《人工智能》实验教学大纲

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2024年《人工智能》详细教学大纲

2024年《人工智能》详细教学大纲
语音情感分析
结合语音识别和自然语言处理技术,对语音中的情感进行 分析和识别,是实现智能语音交互的重要研究方向。
18
05 计算机视觉技术与应用
2024/2/29
19
图像处理和计算机视觉基础概念
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。
能力目标
能够运用所学知识分析和 解决人工智能领域的实际 问题,具备一定的实践能 力和创新能力。
素质目标
培养学生的创新思维、团 队协作和终身学习能力, 提高学生的综合素质和职 业素养。
5
课程安排与时间表
课程安排
本课程共分为理论授课、实验操作和课程设计三个环节,其中理论授课主要讲解 人工智能的基本原理和方法,实验操作帮助学生掌握相关技术和工具的使用,课 程设计则要求学生综合运用所学知识完成一个实际项目。
分割(如FCN、U-Net)等。
2024/2/29
03
实例分割与语义分割
Mask R-CNN、PANet等实例分割方法;DeepLab、PSPNet等语义分
割方法。
21
三维重建、视频理解等前沿技术介绍
三维重建技术
基于多视图的三维重建、基于深度学习的三维重建(如体素网格 、点云处理)等。
视频理解技术
马尔科夫决策过程在强化学习中的应用
03
将强化学习问题建模为马尔科夫决策过程,利用求解方法求解
最优策略。
25
智能推荐系统、游戏AI等应用场景分析
智能推荐系统
利用强化学习技术,根据用户历史行为和环境反馈,学习推荐策略,实现个性化推荐。例 如,电商平台的商品推荐、音乐平台的歌曲推荐等。

人工智能实验教学大纲内容

人工智能实验教学大纲内容

人工智能实验教学大纲内容朋友,你知道吗?我在教学这方面可是有不少心得的。

这人工智能的实验教学大纲啊,我可是想了又想。

我觉得这教学大纲得从教学目标开始谈。

我的目标很简单,就是想让学生们真正理解人工智能这个神秘又热门的领域。

我想让他们不仅仅是知道那些概念,更能亲手操作,体验人工智能的魅力。

就像我自己当初接触这个领域时,那种好奇又兴奋的感觉,我想传递给他们。

在实验内容这块,我想设置不同的难度层次。

对于刚入门的学生,我会安排一些基础的实验,比如数据的简单采集与整理。

我就像个引路人,带着他们迈出第一步。

我会告诉他们,这就像盖房子打地基一样重要。

我还记得我刚接触相关知识时,数据处理就是我的第一个难关,我不想让他们像我当初那么迷茫。

然后就是算法相关的实验。

我会给他们一些经典算法的案例,让他们去运行、去调整参数。

我内心希望他们能在这个过程中发现算法的神奇之处。

我会像分享宝藏一样给他们讲述我曾经发现算法新用途时的激动。

实验设备与环境方面,我得给他们准备好充足的资源。

我知道那种想做实验却缺少工具的无奈。

我会确保实验室里有足够的计算机,安装好所需的软件。

我心里想着,这就像给战士准备好武器一样重要。

考核方式呢,我不想只看结果。

我想看到他们在实验过程中的努力和思考。

就像我评价自己的工作一样,不仅仅看成果,更看过程中的付出。

我会从实验报告的质量、对问题的理解深度、在实验中的创新点等多方面去评价他们。

我想让他们知道,学习是一个全面的过程,而不只是为了一个分数。

我希望通过这个教学大纲,能真正培养出对人工智能有深入理解和实践能力的学生,就像我在自己的职业生涯中不断成长一样,让他们在这个充满无限可能的领域里探索前行。

2024人工智能教学大纲

2024人工智能教学大纲
包括排序、查找、动态规划等算法, 以及时间复杂度和空间复杂度的分析 等,是优化算法性能的关键。
包括树、图等,对于解决复杂问题有 很大帮助。
2024/1/26
10
03
机器学习
2024/1/26
11
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。
8
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。

2024版《人工智能》课程教学大纲

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》实验教学大纲

《人工智能》实验教学大纲

人工智能原理及其应用授课对象:计算机科学技术与应用课程类型:限选学时数:36学时学分数: 3先修课程:C++,JAVA,数据结构,计算方法基本要求:人工智能实验应在一种为高效率开发专家系统而设计的高级程序系统或高级程序设计语言环境中进行。

在目前开来,专家系统开发工具和环境可分为5种主要类型:程序设计语言、知识工程语言、辅助型工具、支持工具及开发环境。

在这里主要是要求学生能相关术语描述、表示一些问题;用程序设计语言如:C、C++、JAVA编程来实现一些基本的算法、推理、搜索等过程。

一、实验项目总表二、实验项目内容及要求:实验1:用谓词表示农夫、狼、山羊、白菜问题实验内容:设农夫、狼、山羊、白菜都在河的左岸,现在要把它们运送到河的右岸去,农夫有条船,过河时,除农夫外船上至多能载狼、山羊、白菜中的一种。

狼要吃山羊,山羊要吃白菜,除非农夫在那里。

试规划出一个确保全部都能过河的计划。

实验目的:通过此实验让学生加深对谓词逻辑和谓词知识表示的理解。

实验要求:写出所用谓词的定义,并给出每个谓词的功能及变量的个体域,然后编程来实现。

实验2:一个用于动物识别的产生式系统实验内容:设计该系统,让其实现可以识别老虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、企鹅、信天翁这6种动物。

实验目的:通过此实验让学生进一步加深对产生式系统的认识和理解。

实验要求:其规则库中应包含至少15条规则,假设推理开始时综合数据库中存放有以下事实:动物有暗斑,有长脖子,有长腿,有奶,有蹄实验3:写出一个“教师框架”实验内容:给出一个用来描述计算机系教师有关情况的具体框架。

实验目的:通过此实验让学生熟悉框架的基本结构。

实验要求:至少写出12个槽,同时写出侧面附加说明信息。

实验4:“激动人心的生活”问题实验内容:假设:所有不贫穷并且聪明的人都是快乐的。

那些看书的人是聪明的。

李明能看书且不贫穷。

快乐的人过着激动人心的生活。

求证:李明过着激动人心的生活。

实验目的:通过此实验让学生进一步加深对谓词逻辑归结的理解。

人工智能课程教学大纲

人工智能课程教学大纲

《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。

人工智能概论教学大纲(理论实验)(一)2024

人工智能概论教学大纲(理论实验)(一)2024

人工智能概论教学大纲(理论实验)(一)引言概述:人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是计算机科学和工程的一个分支,涉及到使机器能够完成人类认为需要智能的任务。

本教学大纲旨在介绍人工智能的基础概念、算法和应用,帮助学生了解人工智能的理论和实验基础,培养其相关技能和能力。

一、人工智能的概述1. 人工智能的定义和目标(a) 人工智能的定义和发展历程(b) 人工智能的主要目标和应用领域(c) 人工智能的局限性和挑战2. 人工智能的基本原理(a) 人工智能的基本思维模型和问题解决方法(b) 人工智能的算法和技术基础(c) 人工智能的数据和模型训练3. 人工智能的伦理和社会影响(a) 人工智能的伦理和道德问题(b) 人工智能对社会和经济的影响(c) 人工智能的未来发展趋势和挑战二、人工智能的核心技术1. 机器学习(a) 机器学习的基本概念和方法(b) 监督学习、无监督学习和强化学习(c) 机器学习的算法和模型2. 深度学习(a) 深度学习的原理和神经网络模型(b) 卷积神经网络和循环神经网络(c) 深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的应用3. 自然语言处理(a) 自然语言处理的基本任务和技术(b) 语言模型和句法分析(c) 文本分类、情感分析和机器翻译4. 计算机视觉(a) 图像处理和特征提取(b) 目标检测和图像分割(c) 计算机视觉在智能驾驶和人脸识别中的应用5. 推荐系统(a) 推荐系统的原理和算法(b) 用户行为分析和个性化推荐(c) 推荐系统在电子商务和社交媒体中的应用三、人工智能的实验基础1. 编程语言和工具(a) Python语言和相关库(b) 机器学习和深度学习框架(c) 数据处理和可视化工具2. 数据集和特征工程(a) 常用的公开数据集和数据源(b) 数据预处理和特征选择(c) 数据集划分和交叉验证方法3. 算法实现和模型训练(a) 机器学习算法的实现和调优(b) 深度学习模型的搭建和训练(c) 实验结果评估和比较分析四、人工智能的应用案例1. 智能语音助手(a) 语音识别和语音合成技术(b) 人机对话系统和智能问答(c) 智能音箱和智能家居应用2. 自动驾驶技术(a) 传感器和感知技术(b) 路径规划和决策控制(c) 自动驾驶的挑战和安全问题3. 金融风控和欺诈检测(a) 信用评分和风险预测(b) 交易欺诈和异常检测(c) 金融科技的发展和应用前景4. 医疗诊断和辅助决策(a) 医学影像分析和疾病诊断(b) 基因数据分析和个性化治疗(c) 人工智能在医疗领域的挑战和限制5. 智能物联网和城市管理(a) 物联网技术和智能传感器(b) 智能交通和智能能源管理(c) 城市智能化的可行性和影响评估总结:本教学大纲介绍了人工智能的概述、核心技术、实验基础和应用案例。

人工智能教学大纲

人工智能教学大纲

人工智能教学大纲一、引言人工智能(Artificial Intelligence,AI)作为当前热门的技术领域之一,已经渗透到我们日常生活的各个方面。

为了培养学生对人工智能的充分理解和应用能力,本教学大纲旨在设计一套完整的人工智能教学体系,以帮助学生在人工智能领域取得卓越成就。

二、教学目标本教学大纲的目标是培养学生对人工智能的基本理论、方法和应用的理解和掌握能力,具体包括以下几个方面:1. 理解人工智能的定义、发展历程以及基本原理;2. 掌握人工智能的核心技术和算法,如机器学习、深度学习、自然语言处理等;3. 学会使用人工智能工具和平台,进行模型的开发和实验的设计;4. 能够在实际问题中应用人工智能技术,解决现实世界中的挑战和难题。

三、教学内容与安排1. 人工智能概述1.1 人工智能的定义与发展历程1.2 人工智能的应用领域与现状1.3 人工智能的伦理与社会影响2. 人工智能基础知识2.1 机器学习与深度学习基础2.2 统计学习和数据挖掘2.3 人工智能算法与模型3. 自然语言处理与图像处理3.1 语音识别与生成3.2 机器翻译与文本分类3.3 图像处理与计算机视觉4. 智能决策与推理4.1 强化学习与智能控制4.2 知识表示与推理4.3 集成学习与多智能体系统5. 人工智能应用与实践5.1 人工智能在医疗健康领域的应用 5.2 人工智能在交通运输领域的应用 5.3 人工智能在金融领域的应用四、教学方法与评估1. 教学方法本课程将采用多元化的教学方法,包括理论讲解、案例分析、小组讨论、实践项目等,以激发学生的主动学习和实践能力。

2. 评估方式本课程将通过考试、实验报告、项目设计等方式进行综合评估,以全面了解学生对人工智能知识与能力的掌握情况。

五、教学资源与参考资料1. 教学资源本课程将提供相应的课堂教学资料和实践项目所需的软件、硬件资源。

2. 参考资料本课程的参考资料将包括经典教材、学术论文、技术文档以及其他相关领域的行业报告等。

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人工智能原理及其应用
授课对象:计算机科学技术与应用课程类型:限选
学时数:36学时学分数: 3
先修课程:C++,JAVA,数据结构,计算方法
基本要求:
人工智能实验应在一种为高效率开发专家系统而设计的高级程序系统或高级程序设计语言环境中进行。

在目前开来,专家系统开发工具和环境可分为5种主要类型:程序设计语言、知识工程语言、辅助型工具、支持工具及开发环境。

在这里主要是要求学生能相关术语描述、表示一些问题;用程序设计语言如:C、C++、JAVA编程来实现一些基本的算法、推理、搜索等过程。

一、实验项目总表
二、实验项目内容及要求:
实验1:用谓词表示农夫、狼、山羊、白菜问题
实验内容:
设农夫、狼、山羊、白菜都在河的左岸,现在要把它们运送到河的右岸去,农夫有条船,过河时,除农夫外船上至多能载狼、山羊、白菜中的一种。

狼要吃山羊,山羊要吃白菜,除非农夫在那里。

试规划出一个确保全部都能过河的计划。

实验目的:
通过此实验让学生加深对谓词逻辑和谓词知识表示的理解。

实验要求:
写出所用谓词的定义,并给出每个谓词的功能及变量的个体域,然后编程来实现。

实验2:一个用于动物识别的产生式系统
实验内容:
设计该系统,让其实现可以识别老虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、企鹅、信天翁这6种动物。

实验目的:
通过此实验让学生进一步加深对产生式系统的认识和理解。

实验要求:
其规则库中应包含至少15条规则,假设推理开始时综合数据库中存放有以下事实:
动物有暗斑,有长脖子,有长腿,有奶,有蹄
实验3:写出一个“教师框架”
实验内容:
给出一个用来描述计算机系教师有关情况的具体框架。

实验目的:
通过此实验让学生熟悉框架的基本结构。

实验要求:
至少写出12个槽,同时写出侧面附加说明信息。

实验4:“激动人心的生活”问题
实验内容:
假设:所有不贫穷并且聪明的人都是快乐的。

那些看书的人是聪明的。

李明能看书且不贫穷。

快乐的人过着激动人心的生活。

求证:李明过着激动人心的生活。

实验目的:
通过此实验让学生进一步加深对谓词逻辑归结的理解。

实验要求:
将问题用谓词表示,后将谓词公式转化为子句集,归结出空子句,得到问题的证明。

把此过程用程序写出来。

实验5:模糊推理
实验内容:
设 F=1/1+0.6/2+1/3
G=0.1/1+0.6/2+1/3
R m =0.6
已知事实 x is 较小
并设较小的模糊集为
较小=1/1+0.7/2+0.2/3
求在此已知事实下的模糊结论。

实验目的:
通过次实验让学生熟悉模糊推理的三种模式:模糊假言推理、拒取式推理几模糊三段论推理。

实验6:八数码问题
实验内容:
在3×3的方格棋盘上,分别放置了标有数字1、2、3、4、5、6、7、8的八张牌,初始状态S0,目标状态S8,如下图。

可以使用的操作有:
空格左移,空格右移,空格上移,空格下移
即只允许把位于空格左、右、上、下方的牌移入空格,找出解的路径。

实验目的:
本次实验是让学生掌握广度优先搜索策略,找出从初态到目标状态的解路径。

实验要求:
先画出节点状态图,然后编程来实现。

实验7:写出一个分类专家系统
实验内容:
(1)有毛的动物是哺乳类;
(2)有奶的动物是哺乳类;
(3)有羽毛的动物是鸟类;
(4)若动物会飞且会生蛋,则它是鸟类;
(5)吃肉的哺乳类是肉食动物;
(6)犬牙利爪,眼睛向前的是肉食动物;
(7)反刍食物的哺乳类是偶蹄类;
(8)有蹄的哺乳类是有蹄类;
(9)黄褐色有暗斑点的肉食类是金钱豹;
(10)黄褐色有黑条纹的肉食类是老虎;
(11)长腿长脖子有黄褐色暗斑的有蹄类是长颈鹿;
(12)有黑白条纹的有蹄类是斑马;
(13)不会飞长腿长脖子的鸟是鸵鸟;
(14)不会飞善游泳黑白色的鸟是企鹅;
(15)善飞的鸟是信天翁。

实验目的:通过此实验让学生了解专家系统的设计过程,从而可以用专家系统去解决一些实际的问题。

实验要求:用相关的一些技术,按专家系统的基本结构,同时考虑专家系统开发过程的各个阶段来设计。

三、实验指导书:
1、王万森,《人工智能原理及其应用》,电子工业出版社,2000年9月第一版。

2、林尧瑞、马少平,《人工智能导论》,清华大学出版社,1989年5月第一版。

3、陈世福、陈兆乾等编,《人工智能与知识工程》,南大出版社,1997年12月第一版。

4、何华灿,《人工智能导论》,西北工业大学出版社,1988。

5、陈汝铃,《人工智能》,科学出版社,1989。

四、制订责任人:。

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