《人工智能应用概论》教学大纲.docx

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《人工智能应用概论》教学大纲

《人工智能应用概论》课程教学大纲

课程编码：

课程总学时：

36实践课时：

适用专业：

高职高专类学生制订时间：

2020.9

一、课程性质和任务

1、课程性质

人工智能是迅速发展的新兴学科，已经成为许多高新技术产品的核心技术。

人工智能模拟人类智能解决问题，几乎在所有领域都有非常广泛的应用。

本课程为入门级人工智能课程，适合初学者，可以帮助初学者实现“零基础”了解学习人工智能。

本课程采用中国人民大学出版社莫少林、宫斐教授编著的专业教材《人工智能应用概论》，紧紧围绕人工智能的基本思想、基本理论、基本方法及其应用展开，并融合了人工智能的一些前沿内容。

2、课程的任务

通过本课程的学习，可以掌握知识表示、确定性和不确定性推理、搜索、进化计算、群智能、人工神经网络、专家系统、机器学习、智能语音、计算机视觉、自然语音处理、知识图谱等基本理论与实用方法，了解深度学习、知识图谱等人工智能研究前沿内容，通过人工智能应用实例及虚拟仿真实验，可以提高应用人工智能理论解决工程问题的能力。

3、与其他课程的关系

本课程为公共基础课，无前导课程。

二、课程教学目标

1.从教学基本要求出发，通过人工智能概念、发展历史、经典理论、方法与技术，强调大历史观下的人工智能发展脉络，引导学生正确理解人工智能本质与内涵，思考人工智能对人类文明、社会进步的价值和意义。

2.把握人工智能创新思想与方法结合的主线，引导学生掌握利用人工智能开展创新实践与解决问题的思路，利用成功的人工智能案例帮助学生建立对人工智能创新的深层次认知，避免简单停留在单一知识层次或知识的积累，强调多领域知识融汇贯通。

3.促使理工文管医农等各专业学生都了解人工智能的基本概念、理论、方法和技术以及实际创新应用，在掌握经典的人工智能方法，要了解新一代人工智能的原理、思想、解决实际问题的过程，包括人机融合、深度学习技术、脑机接口、类脑计算等；了解人工智能技术与不同领域和需求应用结合的创新应用的思想和方法，如何在智慧城市、智能医疗、智能教育、智能军事等领域发挥作用，赋能各类产业和行业。

使不同专业的学生都认识到人工智能对自身和未来人类社会在经济、文化、产业、社会和思想发展的巨大推动作用。

三、教学内容和要求

模块一初认识人工智能

授课内容

教学内容与要求

教学提示与活动建议

1．课程性质

•公共基础课

•学分、课时设置等情况

可以事先了解各专业毕业生行业岗位需求，结合本专业进行课程介绍。

2．结合专业特点介绍课程学习要求、学习目的和主要内容

•人工智能的概念

•人工智能的发展历程

•人工智能的三大学派

•

3．考核标准解析

•课程考核形式

•课程考核内容

4．课堂纪律要求

•禁止带食物进教室

•雨天不要带雨伞进教室

•课堂要求等

•机房设备管理5S

5.教室设备介绍

•学生作业提交系统的使用

模块二人工智能应用概论

授课内容

教学内容与要求

教学提示与活动建议

1．知识表示技术原理

•知识的概念

•知识的特征

•知识表示概念

•知识表示发展历程

•知识表示技术应用场景

知识是机器通往智能的基础，使得机器可以像人一样运用知识

2.预备知识

•知识表示具体实现

•Python与编辑工具

•聊天机器人应用服务

3．实操：

牛刀小试

•动物推断系统

•聊天机器人

模块三机器学习

授课内容

教学内容与要求

教学提示与活动建议

1.机器学习的定义

•机器学习的定义

2．机器学习的历史

•机器学习的发展历史

•机器学习的发展现状

3．机器学习的分类

•机器学习的分类-–监督学习

•机器学习的分类-–无监督学习

•机器学习的分类-–半监督学习

•机器学习的分类-–强化学习

•机器学习的分类-–总结

机器学习算法和人脑的相似之处在于都有输入、输出和不显于外的内部状态，其中输入和内部状态决定了输出。

内部状态可以视作影响输出的短期记忆。

还有一种被称作“长期记忆”的属性，明确指定了给定输入和内部状态之后，机器学习算法的输出。

训练就是一个通过调整长期记忆来使算法获得预期输出的过程。

4．机器学习的算法

•常见算法-–回归算法

•常见算法-–神经网络

•常见算法-–SVM支持向量机

•常见算法-–聚类算法

•常见算法-–降维算法

•常见算法-–推荐算法

•常见算法-–其他算法

•机器学习的基本过程

5.机器学习的操作流程

•机器学习示例

•机器学习的常见应用

•流行的开源机器学习框架

•SparkMLlib介绍

模块四神经网络与深度学习

授课内容

教学内容与要求

教学提示与活动建议

1．神经网络与

深度学习技术原理

•生物神经元

•人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）

•深度学习（DeepLearning）

•神经网络与深度学习的发展历程

•神经网络与深度学习的应用场景

（1）提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入，不同的实体可以提取不同的特征向量。

上述示例假设作为神经网络输入的特征向量可以直接从数据集中获取。

2.预备知识

•感知机模型

•感知机模型实现分类

•深度神经网络（DeepNeuralNetworks）

•反向传播算法（Backpropagation）

（2）定义神经网络的结构，并定义如何从神经网络的输入得到输出。

这个过程就是神经网络的前向传播算法。

（3）通过训练数据来调整神经网络中参数的取值，这就是训练神经网络的过程。

4）使用训练好的神经网络来预测未知的数据。

3.实操：

小试牛刀

•Tensorflow游乐场（playground）

•神经网络的训练和预测

模块五智能语音技术

授课内容

教学内容与要求

教学提示与活动建议

1．智能语音技术的概念

•自动语音识别（AutomaticSpeechRecognition,ASR）

•声纹识别（VoiceprintRecognition,VR）

•语音合成（TexttoSpeech,TTS）

•机器翻译

•对话机器人

•声学事件检测

2．语音识别发展历程

•概述

3．智能语音的应用场景

•智能家居

•智能车载

•智能客服

•智能金融

•智能教育

•智能医疗

4．语音识别工作原理

•智能语音工作原理

5.实操：

小试牛刀

•讯飞输入法带你飞

•腾讯语音识别

模块六计算机视觉技术

授课内容

教学内容与要求

教学提示与活动建议

1．神经网络与

深度学习技术原理

•计算机视觉技术分类

•计算机视觉技术发展历程

•计算机视觉技术应用场景

越来越多的视觉领域问题引入CNN得以良好解决，其算法展现出具有竞争力的结果。

然而CNN也存在一些不足，例如训练、计算时间长，针对不同目的、场景，需要单独训练等问题。

2．预备知识

•计算机视觉成像

•数字图像

•图像处理技术

•卷积神经网络

3．实操：

小试牛刀

•卷积神经网络解释器（cnn-explainer）

•卷积神经网络解释器应用分析

模块七自然语言处理

授课内容

教学内容与要求

教学提示与活动建议

1.基本概念

2．发展历程

•机器翻译

•智能问答

•智能写作

•本文情感分析

语言是我们人类区别于其他动物的重要特征，承担着人类表达情感、交流思想、传播知识等重要功能。

未来，人机协作将长期共存，自然语言处理将是实现人机语言沟通这种人机交互方式的重要技术手段。

人类对自然语言处理的探索随着计算机的诞生就已出现，目前已有60余年的发展历史，中间有弯路也有重大突破，至今仍是人工智能领域重点研究分支，希望未来有更多才俊加入发展自然语言处理发展队伍中，让人工智能皇冠上的这颗明珠熠熠生辉。

3．实操：

小试牛刀

•体验机器翻译

•自然语言处理平台

•人工智能平台AI能力体验

模块八知识图谱技术

授课内容

教学内容与要求

教学提示与活动建议

1．知识图谱技术的

技术原理

•知识图谱技术的基本概念

•知识图谱技术的发展历程

•知识图谱技术的技术原理

•知识图谱技术的应用场景

知识图谱是一个既充满挑战而且非常有趣的领域。

只要有正确的应用场景，对于知识图谱所能发挥的价值还是可以期待的。

我们相信在未来知识图谱技术将会普及到各个领域当中。

2.实操：

小试牛刀

•抽取构建知识图谱

•抽取三元组，表示实体之间的关系

模块九人工智能在经济生活中的应用

授课内容

教学内容与要求

教学提示与活动建议

1．人工智能+金融应用场景

•智能金融的概念及发展历程

•智能金融主要应用场景及行业图谱

•智能金融应用案例-芯盾时代金融AI反欺诈

本章主要讨论了智能金融、智能零售、智能旅游、智能教育及其各自的发展历程和应用场景

2.人工智能+零售应用场景

•智能零售的概念及发展历程

•智能零售的主要应用场景及服务

•智能零售应用案例-美团大脑

3.人工智能+旅游应用场景

•智能旅游的概念及发展历程

•智能旅游主要应用场景及服务智慧政务应用案例-中兴网信智能旅游解决方案

4.人工智能+教育应用场景

•智能教育的概念及发展历程

•智能教育主要应用场景及服务

•智能教育应用案例-流利说APLS自适应发音系统

模块十人工智能在社会服务中的应用

授课内容

教学内容与要求

教学提示与活动建议

1．人工智能+交通应用场景

•智能交通的概念及发展历程

•智能交通主要应用场景及服务

•智能交通应用案例-网帅科技交通管理系统

主要讨论智能交通、智能安防和智慧政务及其各自胡发展历程和应用场景

2.人工智能+安防应用场景

•智能安防的概念及发展历程

•智能安防主要应用场景及服务

•智能安防应用案例-云从智能安防社区

3.人工智能+政务应用场景

•智慧政务的概念及发展历程

•智慧政务主要应用场景

•智慧政务应用案例-宁波5G智慧海关

模块十一人工智能在未来展望与职业规划

授课内容

教学内容与要求

教学提示与活动建议

1．人工智能的未来

•人工智能的发展方向

•人工智能发展态势与思考

随着互联网、大数据的兴起，以及深度学习等机器学习算法在互联网领域的广泛应用，人工智能再次进入快速发展的时期

2.人工智能道德与法律

•智能机器的道德主体地位的思考

•人工智能发展引发情感伦理问题

•人工智能引发新的社会安全和公平正义问题

•智能时代的“数字鸿沟”

•人工智能与法律

3.人工智能背景下职业规划面临的机遇与挑战

•人工智能背景下职业规划面临的机遇

•人工智能背景下职业规划面临的挑战

4.人工智能背景下大学生职业规划与能力培养

•大学阶段开展人工智能专业领域职业规划的过程

•大学生职业能力胡构成

•大学生职业能力培养的途径

四、说明和建议

1、建议学时

总学时：

36学时，其中理论课时36。

具体安排如下表：

序号

教学内容

课时

小计

理论

实践

初认识人工智能

人工智能应用概论

机器学习

神经网络与深度学习

智能语音技术

计算机视觉技术

自然语言处理

知识图谱技术

人工智能在经济生活中的应用

人工智能在社会服务中的应用

人工智能在未来展望与职业规划

合计

2、推荐教材

《人工智能技术概论》，莫少林、宫裴、主编，中国人民大学出版社，2020年9月出版。

3、考核方式、考试时间、考核标准建议

使用考试系统进行上机考试，考试内容为选择题，填空题，和简答题。

分别占比为50%，20%，30%。

考试内容为题库随机出。

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