人工智能課程教學(xué)大綱-2024鮮版

人工智能課程教學(xué)大綱12024/3/27目錄課程介紹與目標基礎(chǔ)知識與技能機器學(xué)習(xí)原理及方法深度學(xué)習(xí)原理及應(yīng)用自然語言處理技術(shù)計算機視覺技術(shù)人工智能倫理、法律和社會影響22024/3/2701課程介紹與目標Chapter32024/3/27介紹人工智能的基本概念、發(fā)展歷程及主要技術(shù)。闡述人工智能在各個領(lǐng)域的應(yīng)用，如自然語言處理、計算機視覺、智能推薦、自動駕駛等。人工智能定義及應(yīng)用領(lǐng)域應(yīng)用領(lǐng)域人工智能定義42024/3/2703素質(zhì)目標培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和團隊協(xié)作精神，提高學(xué)生對人工智能技術(shù)的認識和興趣。01知識目標掌握人工智能的基本原理、算法和應(yīng)用技術(shù)。02能力目標具備分析和解決人工智能相關(guān)問題的能力，能夠應(yīng)用所學(xué)知識進行實際項目的開發(fā)和實踐。課程目標與要求52024/3/27介紹人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、編程基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等基礎(chǔ)知識?；A(chǔ)知識機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)講解機器學(xué)習(xí)的基本原理、算法和應(yīng)用，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)等。介紹深度學(xué)習(xí)的基本原理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和訓(xùn)練方法等，以及其在計算機視覺、自然語言處理等領(lǐng)域的應(yīng)用。授課內(nèi)容與安排62024/3/27闡述自動駕駛技術(shù)的基本原理、傳感器技術(shù)和控制技術(shù)等，以及其在智能交通領(lǐng)域的應(yīng)用。講解計算機視覺的基本原理、圖像處理技術(shù)和目標檢測與識別等應(yīng)用。闡述自然語言處理的基本原理、技術(shù)和應(yīng)用，包括詞法分析、句法分析、語義理解等。介紹智能推薦系統(tǒng)的基本原理、算法和應(yīng)用，包括基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過濾推薦和混合推薦等。計算機視覺自然語言處理智能推薦系統(tǒng)自動駕駛技術(shù)授課內(nèi)容與安排72024/3/2702基礎(chǔ)知識與技能Chapter82024/3/27123矩陣運算、向量空間、特征值與特征向量等線性代數(shù)概率分布、隨機變量、條件概率、貝葉斯定理等概率論梯度下降、牛頓法、擬牛頓法等最優(yōu)化理論數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：線性代數(shù)、概率論等92024/3/27Python基礎(chǔ)語法變量、數(shù)據(jù)類型、控制流、函數(shù)等Python常用庫NumPy、Pandas、Matplotlib等面向?qū)ο缶幊填惻c對象、繼承與多態(tài)等編程基礎(chǔ)：Python語言及常用庫102024/3/27基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)樹與圖算法設(shè)計技巧算法復(fù)雜度分析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)數(shù)組、鏈表、棧、隊列等分治、動態(tài)規(guī)劃、貪心算法等二叉樹、紅黑樹、圖遍歷等時間復(fù)雜度與空間復(fù)雜度評估112024/3/2703機器學(xué)習(xí)原理及方法Chapter122024/3/27介紹常見的分類算法，如邏輯回歸、支持向量機、決策樹等，并詳細闡述其原理和實現(xiàn)方法。分類算法講解線性回歸、多項式回歸等回歸算法的原理和應(yīng)用，以及如何選擇合適的回歸模型?；貧w算法介紹分類和回歸模型的評估指標，如準確率、召回率、F1分數(shù)等，并探討模型優(yōu)化的方法，如交叉驗證、網(wǎng)格搜索等。模型評估與優(yōu)化監(jiān)督學(xué)習(xí)：分類與回歸問題解決方法132024/3/27降維技術(shù)介紹主成分分析（PCA）、t-SNE等降維技術(shù)的原理和應(yīng)用，以及如何選擇合適的降維方法。特征選擇與提取探討特征選擇的方法，如過濾式、包裹式等，以及特征提取的方法，如基于深度學(xué)習(xí)的特征提取等。聚類算法闡述K-means、層次聚類等常見聚類算法的原理和實現(xiàn)方法，以及聚類結(jié)果的評估指標。無監(jiān)督學(xué)習(xí)：聚類與降維技術(shù)探討142024/3/27強化學(xué)習(xí)基本原理常見強化學(xué)習(xí)算法強化學(xué)習(xí)應(yīng)用案例強化學(xué)習(xí)：智能體在環(huán)境中的決策過程介紹強化學(xué)習(xí)的基本原理和核心概念，如狀態(tài)、動作、獎勵等，以及馬爾可夫決策過程（MDP）等相關(guān)理論。闡述Q-learning、SARSA、DeepQNetwork（DQN）等常見強化學(xué)習(xí)算法的原理和實現(xiàn)方法。展示強化學(xué)習(xí)在機器人控制、游戲AI等領(lǐng)域的應(yīng)用案例，并分析其實現(xiàn)過程和效果。152024/3/2704深度學(xué)習(xí)原理及應(yīng)用Chapter162024/3/27神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級結(jié)構(gòu)闡述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱藏層和輸出層組成的層級結(jié)構(gòu)，解釋前向傳播和反向傳播的過程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法介紹梯度下降、隨機梯度下降、Adam等優(yōu)化算法，以及學(xué)習(xí)率、批量大小等超參數(shù)的調(diào)整方法。神經(jīng)元模型及工作原理介紹神經(jīng)元的基本結(jié)構(gòu)，包括輸入、權(quán)重、偏置、激活函數(shù)等要素，解釋神經(jīng)元如何接收輸入信號并產(chǎn)生輸出。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理及結(jié)構(gòu)172024/3/27經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)介紹LeNet-5、AlexNet、VGGNet等經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和特點。圖像分類與目標檢測闡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類和目標檢測任務(wù)中的應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)集、評估指標等。卷積層與池化層解釋卷積層如何通過卷積核提取圖像特征，池化層如何降低數(shù)據(jù)維度，減少計算量。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理中的應(yīng)用182024/3/27循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理01解釋循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)和工作原理，包括循環(huán)層、時間步長等概念。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）02介紹LSTM網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和特點，解釋如何通過門控機制解決長期依賴問題。序列數(shù)據(jù)應(yīng)用案例03闡述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理、語音識別、時間序列預(yù)測等領(lǐng)域的應(yīng)用案例。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在序列數(shù)據(jù)中的應(yīng)用192024/3/2705自然語言處理技術(shù)Chapter202024/3/27介紹詞匯的基本概念和分類，講解詞性標注的方法和工具，包括基于規(guī)則的方法和基于統(tǒng)計的方法。闡述句子中詞語之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，介紹短語結(jié)構(gòu)語法和依存語法等句法理論，探討句法分析算法和工具。詞法分析句法分析詞法分析、句法分析等基礎(chǔ)知識212024/3/27情感分析、問答系統(tǒng)等應(yīng)用場景介紹情感分析講解情感分析的基本概念和方法，包括情感詞典、情感分類和情感計算等，介紹情感分析在社交媒體、產(chǎn)品評論等領(lǐng)域的應(yīng)用。問答系統(tǒng)闡述問答系統(tǒng)的基本原理和架構(gòu)，包括問題理解、信息檢索和答案生成等模塊，探討問答系統(tǒng)在智能客服、在線教育等領(lǐng)域的應(yīng)用。222024/3/27介紹文本生成的基本方法和模型，包括基于模板的方法、基于統(tǒng)計的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法，講解文本生成的評估指標和優(yōu)化方法。文本生成闡述對話生成的基本原理和模型，包括基于規(guī)則的方法、基于檢索的方法和基于生成的方法，探討對話生成在聊天機器人、智能語音助手等領(lǐng)域的應(yīng)用。對話生成講解圖像描述生成的基本方法和模型，包括基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，介紹圖像描述生成的評估指標和優(yōu)化方法。圖像描述生成自然語言生成技術(shù)探討232024/3/2706計算機視覺技術(shù)Chapter242024/3/27圖像識別介紹圖像識別的基本原理，包括特征提取、分類器設(shè)計等，以及常見的圖像識別算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。目標檢測講解目標檢測的任務(wù)和方法，包括基于滑動窗口的目標檢測、基于區(qū)域提議的目標檢測等，以及常見的目標檢測算法，如R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN等。圖像分割介紹圖像分割的概念和方法，包括基于閾值的分割、基于邊緣的分割、基于區(qū)域的分割等，以及常見的圖像分割算法，如K-means聚類、水平集方法等。圖像識別、目標檢測等基礎(chǔ)知識252024/3/27視頻運動分析介紹視頻運動分析的基本方法和應(yīng)用，包括光流法、幀間差分法、背景減除法等，以及運動目標跟蹤和行為識別等技術(shù)。視頻內(nèi)容理解講解視頻內(nèi)容理解的任務(wù)和方法，包括場景識別、事件檢測、情感分析等，以及常見的視頻內(nèi)容理解算法和模型。視頻編碼與壓縮講解視頻編碼的基本原理和常見的視頻編碼標準，如H.264/AVC、H.265/HEVC等，以及視頻壓縮的方法和技巧。視頻處理和分析方法介紹262024/3/27三維重建和虛擬現(xiàn)實技術(shù)探討介紹三維重建的基本原理和方法，包括立體視覺、結(jié)構(gòu)光三維重建、激光掃描三維重建等，以及三維重建的應(yīng)用領(lǐng)域和發(fā)展趨勢。虛擬現(xiàn)實技術(shù)講解虛擬現(xiàn)實技術(shù)的概念、原理和應(yīng)用，包括虛擬現(xiàn)實設(shè)備的分類和特點，虛擬現(xiàn)實內(nèi)容的制作和呈現(xiàn)方式等。增強現(xiàn)實技術(shù)介紹增強現(xiàn)實技術(shù)的原理和應(yīng)用，包括增強現(xiàn)實設(shè)備的分類和特點，增強現(xiàn)實內(nèi)容的制作和呈現(xiàn)方式等，以及增強現(xiàn)實與虛擬現(xiàn)實的比較和融合趨勢。三維重建技術(shù)272024/3/2707人工智能倫理、法律和社會影響Chapter282024/3/2701020304尊重人權(quán)人工智能的設(shè)計和應(yīng)用應(yīng)遵循平等、公正和尊重人權(quán)的原則，避免歧視和偏見。透明度人工智能的決策過程應(yīng)具有可解釋性，以便人們理解其工作原理和結(jié)果。安全性確保人工智能系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性，防止對人類社會造成危害。可持續(xù)性關(guān)注人工智能對環(huán)境、經(jīng)濟和社會的影響，推動可持續(xù)發(fā)展。人工智能倫理原則和價值觀探討292024/3/2701020304遵守數(shù)據(jù)隱私保護相關(guān)法律法規(guī)，確保個人信息安全。數(shù)據(jù)隱私保護尊重和保護知識產(chǎn)權(quán)，鼓勵創(chuàng)新和公平競爭。知識產(chǎn)權(quán)明確人工智能開發(fā)者和使用者的責(zé)任，建立有效的監(jiān)管機制。責(zé)任和監(jiān)管加強國際交流與合作，共同應(yīng)對人工智能帶來的挑戰(zhàn)。國際合作法律和政策對人工智能發(fā)展的影響3020