人工智能课程大纲课程体系：《Python应用技术》课程产品白皮书(2019V1.0)
人工智能教学大纲
《人工智能》教学大纲一、课程概述1. 课程研究对象和研究内容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》（双语）课程的主要目标是为大学本科高年级学生提供有关人工智能理论以及应用所必需的知识和技能；掌握人工智能的基本原理；掌握设计开发智能系统的基本方法。
2. 课程在整个课程体系中的地位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，该课程可以在大学三、四年级开设。
二、课程目标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A*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、课程内容和要求这门学科的知识与技能要求分为知道、理解、掌握、学会四个层次。
这四个层次的一般涵义表述如下：知道———是指对这门学科和教学现象的认知。
理解———是指对这门学科涉及到的概念、原理、策略与技术的说明和解释，能提示所涉及到的教学现象演变过程的特征、形成原因以及教学要素之间的相互关系。
掌握———是指运用已理解的教学概念和原理说明、解释、类推同类教学事件和现象。
学会———是指能模仿或在教师指导下独立地完成某些教学知识和技能的操作任务，或能识别操作中的一般差错。
教学内容和要求表中的“√”号表示教学知识和技能的教学要求层次。
人工智能课程大纲课程体系：《机器视觉技术》课程产品白皮书(2019V1.0)
《机器视觉技术》产品白皮书目录1引言........................................................................ - 3 -2产品概述.................................................................... - 4 -2.1产品体系............................................................ - 4 -2.2产品资源............................................................ - 5 -3产品介绍.................................................................... - 8 -3.1机器视觉技术........................................................ - 8 -3.1.1课程说明........................................................ - 8 -3.1.2教学大纲....................................................... - 12 -3.1.3教学指导....................................................... - 16 -4配套产品................................................................... - 19 -4.1实验设备........................................................... - 19 -4.2软件平台........................................................... - 24 -5技术支持................................................................... - 28 -5.1.1升级服务....................................................... - 28 -5.1.2师资培训....................................................... - 28 -1引言中国人工智能发展迅猛，中国政府也高度重视人工智能领域的发展。
人工智能的教学大纲
人工智能的教学大纲
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是当前信息领域最热门的技术之一。
随着大数据和互联网技术的发展，人工智能的应用越来越广泛。
同时，人工智能技术的研究和应用也随之不断推陈出新。
学习人工智能需要全面了解其基础知识和应用场景，掌握相应的编程技能，并具备创新思维。
以下是人工智能的教学大纲，包括以下三个部分：
一、基础知识
1.人工智能的定义和历史
2.机器学习和深度学习的区别
3.人工智能的应用场景
4.人工智能技术的发展趋势
二、编程技能
1.Python语言基础
2.机器学习库scikit-learn的应用
3.深度学习框架Tensorflow的应用
4.自然语言处理库NLTK的应用
三、应用实践
1.面向数据科学的神经网络
2.人工智能演化全历程
3.基于深度学习的图像识别应用
4.基于自然语言处理的语音识别应用
以上是人工智能的教学大纲，涵盖了基础知识、编程技能和应用实践三个部分。
通过本课程的学习，学员可以全面了解人工智能的基础理论和应用场景，掌握相应的编程技能，并且能够运用所学知识进行创新思考和实践应用。
python人工智能课程
python课程Python课程文档范本：第一章：课程介绍1.1 课程背景1.2 课程目标1.3 课程大纲第二章：Python基础知识2.1 Python的安装和配置2.2 变量和数据类型2.3 条件语句和循环结构2.4 函数和模块2.5 文件操作第三章：概述3.1 的定义和发展历程3.2 的应用领域3.3 的基本原理和方法第四章：机器学习基础4.1 机器学习的基本概念和分类 4.2 监督学习和无监督学习4.3 特征工程和数据预处理4.4 常用的机器学习算法4.4.1 决策树4.4.2 支持向量机4.4.3 朴素贝叶斯4.4.4 神经网络第五章：深度学习入门5.1 深度学习的概念和应用5.2 TensorFlow库的介绍和安装 5.3 前馈神经网络基础5.4 循环神经网络基础5.5 卷积神经网络基础第六章：自然语言处理6.1 自然语言处理的基本任务6.1.1 词性标注6.1.2 句法分析6.1.3 语义分析6.2 基于规则的语言处理方法6.3 基于统计的语言处理方法第七章：计算机视觉7.1 计算机视觉的基本任务7.1.1 图像分类7.1.2 目标检测7.1.3 图像分割7.2 基于特征的计算机视觉方法7.3 基于深度学习的计算机视觉方法第八章：强化学习8.1 强化学习的基本概念和算法8.2 基于值函数的强化学习方法8.3 基于策略的强化学习方法8.4 深度强化学习方法第九章：项目实践9.1 机器学习项目实践9.2 深度学习项目实践9.3 自然语言处理项目实践9.4 计算机视觉项目实践9.5 强化学习项目实践附件：附件1：Python代码示例附件2：数据集示例法律名词及注释：1. ：指计算机智能的一种形式，通过模拟和仿真人类智能的能力，对数据和信息进行高级处理和分析，实现自主学习和决策的能力。
2. 机器学习：一种的方法，通过让计算机根据数据和经验自动进行学习和优化，以实现任务的自动化处理。
3. 深度学习：机器学习的一种特殊方法，通过多层神经网络模型的训练和优化，实现复杂任务的学习和推断。
《人工智能》课程大纲
人工智能课程教学大纲一、课程的基本信息适应对象：信息工程专业。
课程代码：39E01126学时分配：42赋予学分：2先修课程：C语言程序设计、数据结构、面向对象程序设计后续课程：二、课程性质与任务本课程是信息工程专业的一门专业课程，具有较强的理论性和应用性。
本课程的任务是使学生掌握人工智能基本原理，理解人工智能程序设计的基本思路和方法。
培养学生的人工智能应用程序的编程能力和实践应用能力。
本课程的主要知识点包括面向知识表示、智能搜索、多智能体、推理技术、模糊逻辑、机器学习等。
三、教学目的与要求通过理论和实践教学，使学生掌握人工智能的基本思想和方法，培养学生的人工智能应用程序开发的基本能力，到达以下3个目标。
1.知识教学目标：理解和掌握人工智能的知识表达，推理和搜索技术，了解基于统计分析的机器学习方法。
2.能力教学目标：熟练使用prolog, matlab, visual C++等工具来开发人工智能应用程序3.思想教育目标：了解人工智能的最新进展和目前的开展思路.四、教学内容与安排(-)课时分配4照课程内容，分成5个教学单元，各单元的课时安排如下表所示：(-)教学内容安排51单元人工智能概述【教学内容】1.人工智能基本概念2.智能感知简介3.智能推理简介4.智能学习简介5.展望【教学重点及难点】教学重点：智能、感知、推理与学习。
教学难点：强、弱人工智能辨析。
【基本要求】•了解智能、感知、推理与学习的基本概念；•了解弱人工智能的常见范例。
【培养能力】了解、掌握人工智能基本知识。
第2单元知识表示与推理【教学内容】1.知识表示基本概念2.命题逻辑与谓词逻辑3.产生式系统4.其他知识表示方法5.基于知识的系统：专家系统【教学重点及难点】教学重点：谓词逻辑、产生式系统、专家系统。
教学难点：归结原理、语义网络、框架。
【基本要求】•了解一阶谓词逻辑，产生式，专家系统；•掌握归结推理；•掌握产生式规那么前后向推理；•了解其他知识表示方法。
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。
Python课教学大纲
Python课教学大纲Python课教学大纲引言：Python作为一门简单易学且功能强大的编程语言，已经成为了当今世界最受欢迎的编程语言之一。
本篇文章将介绍一份Python课程的教学大纲，旨在帮助学生全面学习Python编程的基础知识和实践技能。
一、Python简介1. Python的历史和发展2. Python的特点和优势3. Python在各个领域的应用二、Python环境搭建1. 安装Python解释器2. 配置开发环境（IDE、编辑器等）3. 第一个Python程序三、Python基础语法1. 变量和数据类型- 数字、字符串、列表、元组、字典等2. 条件语句和循环语句- if语句、for循环、while循环等3. 函数和模块- 函数的定义和调用、模块的导入和使用4. 异常处理- try...except语句、异常类型等四、Python面向对象编程1. 类和对象- 类的定义和实例化、属性和方法等2. 继承和多态- 继承的概念和用法、多态的实现3. 文件操作- 文件的读写、文件指针的操作等五、Python高级特性1. 迭代器和生成器- 迭代器的概念和使用、生成器的定义和应用2. 装饰器和上下文管理器- 装饰器的作用和实现、上下文管理器的使用3. 正则表达式- 正则表达式的语法和应用六、Python常用库和框架1. 数据处理库（NumPy、Pandas）- 数组、矩阵和数据框的操作2. 数据可视化库（Matplotlib、Seaborn）- 绘制图表和图形的方法和技巧3. 网络爬虫库（Requests、BeautifulSoup）- 网络请求和网页解析的基本操作4. Web开发框架（Django、Flask）- Web应用的搭建和部署七、Python项目实战1. 文本处理与分析- 文本数据的清洗和处理、文本分析的基本方法2. 数据可视化应用- 利用Python库绘制各类图表和图形3. 网络爬虫实践- 爬取网页数据、提取有用信息4. Web应用开发- 基于Django或Flask搭建简单Web应用结语：通过本课程的学习，学生将掌握Python编程的基础知识和实践技能，能够运用Python解决实际问题，并具备进一步深入学习和应用Python的基础。
《人工智能》详细教学大纲
……………………………………………………………………装……订……线……………………………………………………………………………………………………………《人工智能》教学大纲课程名称：人工智能英语名称：Artificial Intelligence课程代码：130234 课程性质：专业必修学分学时数： 5/80适用专业：计算机应用技术修（制）订人：修（制）订日期：2009年2月审核人：审核日期：审定人：审定日期：一、课程的性质和目的（一）课程性质人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，人工智能课程是计算机科学技术专业的专业拓展选修课。
通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点。
掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。
（二）课程目的1、基本理论要求：课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。
要求学生了解人工智能的主要思想和方法。
2、基本技能要求：学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand域概念和Horn子句的基础上，应用Robinson归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes方法、D—S证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。
3、职业素质要求：结合实战，初步理解和掌握人工智能的相关技术。
……………………………………………………………………装……订……线……………………………………………………………………………………………………………二、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配第一章：人工智能概述（2学时）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。
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《Python应用技术》产品白皮书目录1引言........................................................................ - 3 -2产品概述.................................................................... - 4 -2.1产品体系............................................................ - 4 -2.2产品资源............................................................ - 5 -3产品介绍.................................................................... - 8 -3.1Python应用技术...................................................... - 8 -3.1.1课程说明........................................................ - 8 -3.1.2教学大纲....................................................... - 12 -3.1.3教学指导....................................................... - 18 -4配套产品................................................................... - 22 -4.1实验设备........................................................... - 22 -4.2软件平台........................................................... - 23 -5技术支持................................................................... - 27 -5.1.1升级服务....................................................... - 27 -5.1.2师资培训....................................................... - 27 -1引言中国人工智能发展迅猛，中国政府也高度重视人工智能领域的发展。
预计到2020年，中国人工智能产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。
2017年全球新兴人工智能项目中，中国占据51%，数量上已经超越美国。
但全球人工智能人才储备，中国却只有5%左右，人工智能的人才缺口超过500万。
人工智能是新兴产业，虽然技术和产业发展迅猛，但专业技术人才，以及兼顾人工智能与传统产业的跨界人才不充足，限制了产业发展以及与实体经济的深度融合发展。
从人才数量和质量角度而言，我国人工智能领域专业技术人才数量不充足、经验不丰富。
截至2017年6月，中国共有592家人工智能公司，拥有员工约39200名。
相比之下，美国共有1078家人工智能公司，共有约78000名员工，数量达到我国的2倍。
我国从业经验10年以上的人工智能人才比例不足40%，而美国的这一比例则超过70%。
从人才培养角度而言，我国高校人工智能领域的学科建设、人才培养相对滞后。
人工智能涉及领域宽泛，相关领域学科资源分散，未能形成合力，培养人才的数量、质量有待提升。
目前，国内开设人工智能专业的高校数量较少、时间较短，学科实力不强。
美国国家科技委员会发布的2017年人工智能全球大学排名中前50名均位于欧美地区，我国大学无一上榜。
此外，国内缺乏人工智能与传统行业的跨界人才，不利于人工智能在各垂直行业的应用推广。
在此前提条件下，人工智能专业系列课程，注重课程内容的改革，及时将新知识、新技术、新产品引进课堂。
根据专业特点及社会需要，进行课程综合化改革，打破单一课程体系，增加实用性强的内容。
课程以大量真实项目情景，企业级开发流程为基础，对人工智能项目案例进行深入分析，全程引导式学习开发，培养学生项目式开发能力与思维，打造成为培养高技术应用型人才的精品课程。
2产品概述2.1产品体系人工智能专业作为教育部新设立专业，教育教学资源缺乏，各开设院校普遍面临着缺教材、缺设备、缺师资现象。
人工智能专业系列课程将产业和技术的最新发展、行业对人才培养的最新要求引入教学过程，更新教学内容和课程体系，建成满足行业发展需要的课程和教材资源，打通“最后一学里”。
推动将研究成果及时转化为教学内容，向学生介绍学科研究新成果、实践发展新经验，积极探索综合性课程、问题导向课程、交叉学科研讨课程，提高课程兴趣度。
促进学生的全面发展，把握培养具有创新能力的高技能应用型人才的核心素养，强化学生的家国情怀、全球视野、法治意识和生态意识，培养设计思维、工程思维，提升创新创业、跨学科交叉融合、沟通协商能力和工程领导力。
人工智能专业系列课程表：2.2产品资源人工智能教学资源库从整个学科人才培养和课程体系出发，提供一系列互相耦合的课程资源，包括：培养方案、课程大纲、教学指导、课程讲义、课程视频、教学课件、实验手册（教师版/学生版）、实验资源、实验视频、课程题库、岗位模型、评测系统等。
整个教学资源包提供线上和线下双架构模式，让老师教学更容易，让学生学习更轻松。
人工智能教学资源库按照核心课程、专业课程、实践课程分类，全部采用项目驱动式教学方法，内容包含：项目介绍、项目场景、项目知识、模块分解、任务项、任务步骤、项目小结、项目思考等。
人工智能教学资源库严格按照优质特色校验收标准和网络课程视频教学资源建设要求进行设计，提供的素材包括教师资源、学生资源、线上资源，具体如下：3产品介绍3.1Python应用技术3.1.1课程说明Python语言是人工智能理论学习和应用开发的首选编程语言，本课程提供Python 程序设计基础知识的学习和常见嵌入式应用的开发，并通过Python在嵌入式系统的应用案例实践，为后续人工智能其他专业课程的学习和实践打下坚实的基础。
《Python应用技术》是人工智能专业的核心基础课程。
从人工智能技术架构来看，属于人工智能知识体系中的基础层。
课程中通过MicroPython去控制真实的硬件设备，让学生了解Python如何通过软件去控制硬件，讲解了初级的机器视觉应用开发，让学生通过具体硬件了解Python在边缘智能计算领域的应用，为后续课程做好了基础铺垫。
《Python应用技术》●课程简介本课程提供Python程序设计基础知识的学习和常见基础应用的开发，并通过Python 在嵌入式系统的应用案例实践，培养学生使用Python开发各种基础的人工智能应用能力，为后续人工智能其他专业课程的学习和实践打下坚实的基础。
●课程目标课程知识目标：熟悉并掌握Python语言的数据类型和语法结构等基础知识的学习，熟悉Python程序的运行方式，熟练掌握Python环境的安装，熟悉Python面向对象设计模式。
了解Python嵌入式编程，掌握Python嵌入式环境安装；熟悉Python与传感器之间的关系，并学会应用与开发。
了解Python嵌入式通信原理，学会上位机串口、蓝牙等通信。
通过机器视觉基础知识学习，完成Python机器视觉应用开发；同时让学生了解不同领域的Python扩展模块基本用法。
课程技能目标：通过本课程的学习可以使学生掌握Python语言的数据类型和语法结构等基础知识，熟悉Python面向对象设计模式，掌握Python的常见应用开发，同时通过Python嵌入式编程应用案例的学习实践，使学生熟悉Python在边缘智能计算领域的应用，培养学生的程序设计逻辑思维能力，以及使用Python开发各种人工智能应用的工程实践能力。
●课程特色本课程首先讲解Python语言的数据类型和语法结构等基础知识，熟悉Python面向对象设计模式，掌握Python的常见编程开发知识。
课程的后半部分通过MicroPython 去控制真实的硬件设备，让学生了解Python如何通过软件去控制硬件，为后续的课程做好铺垫。
课程的高级部分讲解了初级的机器视觉应用开发，让学生通过具体硬件了解Python在边缘智能计算领域的应用，培养初步的AI工程项目开发实践能力。
●阅读对象定位讲师、教务人员、教学管理人员。
●考核安排笔试50%+平时成绩20%+限时机试30%。
●教学实施安排2+2模式，总学时64节，其中理论课32节，实践课32节；两节理论课后安排上机或者间隔几天安排上机；本课程保障了每个章节都有对应的上机实验，请参照大纲排课。
●能力导图学习Python应用技术课程，通过Python基础、Python进阶、Python嵌入式编程、Python嵌入式通信、Python机器视觉基础、Python机器视觉应用、Python综合应用设计几个方面的能力考核来评测学习效果。
3.1.2教学大纲人工智能专业学科课程白皮书3.1.3教学指导《Python应用技术》从Python程序设计基础知识与常用的应用开发进行讲解，在对Python程序设计的编程开发有一定基础后，通过Python在嵌入式系统的应用实践了解如何通过Python语言控制硬件设备，通过Python机器视觉应用了解基础的人工智能应用，最后讲解了基于Python的智能小车应用设计。
教学内容包含以下部分：●Python编程基础：通过Python基础知识讲解，熟悉并掌握Python语言介安装环境，程序结构、运行方式以及Pip管理扩展库；了解数据类型介绍，掌握基础数据类型组合、数据类型内置函数的使用；通过程序控制结构介绍，掌握Python语法基础；熟悉Python函数用法，字符串与正则表达式。
●Python编程进阶：在掌握Python基础上，了解文件的基本操作，掌握文件的高级用法，面向对象的文件设计、模块的设计和使用以及Python网络开发。
●Python嵌入式编程：在前两步学习的基础上，通过Python嵌入式系统的应用案例实践，掌握Python嵌入式编程，Python与传感器之间数据读取与控制；通过嵌入式运动控制实例，掌握Python编程基础。
●Python嵌入式通信：通过对Python嵌入式通信知识的了解，再通过实际应用案例开发，上位机串口应用设计、蓝牙通信应用设计以及综合应用设计。