《汽车人工智能基础及应用》教学大纲

《汽车人工智能基础及应用》教学大纲一、课程基本信息-课程名称：汽车人工智能基础及应用-课程性质：专业必修课/选修课（根据专业培养方案确定）-课程学时：32学时（理论24学时+实践8学时）-课程学分：2学分-先修课程：汽车构造、电工电子技术、计算机应用基础、机器学习基础（可选）二、教学目的和目标（一）教学目的本课程紧密对接智能汽车产业对复合型人才的需求，构建“技术-场景-产业”三位一体的知识框架，系统讲解人工智能技术在汽车全生命周期的融合应用。通过理论讲授、案例剖析与实践操作，使学生掌握汽车人工智能的核心技术、应用场景及产业趋势，培养“AI+汽车”的跨界思维与工程实践能力，为从事智能汽车研发、测试、运维等工作或进一步深造奠定基础。（二）教学目标1.掌握人工智能的定义、分类、核心技术及发展趋势，理解人工智能与汽车产业的融合逻辑。2.理解机器学习、深度学习、计算机视觉等关键技术的原理，熟悉其在汽车领域的典型应用场景。3.掌握智能驾驶、智能座舱、电池管理等核心场景的AI应用逻辑，能分析技术实现路径与行业痛点。4.具备运用AI工具（如MATLAB）进行汽车相关场景仿真与基础开发的初步能力。5.了解汽车人工智能面临的伦理、安全与隐私挑战，把握产业政策与发展趋势。三、教学内容第1章绪论（4学时）1.人工智能概述：定义、分类、核心技术（数据、算法、算力）及发展趋势2.人工智能与汽车产业的融合：汽车智能化特征、产业链重构、发展现状3.汽车人工智能技术框架：环境感知-决策规划-控制执行、车云协同架构4.应用场景与产业价值：智能驾驶、智能座舱、运维服务等典型场景解析5.课程体系与学习路径介绍第2章机器学习及在汽车领域的应用（5学时）1.机器学习基础：定义、原理、核心范式（监督/无监督/强化/迁移学习）2.典型算法：线性回归、决策树、随机森林、强化学习核心算法3.汽车领域应用：电池管理系统优化、充电行为分析、自动驾驶传感器校准4.实践案例：基于MATLAB的能量回收系统仿真第3章深度学习及在汽车领域的应用（5学时）1.深度学习基础：定义、原理、多层神经网络结构与训练机制2.常用模型：卷积神经网络、循环神经网络、Transformer、生成对抗网络3.核心算法：反向传播、随机梯度下降、Adam优化算法4.汽车领域应用：自动驾驶视觉感知、电池健康度预测、智能座舱多模态交互5.实践案例：基于MATLAB的智能电动汽车能耗仿真第4章计算机视觉及在汽车领域的应用（4学时）1.计算机视觉基础：定义、原理、图像处理核心流程（预处理、特征提取、目标检测）2.关键技术：图像分割、目标检测算法（R-CNN系列、YOLO系列、SSD）3.汽车领域应用：零部件缺陷检测、行人检测与预警、交通标志识别4.实践案例：基于MATLAB的前方障碍物检测与距离估计仿真第5章自然语言处理及汽车领域的应用（4学时）1.自然语言处理基础：定义、原理、核心技术（分词、语义理解、情感分析）2.主流模型：词嵌入、预训练语言模型、生成式模型3.汽车领域应用：语音指令识别、智能客服、客户反馈情感分析4.实践案例：MATLAB下汽车评价文本情感分析仿真第6章知识图谱及汽车领域的应用（3学时）1.知识图谱基础：定义、构建原理、核心技术（知识抽取、融合、推理）2.主流模型：知识表示学习、推理模型3.汽车领域应用：智能故障诊断、维修保养建议、配件推荐4.实践案例：汽车零部件知识图谱故障概率仿真第7章生成式人工智能及汽车领域的应用（3学时）1.生成式AI基础：定义、原理、核心技术与伦理约束2.主流模型：文本生成、图像生成、多模态生成模型3.汽车领域应用：自动驾驶场景生成、个性化设计生成、故障报告生成4.实践案例：基于MATLAB的智能电动汽车加速时间仿真第8章汽车人工智能安全与产业趋势（3学时）1.安全技术：功能安全、网络安全、数据隐私保护2.伦理与治理：自动驾驶伦理、生成式AI合规要求3.产业趋势：车路云一体化、大模型应用、绿色AI4.行业案例：标杆企业技术落地与创新实践四、教学进度安排教学周教学章节学时核心内容教学形式1第1章绪论4人工智能基础、汽车产业融合、技术框架理论+案例分析2~3第2章机器学习及应用5学习范式、算法、汽车场景应用、MATLAB仿真理论+实践操作4~5第3章深度学习及应用5模型架构、优化算法、自动驾驶/座舱应用理论+实践操作6第4章计算机视觉及应用4图像处理、目标检测、汽车视觉场景理论+案例分析7第5章自然语言处理及应用4语义理解、语音交互、智能客服理论+实践操作8第6章知识图谱及应用3知识构建、推理、故障诊断应用理论+案例分析9第7章生成式AI及应用3生成模型、汽车设计/场景生成理论+案例分析10第8章安全与产业趋势3安全防护、伦理治理、前沿趋势理论+小组讨论五、教学方法1.理论讲授：采用“图、表、文”三位一体呈现，简化抽象概念，系统讲解核心知识与技术原理。2.案例分析：选取38个行业级案例（如电池管理优化、自动驾驶感知），结合工程实例强化理论落地。3.实践操作：借助MATLAB工具开展仿真实践，完成能耗预测、障碍物检测等基础任务。4.小组讨论：围绕技术争议（如自动驾驶伦理）、产业趋势等主题组织研讨，促进思想碰撞。5.专题讲座：邀请行业专家分享前沿技术与产业动态，衔接行业实践。六、考核与评价1.平时成绩（40%）：课堂参与度（10%）、作业完成情况（15%）、实践操作报告（10%）、小组讨论表现（5%）。2.期末考试（60%）：闭卷考试，涵盖核心知识、技术原理、案例分析及实践应用，题型包括选择题、简答题、综合分析题。七、参考资料1.《汽车人工智能基础及应用》，崔胜民主编2.新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）、“人工智能+”行动方案等政策文件3.