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1、人工智能导论课程学期教学计划表教学周章节教学要求教学重点、难 点学 时习题第1周第1 章人工 智能 概述1.1 人工智能基础 知识1.2 人工智能的起 源和发展1.3 人工智能的主 要流派及研究领 域1.4 人工智能发展 现状1.5 人工智能安全1 .掌握人工智能的 定义与分类。2 .了解人工智能的 起源与发展。3 .熟悉人工智能的 主要流派及研究 领域。4 .了解人工智能发 展现状及安全。1.人工智能的 定义与分类。2.人工智能的 主要流派21.6习题第2周第2 章大数 据与 人工 智能2.1 大数据的概念2.2 大数据的特 征2.3 大数据下的云 计算2.4 大数据、云计 算与人工智能2.
2、5 大数据分析处 理1 .了解大数据概念 及发展历程。2 .掌握大数据的特 征。3 .熟悉云计算的概 念及分类。4 .熟悉云计算的服 务模式。5 .理解大数据、云 计算与人工智能 的关系。6 .了解大数据处理 的过程及应用。1 .掌握大数据 的特征。2 .熟悉云计算 的服务模式。3 .大数据、云 计算与人工智 能的关系。22.6习题第 34周第3专家 系统3.1 专家系统概述3.2 知识的表示3.3 搜索技术3.4 专家系统的开 发3.5 专家系统应 用1 .熟悉专家系统的 概念及发展历程。2 .掌握专家系统的 基本结构。3 .理解知识的概念 及知识的表示方 法。4 .理解盲目搜索、 启发式搜
3、索和蒙 特卡罗树搜索。5 .了解专家系统的 开发过程及应用.1 .专家系统的 基本结构。2 .知识的概念 及知识的表示 方法。3 .搜索算法43.6习题第 5-7 周第4章机器4.1 机器学习概念4.2机器学习的类1.掌握机器学习 的概念、类型及发 展历程。1.常用的机器 学习算法。2.机器学习的64.5习题学习型4.3机器学习的算 法4.4机器学习的应 用2 .理解常用的机 器学习算法。3 . 了解机器学习 的应用。4 .熟悉机器学习 的一般流程。一般流程。第810周第5章深度 学习5.1 人工神经网络5.2 BP神经网络5.3 卷积神经网 络5.4 循环神经网 络5.5 深度学习及应 用1
4、 .熟悉人工神经元 的概念及模型。2 .理解感知机、BP 神经网络的结构 及原理。3 .理解卷积神经 网络模型及算法 思想。4 .理解深度学习 的概念、模型及应 用。1 .人工神经元 的概念及模 型。2 . BP神经网络 的结构及原 理。3 .卷积神经 网络模型及算 法65.6习题第 1112 周第6 章计算 机视 觉6.1 计算机视觉的 概念6.2 图像处理.与视 觉系统6.3 人脸识别6.4 无人驾驶6.5 文字识别1 .了解计算机视觉 的概念、发展历 程。2 .理解图像处理技 术及计算机视觉 系统。3 .了解人脸识别系 统及应用。4 .了解无人驾驶技 术及应用。5 .了解OCR技术及 应
5、用。1 .图像处理 技术及计算机 视觉系统。2 .人脸识别 系统及应用。3 .无人驾驶 技术及应用。46.6习题第 1314 周第7 章自然 语言 处理7.1 自然语言处理概述7.2 自然语言理解7.3 机器翻译7.4 语音识别1 .了解自然语言处 理的概念及发展 历程。2 .熟悉自然语言处 理的一般过程及 应用。3 .熟悉自然语言理 解的方法。4 .了解机器翻译的 模式及应用。5 .了解语音识别系 统的发展及应用。1 .自然语言处 理的一般过 程。2 .自然语言理 解的方法。3 .机器翻译 的模式及应 用O47.5习题第1516第8 章机8.1机器人的概念8.2 机器人的结1.了解机器人概念 及发展历程。1.机器人三定律,48.4习题周器人 技术构与分类8.3智能机器人2 .掌握机器人的结 构与分类。3 .熟悉机器人三定 律。4 .熟悉智能机器人 的概念、关键技术 及发展方向。2.智能机器人 的概念、关键 技术第17周复习考试备注:课时：周2学时，总32学时。