《人工智能通識教程》（第2版）教學(xué)大綱

《人工智能通識教程》（第2版）教學(xué)大綱一、課程基本信息?課程名稱：人工智能導(dǎo)論/人工智能概論?課程代碼：?課程英文名稱：AI-Introduction?學(xué)時與學(xué)分：理論學(xué)時32，課外實踐學(xué)時16，總學(xué)分2?課程性質(zhì)：必修課（選修課）?適用專業(yè)：人工智能、大數(shù)據(jù)、計算機等工科專業(yè)（其他各專業(yè)）?先修課程：略?后續(xù)課程：機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、智能機器人等二、課程目標(biāo)學(xué)習(xí)本課程，通常旨在為學(xué)生奠定堅實的人工智能基礎(chǔ)知識，培養(yǎng)其在人工智能領(lǐng)域的基本技能和理解能力。以下是主要學(xué)習(xí)目標(biāo)，可能會根據(jù)不同課程設(shè)置有所差異：1.理解人工智能基礎(chǔ)：掌握人工智能的基本概念、發(fā)展歷程、主要分支領(lǐng)域（如機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺等）及其在現(xiàn)代社會中的應(yīng)用。2.理論與技術(shù)基礎(chǔ)：學(xué)習(xí)和理解支撐人工智能的核心算法和理論，包括搜索算法、知識表示、推理方法、決策制定、學(xué)習(xí)理論等。3.實踐技能培養(yǎng)：通過編程實踐和項目作業(yè)，掌握至少一種編程語言（如Python）在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用，以及如何使用常見的AI框架和庫（如TensorFlow、PyTorch）。4.問題解決能力：培養(yǎng)分析和解決人工智能問題的能力，包括如何定義問題、選擇合適的技術(shù)路線、設(shè)計并實施解決方案。5.倫理與社會責(zé)任：討論人工智能技術(shù)的倫理和社會影響，理解隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)安全、算法偏見等議題，培養(yǎng)負(fù)責(zé)任的AI開發(fā)與應(yīng)用意識。6.創(chuàng)新與批判性思維：鼓勵學(xué)生批判性地評估現(xiàn)有的AI技術(shù)，激發(fā)創(chuàng)新思維，探索AI在新領(lǐng)域的應(yīng)用可能。7.溝通與團(tuán)隊合作：通過團(tuán)隊項目，提升與他人合作解決復(fù)雜問題的能力，以及有效溝通研究成果和想法的能力。8.持續(xù)學(xué)習(xí)能力：鑒于AI領(lǐng)域的快速變化，課程應(yīng)培養(yǎng)學(xué)生自主學(xué)習(xí)的習(xí)慣，跟蹤技術(shù)進(jìn)展，適應(yīng)未來可能出現(xiàn)的新技術(shù)、新理論。這些目標(biāo)旨在為學(xué)生構(gòu)建一個全面的人工智能知識框架，不僅關(guān)注技術(shù)細(xì)節(jié)，也重視理論與實踐的結(jié)合，以及技術(shù)的社會影響和倫理考量，為學(xué)生將來在AI領(lǐng)域的深入研究或職業(yè)發(fā)展打下堅實的基礎(chǔ)。三、課程思政結(jié)合本課程融入的思政教育，旨在將思想政治教育與專業(yè)教育有機融合，引導(dǎo)學(xué)生在學(xué)習(xí)專業(yè)知識的同時，樹立正確的世界觀、價值觀和道德觀，培養(yǎng)具有社會責(zé)任感和創(chuàng)新能力的高素質(zhì)人才。以下是一些可能包含在人工智能導(dǎo)論課程思政教育中的內(nèi)容：1.國家政策與戰(zhàn)略導(dǎo)向：介紹我國在人工智能領(lǐng)域的國家戰(zhàn)略規(guī)劃，如《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等，使學(xué)生理解國家發(fā)展目標(biāo)，增強服務(wù)國家重大需求的責(zé)任感和使命感。2.科技倫理與法律規(guī)范：探討人工智能技術(shù)應(yīng)用中的倫理問題，如隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)安全、算法公平性、人工智能的責(zé)任歸屬等，強化學(xué)生的倫理意識和法制觀念，培養(yǎng)遵守行業(yè)規(guī)范和法律法規(guī)的行為習(xí)慣。3.創(chuàng)新精神與工匠精神：強調(diào)在人工智能領(lǐng)域進(jìn)行創(chuàng)新的重要性，鼓勵學(xué)生勇于探索、敢于突破，同時弘揚精益求精的工匠精神，注重細(xì)節(jié)，追求卓越。4.團(tuán)隊合作與溝通能力：通過團(tuán)隊項目和案例分析，培養(yǎng)學(xué)生的團(tuán)隊協(xié)作能力，學(xué)會有效溝通，尊重多樣性和包容性，為未來跨學(xué)科合作打下基礎(chǔ)。5.全球視野與文化自信：在全球化背景下，引導(dǎo)學(xué)生了解國際人工智能發(fā)展趨勢，增強國際競爭意識，同時樹立文化自信，鼓勵在吸收國際先進(jìn)成果的同時，貢獻(xiàn)中國智慧和中國方案。6.社會責(zé)任與可持續(xù)發(fā)展：討論人工智能技術(shù)如何服務(wù)于社會發(fā)展，如在教育、醫(yī)療、環(huán)保等領(lǐng)域的應(yīng)用，培養(yǎng)學(xué)生的社會責(zé)任感，思考如何利用技術(shù)促進(jìn)社會公平與可持續(xù)發(fā)展。7.批判性思維與自我反思：鼓勵學(xué)生在學(xué)習(xí)技術(shù)的同時，培養(yǎng)批判性思維，對技術(shù)的利弊進(jìn)行理性分析，能夠自我反思，理解技術(shù)進(jìn)步對個人、社會和環(huán)境的全面影響。8.歷史與未來展望：回顧人工智能的發(fā)展歷程，激發(fā)學(xué)生對未來技術(shù)趨勢的好奇心和探索欲，同時培養(yǎng)歷史使命感，認(rèn)識到作為未來技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者所承擔(dān)的歷史責(zé)任。通過這些課程思政內(nèi)容的融入，人工智能導(dǎo)論課程不僅教授技術(shù)知識，更注重學(xué)生全面發(fā)展，引導(dǎo)他們成為既有專業(yè)技術(shù)能力，又具有高尚道德情操和強烈社會責(zé)任感的新型科技人才。四、教學(xué)內(nèi)容及學(xué)時分配1.第1章思考的工具（2學(xué)時）【導(dǎo)讀案例】動物智能：聰明的漢斯1.1計算的淵源1.2巴貝奇與數(shù)學(xué)機器1.3計算機的出現(xiàn)1.4計算機的智能行為1.5人工智能大師2.第2章定義人工智能（4學(xué)時）【導(dǎo)讀案例】自動駕駛概述2.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)2.2人工智能概述2.3人工智能發(fā)展歷史2.4人工智能的研究3.第3章大數(shù)據(jù)與人工智能（2學(xué)時）【導(dǎo)讀案例】電子商務(wù)的推薦系統(tǒng)3.1什么是模糊邏輯3.2模糊邏輯系統(tǒng)3.3數(shù)據(jù)思維與變革3.4大數(shù)據(jù)與人工智能4.第4章智能體與智能代理（2學(xué)時）【導(dǎo)讀案例】智能體：下一個顛覆性AI應(yīng)用4.1智能體和環(huán)境4.2智能體的良好行為4.3環(huán)境的本質(zhì)4.4智能體的結(jié)構(gòu)4.5智能代理技術(shù)4.6智能代理的典型應(yīng)用5.第5章機器學(xué)習(xí)（2學(xué)時）【導(dǎo)讀案例】奈飛的電影推薦引擎5.1什么是機器學(xué)習(xí)5.2基于學(xué)習(xí)方式的分類5.3機器學(xué)習(xí)的基本結(jié)構(gòu)5.4機器學(xué)習(xí)算法5.5機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用6.第6章深度學(xué)習(xí)（2學(xué)時）【導(dǎo)讀案例】人類與動物智商的差別6.1動物的中樞神經(jīng)系統(tǒng)6.2了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.3深度學(xué)習(xí)的定義6.4卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.5遷移學(xué)習(xí)6.6深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用7.第7章強化學(xué)習(xí)（2學(xué)時）【導(dǎo)讀案例】谷歌制定新“守則”，確保機器人決策更安全7.1強化學(xué)習(xí)的定義7.2與監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別7.3強化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論7.4強化學(xué)習(xí)分類7.5強化學(xué)習(xí)的應(yīng)用8.第8章數(shù)據(jù)挖掘（2學(xué)時）【導(dǎo)讀案例】葡萄酒的品質(zhì)8.1從數(shù)據(jù)到知識8.2數(shù)據(jù)挖掘方法8.3數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典算法8.4機器學(xué)習(xí)VS.數(shù)據(jù)挖掘9.第9章機器人技術(shù)（2學(xué)時）【導(dǎo)讀案例】劃時代的阿波羅計劃9.1包容體系結(jié)構(gòu)9.2包容體系結(jié)構(gòu)的實現(xiàn)9.3機器感知9.4機器人的概念9.5機器人的技術(shù)問題10.第10章計算機視覺（2學(xué)時）【導(dǎo)讀案例】谷歌大腦的誕生10.1模式識別10.2圖像識別10.3計算機視覺技術(shù)10.4智能圖像處理技術(shù)10.5計算機視覺系統(tǒng)典型功能10.6計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用11.第11章自然語言處理（2學(xué)時）【導(dǎo)讀案例】機器翻譯：大數(shù)據(jù)簡單算法與小數(shù)據(jù)復(fù)雜算法11.1語言的問題和可能性11.2什么是自然語言處理11.3語法類型與語義分析11.4處理數(shù)據(jù)與處理工具11.5語音處理12.第12章GPT—大語言模型起步（2學(xué)時）【導(dǎo)讀案例】2023國內(nèi)大模型匯總12.1自然語言處理的進(jìn)步12.2科普AI大語言模型12.3CHATGPT的模仿秀12.4傳統(tǒng)行業(yè)的下崗13.第13章群體智能（2學(xué)時）【導(dǎo)讀案例】無人機最快圈速：算法控制戰(zhàn)勝專業(yè)駕駛員13.1向蜜蜂學(xué)習(xí)群體智能13.2什么是群體智能13.3典型算法模型13.4群體智能背后的故事13.5群體智能的應(yīng)用13.6群體智能的發(fā)展14.第14章自動規(guī)劃（2學(xué)時）【導(dǎo)讀案例】自動駕駛泊車技術(shù)14.1規(guī)劃的概念14.2人工智能的WUMPUS世界14.3什么是自動規(guī)劃14.4規(guī)劃方法14.5時間、調(diào)度和資源15.第15章人工智能發(fā)展（2學(xué)時）【導(dǎo)讀案例】科學(xué)家發(fā)現(xiàn)新的人類腦細(xì)胞15.1創(chuàng)新發(fā)展與社會影響15.2倫理與安全15.3人工智能的極限15.4人工智能架構(gòu)15.5人工智能的機遇與挑戰(zhàn)15.6未來的人工智能【課程學(xué)習(xí)總結(jié)】五、教學(xué)方法與手段?結(jié)合課前“導(dǎo)讀案例”閱讀、課文的課堂講授、課后習(xí)題點評討論等多種方式。?強調(diào)理論聯(lián)系實際，通過實例解析加深理解。?鼓勵學(xué)生主動探索，培養(yǎng)自學(xué)能力。?鼓勵學(xué)生發(fā)揮批判性思維，質(zhì)疑，拓展知識。六、考核方式專業(yè)課：?平時成績（作業(yè)、課堂參與等）：40%?期中考試：20%?期末考試：40%選修課：期末大作業(yè)：課程學(xué)習(xí)總結(jié)七、選用教材?周蘇等主編，《人工智能通識教程》（第2版），清華大學(xué)出版社，2024。八、教學(xué)進(jìn)度安排序號校歷周次章節(jié)（或?qū)嶒?、?xí)題課等）名稱與內(nèi)容學(xué)時教學(xué)方法課后作業(yè)布置11第1章思考的工具2導(dǎo)讀案例課文知識作業(yè)22第2章定義人工智能（1）233第2章定義人工智能（2）244第3章大數(shù)據(jù)與人工智能25