解：专家系统的概述、专家系统的组成结构与发展
理解：专家系统的设计与实现
掌握：专家系统的开发与使用
3 、教学重点：专家系统的设计与实现
4 、难点：新一代专家系统概述
第八章：机器学习
1 、讲授内容：
（ 1 ）符号学习
（ 2 ）神经网络学习
2 、教学要求：
了解：机器学习的概述
理解：符号学习
掌握：常用的机器学习的方式
3 、教学重点：神经网络学习
4 、难点：遗传算法
四、课程学时分配
人工智能原理及应用课程根据教学计划规定的学时数，理论课32学时，实践16学时，具体学时分配如下表，供参考。
五、其他教学环节（针对理实一体类课程填写此项）
六、授课说明
1 、教学方法
（ 1 ）注重理论指导的作用，积极探究达到最佳视觉效果的典型做法。
同时贯彻理论和实践相结合的原则，给学生出一定量的思考，并要求学生完成一定量的作业，以提高学生的理论水平，培养学生的动手能力和创新精神。
（ 2 ）把握课程的重难点，及时总结深化所学内容，并针对重难点布置适当的综合练习。
以便达到良好的教学效果。
2 、教学手段
（ 1 ）采用理论讲解、操作示范等多种方式，充分利用多媒体等现代化教学手段，整体优化教学过程和教学内容，调动学生学习积极性，进行启发式的教学。
（ 2 ）注重学生动手能力的培养，积极鼓励和引导学生对所学的知识、技能加以拓宽、深化。
七、考核办法
课程名称：人工智能理论与应用课程号：A0940111
考核方式：考查
考核形式：大作业60%、实验评估30%、作业10%
本课程的学生成绩由平时成绩和期末成绩两部分组成，其中平时成绩占总成绩的40%，期末成绩占总成绩的60%。
平时成绩由实验评估、作业综合评定。
制定人：审定人：批准人：
（填写要求）
1、课程教学大纲制定和修订由学院（部）教学分管领导负责组织，由教研室执行具体工作任务，由经验丰富的教师或教师小组执笔，教研室讨论通过，要明确各自职责，不要使签字流于形式。
2、制定人、审定人、批准人不能为同一人，原则上制定人为讲课教师，审定人为教研室主任，批准人为学院（部）教学主任。
3、制定人原则上需有丰富的教学经验，具有中级以上职称。
4、请将姓名打入电子文稿。