《人工智能概论》课程教学大纲

ADDINCNKISM.UserStyle《人工智能概论》课程教学大纲（理论课程）一、课程基本信息课程号3023S04019开课单位国际学院课程名称（中文）人工智能概论（英文）IntroductiontoArtificialIntelligence课程性质选修考核类型考查课程学分2课程学时34课程类别专业拓展课先修课程离散数学，数据结构适用专业（类）信息管理与信息系统二、课程描述及目标（一）课程简介《人工智能概论》课程是本专业（类）的一门专业拓展课程，旨在通过理论教学与实践操作训练，使学生掌握人工智能的基础知识、基本原理和方法，了解人工智能领域及其前沿概念，具备选择合适的人工智能方法解决问题的能力，为学生后续学习人工智能奠定必要的理论和实践基础。（二）教学目标通过本课程，学生将会具备初步的选择人工智能方法解决问题的能力。课程目标1：掌握人工智能的基本理论与基本知识；课程目标2：具备人工智能知识表示的基本能力；课程目标3：具备人工智能推理的基本能力；课程目标4：具备人工智能搜索的基本能力。课程目标5：具备智能计算和机器学习的基本能力。课程目标对毕业要求的支撑关系毕业要求指标点课程目标权重1-1：人文社科基础课程目标11-2：专业基础理论课程目标11-3：信息系统技术与工具课程目标2,3,4,51-4：信息管理方法与工具课程目标2,3,4,51-5：学科前沿课程目标1,2,3,4,52-1：自主学习能力课程目标2,3,4,52-2：信息管理能力课程目标12-3：系统开发能力课程目标1,2,3,4,52-4：数据挖掘与管理能力课程目标2,3,4,52-5：管理实践能力课程目标1,2,3,4,53-1：思想政治素质课程目标13-2：职业与道德修养课程目标13-3：科学文化素质课程目标13-4：专业素质课程目标1,2,3,4,5四、教学方式与方法课程教学强调以学生为主体，采用课堂讲授与学生实验操作相结合的方法，在基础理论由教师讲解的基础上，由学生根据教师设计实验或者自行提出实验，自己动手编制程序，以获得最有效率的学习和具备初步的移动应用开发能力。通过问题激发学生的求知欲，让学生通过查阅书籍、期刊，网络检索，和他人讨论等途径来解决问题，在此过程中对新旧知识结构重新整合，培养学生的自主学习能力。五、教学重点与难点（一）教学重点知识表示确定性推理不确定性推理搜索求解智能计算与机器学习（二）教学难点谓词公式表示法鲁滨逊归结模糊推理六、教学内容、基本要求与学时分配序号教学内容基本要求学时教学方式对应课程目标1第1章概论让学生了解并掌握人工智能概念及研究领域2讲授课程目标12第2章知识表示让学生了解并掌握知识表示的方法和应用8讲授课程目标23第3章确定性推理让学生了解并掌握确定性推理的方法和应用6讲授+演示课程目标34第4章不确定推理让学生了解并掌握不确定性推理的方法和应用6讲授+演示课程目标35第5章搜索策略让学生了解并掌握搜索策略的方法和应用6讲授+演示课程目标46第6章智能计算与机器学习让学生了解并掌握智能计算和机器学习的方法和应用6讲授+演示课程目标5合计34七、实验内容、基本要求与学时分配序号实验项目名称实验内容与要求学时类型对应课程目标1系统体验对指定研发系统进行体验2验证性课程目标12系统表示对现有现有系统进行分析表示4验证性课程目标23系统开发设计系统方案并实现9验证性课程目标3454系统演示展示实现系统2演示性课程目标2345合计17注：实验要求包括必修、选修；实验类型包括“演示性”、“验证性”、“设计性”、“探究性”、“其它”等。八、学业评价和课程考核（一）考核类型：考试þ考查（二）考核方式：þ开卷考试闭卷考试课程论文课程报告其它：（三）成绩评定：考核依据建议分值（百分比）考核/评价细则对应课程目标过程考核50%出勤考勤情况课程目标1作业重点知识内容小测、作业、讨论课程目标2345表现随堂提问课程目标2345期末考核50%评分标准课程目标12345九、课程目标达成评价课程目标的实际达成效果计算方式如下，达成值越高，教学效果越好。课