人工智能课程大纲课程体系：《机器视觉技术》课程产品白皮书(2019V1.0)

《机器视觉技术》产品白皮书

目录

1引言........................................................................ - 3 -2产品概述.................................................................... - 4 -

2.1产品体系............................................................ - 4 -

2.2产品资源............................................................ - 5 -3产品介绍.................................................................... - 8 -

3.1机器视觉技术........................................................ - 8 -

3.1.1课程说明........................................................ - 8 -

3.1.2教学大纲....................................................... - 12 -

3.1.3教学指导....................................................... - 16 -4配套产品................................................................... - 19 -

4.1实验设备........................................................... - 19 -

4.2软件平台........................................................... - 24 -5技术支持................................................................... - 28 -

5.1.1升级服务....................................................... - 28 -

5.1.2师资培训....................................................... - 28 -

1引言

中国人工智能发展迅猛，中国政府也高度重视人工智能领域的发展。预计到2020年，中国人工智能产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。2017年全球新兴人工智能项目中，中国占据51%，数量上已经超越美国。但全球人工智能人才储备，中国却只有5%左右，人工智能的人才缺口超过500万。

人工智能是新兴产业，虽然技术和产业发展迅猛，但专业技术人才，以及兼顾人工智能与传统产业的跨界人才不充足，限制了产业发展以及与实体经济的深度融合发展。

从人才数量和质量角度而言，我国人工智能领域专业技术人才数量不充足、经验不丰富。截至2017年6月，中国共有592家人工智能公司，拥有员工约39200名。相比之下，美国共有1078家人工智能公司，共有约78000名员工，数量达到我国的2倍。我国从业经验10年以上的人工智能人才比例不足40%，而美国的这一比例则超过70%。

从人才培养角度而言，我国高校人工智能领域的学科建设、人才培养相对滞后。人工智能涉及领域宽泛，相关领域学科资源分散，未能形成合力，培养人才的数量、质量有待提升。目前，国内开设人工智能专业的高校数量较少、时间较短，学科实力不强。美国国家科技委员会发布的2017年人工智能全球大学排名中前50名均位于欧美地区，我国大学无一上榜。此外，国内缺乏人工智能与传统行业的跨界人才，不利于人工智能在各垂直行业的应用推广。

在此前提条件下，人工智能专业系列课程，注重课程内容的改革，及时将新知识、新技术、新产品引进课堂。根据专业特点及社会需要，进行课程综合化改革，打破单一课程体系，增加实用性强的内容。课程以大量真实项目情景，企业级开发流程为基础，对人工智能项目案例进行深入分析，全程引导式学习开发，培养学生项目式开发能力与思维，打造成为培养高技术应用型人才的精品课程。

2产品概述

2.1产品体系

人工智能专业作为教育部新设立专业，教育教学资源缺乏，各开设院校普遍面临着缺教材、缺设备、缺师资现象。

人工智能专业系列课程将产业和技术的最新发展、行业对人才培养的最新要求引入教学过程，更新教学内容和课程体系，建成满足行业发展需要的课程和教材资源，打通“最后一学里”。推动将研究成果及时转化为教学内容，向学生介绍学科研究新成果、实践发展新经验，积极探索综合性课程、问题导向课程、交叉学科研讨课程，提高课程兴趣度。促进学生的全面发展，把握培养具有创新能力的高技能应用型人才的核心素养，强化学生的家国情怀、全球视野、法治意识和生态意识，培养设计思维、工程思维，提升创新创业、跨学科交叉融合、沟通协商能力和工程领导力。

人工智能专业系列课程表：

2.2产品资源

人工智能教学资源库从整个学科人才培养和课程体系出发，提供一系列互相耦合的

课程资源，包括：培养方案、课程大纲、教学指导、课程讲义、课程视频、教学课件、实验手册（教师版/学生版）、实验资源、实验视频、课程题库、岗位模型、评测系统等。整个教学资源包提供线上和线下双架构模式，让老师教学更容易，让学生学习更轻松。

人工智能教学资源库按照核心课程、专业课程、实践课程分类，全部采用项目驱动式教学方法，内容包含：项目介绍、项目场景、项目知识、模块分解、任务项、任务步骤、项目小结、项目思考等。

人工智能教学资源库严格按照优质特色校验收标准和网络课程视频教学资源建设要求进行设计，提供的素材包括教师资源、学生资源、线上资源，具体如下：

3产品介绍

3.1机器视觉技术

3.1.1课程说明

《机器视觉技术》是人工智能专业的核心基础课程，可作为信息科学、计算机科学、计算机应用、信号与信息处理、通信与信息系统、电子与通信工程、模式识别与智能系统等学科的专业基础课教材。从人工智能技术架构来看，属于技术层的核心技术。《机器视觉技术》课程要求具备Python语言知识基础与数学基础，侧重于应用开发。

《机器视觉技术》

●课程简介

机器视觉是用机器代替人眼来做测量和判断，属于人工智能认知领域的核心应用，本课程向学生介绍机器视觉的基本理论和方法，同时结合行业应用热点，通过大量的机器视觉应用案例，使学生了解人工智能在机器视觉领域的最新进展。

●课程目标

课程知识目标：了解机器视觉概述与应用概述。熟悉机器视觉实验平台连接、配置与使用；熟悉图像与视觉系统软介绍与使用，掌握软件OpenCV框架安装；熟悉机器视觉相关算法介绍与应用，掌握图像分割、提取、边缘检测等机器视觉的基本方法，完成机器视觉光学字符、人脸识别、目标检测、目标跟踪应用开发；了解机器视觉云服务相关知识，掌握基于百度图像、百度人脸识别云服务接口应用开发；了解机器视觉在深度学习中的应用，完成各类神经网络案例的开发，深入了解神经网络开发的基本方法；学会将人工智能与物联网进行集成，完成实际生活应用场景项目案例实现。通过以上的学习，学生能开阔自己的视野，掌握机器视觉在人工智能领域的应用技能，培养学生应用机器视觉技术的创新设计能力。

课程技能目标：通过本课程的学习，使学生掌握综合运用机器视觉基本理论，掌握机器视觉实验平台连接、配置与使用；了解计算机图像处理软件、硬件以及机器视觉与物联网集成等综合实训，加深理解机器视觉进本概念的理解，掌握机器视觉的基本处理方法。能够让学生熟悉实际应用中使用较为广泛的视觉问题求解算法，了解机器视觉在各个领域的相关应用。

●课程特色

课程系统地介绍了机器视觉的基本原理、典型方法和实用技术，内容包括图像分割、提取、边缘检测、光学字符识别、人脸识别、目标检测、目标跟踪、机器视觉云服务、机器视觉在深度学习中的应用、各类神经网络案例、智能+产业应用。

●阅读对象定位

讲师、教务人员、教学管理人员。

●考核安排

笔试50%+平时成绩20%+限时机试30%。

●教学实施安排

2+2模式，总学时64节，其中理论课32节，实践课32节；两节理论课后安排上机或者间隔几天安排上机；本课程保障了每个章节都有对应的上机实验，请参照大纲排课。

●能力导图

学习机器视觉技术课程，通过机器视觉导论、图像与视觉系统、机器视觉算法、机器视觉应用、机器视觉云服务、深度学习应用、机器视觉案例几个方面的能力考核来评测学习效果。

3.1.2教学大纲

人工智能专业学科课程白皮书

3.1.3教学指导

《机器视觉技术》从机器视觉技术的概念认知进行介绍，然后讲解图像与视觉系统，机器视觉的相关算法，机器视觉应用，机器上视觉云服务技术，深度学习应用等，有一定的开发基础后再通过机器视觉与物联网的集成，完成机器视觉案例应用开发综合训练。教学内容包含以下部分：

●机器视觉导论：熟悉机器视觉概念，机器视觉理论发展以及机器视觉的应用概述。

●图像与视觉系统：了解图像视觉系统软件介绍，熟悉OpenCV框架介绍、数据类型以及应用概述；了解图像视觉系统硬件介绍，掌握摄像机透视投影模型，熟悉图像坐标变换、采样和色彩以及数字图像格式。

●机器视觉算法：通过介绍机器视觉算法中的图像分割、图像特征提取、图像边缘检测、数学形态学、直方图和模块匹配等，掌握机器视觉图像基本处理方法的应用开发。

●机器视觉应用：通过光学字符识别OCR技术原理介绍、人脸识别技术综述、目标检测与识别技术综述以及目标跟踪技术介绍，掌握机器视觉的光学字符识别、人脸检测识别、目标检测与识别、目标跟踪等案例的开发。

●机器视觉云服务：了解百度图像识别、百度人脸识别云服务介绍，熟悉并掌握基于百度图像识别、人脸识别云服务接口的应用案例开发。

●深度学习应用：通过对神经网络基础、深层神经网络、卷积神经网络等的深入了解，掌握基于神经网络、深度神经网络以及卷积神经网络的应用案例开发。

●机器视觉案例：通过机器视觉与物联网的集成的讲解，掌握人体识别控制ETC闸机、车牌识别控制小区门禁、手势识别控制智能家居等应用场景的综合应用开发。

4配套产品

4.1实验设备

AI机器视觉/语言教学平台（AI-HNP）是中智讯公司开发的一款面向人工智能相关专业的综合型实验设备，是基于人工智能等新工科技术改革与高素质技能型人才培养而设计的实验平台。AI机器视觉/语言教学平台打破了传统以硬件平台来定义实验的困局，创新性的从专业学科建设角度来重新定义产品，让课程来定义实验，让实验来定义设备，能够配合专业教材完成全部的专业核心课程实验。

AI机器视觉/语言教学平台，主要满足：Python应用技术、机器视觉、机器语言、嵌入式Linux系统、边缘计算、人工智能中间件、智能+产业实践等课程的实验和实训，是基于新工科和工程教育思维和专业改革而设计的实验平台。

1）智能边缘计算网关

智能边缘计算网关采用工业级铝合金一体屏设计，AI最强嵌入式边缘计算处理器RK3399，4G+16G内存配置，10寸高清电容屏，运行ubuntu、ROS、android多操作系统系统，能够完成人工智能视觉、语言、机器控制等课程的教学和实验实践。

智能边缘计算网关提供丰富的外设接口，易于功能扩展，方便开发调试。

人工智能课程体系与项目实战

人工智能课程体系及项目实战 1、机器学习课程大纲 第一课：Pｙtｈon基础与科学计算库numpy 1、Pythoｎ语言基础 2、Ｐython数据结构(列表,字典,元组) ３、科学计算库Numpy基础 4、Numpy数组操作 5、Ｎumpy矩阵基本操作 6、Numpy矩阵初始化与创建 7、Ｎｕmpy排序与索引 第二课:数据分析处理库与数据可视化库 1、Pandａs数据读取与现实 2、Ｐａndaｓ样本数值计算与排序

3、Ｐandas数据预处理与透视表 4、Paｎｄas自定义函数 ５、Pandas核心数据结构Ｓeries详解 6、Paｎｄas数据索引 7、Mａtpｌotｌｉb绘制第一个折线图 8、Maｔplｏtlib条形图，直方图,四分图绘制 9、Matplotliｂ数据可视化分析 第三课:回归算法 １、机器学习要解决得任务 2、有监督与无监督问题 3、线性回归算法原理推导 ４、实现简易回归算法 5、逻辑回归算法原题 ６、实战梯度下降算法

第四课:案例实战信用卡欺诈检测１、数据与算法简介 2、样本不平衡问题解决思路 3、下采样解决方案 4、正则化参数选择 5、逻辑回归建模 6、过采样与ＳＭOＴE算法 第五课:决策树与随机森林 1、熵原理,信息增益 2、决策树构造原理推导 ３、ID３，C4、5算法 4、决策树剪枝策略 5、随机森林算法原理 6、基于随机森林得特征重要性选择

第六课:Kaggｌe机器学习案例实战 1、泰坦尼克船员获救预测 2、使用ｐandas库进行数据读取与缺失值预处理 3、使用scikit-leaｒn库对比回归模型与随机森林模型 4、GBDＴ构造原理 ５、特征得选择与重要性衡量指标 6、机器学习中得级联模型 7、使用级联模型再战泰坦尼克 第七课:支持向量机算法 1、SVM要解决得问题 2、线性SＶM原理推导 3、SＶM对偶问题与核变换 4、soft支持向量机问题 ５、多类别分类问题解决方案

人工智能课程体系及项目实战

人工智能课程体系及 项目实战

人工智能课程体系及项目实战1、机器学习课程大纲 第一课：Python基础与科学计算库numpy 1.Python语言基础

2.Python数据结构（列表,字典,元组） 3.科学计算库Numpy基础 4.Numpy数组操作 5.Numpy矩阵基本操作 6.Numpy矩阵初始化与创建 7.Numpy排序与索引 第二课：数据分析处理库与数据可视化库 1.Pandas数据读取与现实 2.Pandas样本数值计算与排序 3.Pandas数据预处理与透视表 4.Pandas自定义函数 5.Pandas核心数据结构Series详解 6.Pandas数据索引 7. Matplotlib绘制第一个折线图

8. Matplotlib条形图,直方图,四分图绘制 9. Matplotlib数据可视化分析 第三课：回归算法 1.机器学习要解决的任务 2.有监督与无监督问题 3.线性回归算法原理推导 4.实现简易回归算法 5.逻辑回归算法原题 6.实战梯度下降算法 第四课：案例实战信用卡欺诈检测 1.数据与算法简介 2.样本不平衡问题解决思路 3.下采样解决方案 4.正则化参数选择

5.逻辑回归建模 6.过采样与SMOTE算法 第五课：决策树与随机森林 1.熵原理，信息增益 2.决策树构造原理推导 3.ID3,C 4.5算法 4.决策树剪枝策略 5.随机森林算法原理 6.基于随机森林的特征重要性选择 第六课：Kaggle机器学习案例实战 1.泰坦尼克船员获救预测 2.使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理 3.使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型 4.GBDT构造原理

人工智能的研究方向和应用领域

人工智能的研究方向和应用领域 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。

stem课程实验室建设方案(20200515164750)

stem课程实验室建设方案 一、政策背景 国务院颁布的《新一代人工智能发展规划》中指出：“人工智能成为国际竞争的新焦点，应逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育、建设人工智能学科，培养复合型人才，形成我国人工智能人才高地。” 战略目标： 第一步 ----- 2020年 ----- 人工智能产业成为新的重要经济增长点。技术应用成为改善民生的新途径。 第二步 ----- 2025年 ----- 人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力。 第三步 ----- 2030年 ----- 我国将成为世界主要人工智能创新中心，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。 二、如何建设stem课程实验室

如何搭stem课程实验室，STEAM实验室正在全国各地的学校涌现。Stem课程创客实验室为教育实践提供新的创新方法，鼓励 学生设计、实验、建设和发明。 创客实验室不仅仅是科学实验室，木工作坊，计算机实验室或艺术室，而是可能包含所有这些空间中的元素。因此，它的设计必 须适应各种活动需求以及活动的多样性和趣味性，这个在制作和探索过程非常重要，这就是STEM实验室与一次性空间的区别。 三、中小学stem课程包含有哪些内容，以智库教育为例： 四、备注 由于每个学校的stem课程实验室及其适应的活动可能会有所不同，也要看学校的具体的需求和要求。建设创客实验室功能和使用最为关键的步骤之一，学校可以与创客企业合作，阐明满足这些需求。或者，访问其他创客空间或实验室可以得到一些宝贵的 意见。作为创客教育设备提供商，会有很多合作的创客空间与

steam实验室可供参观。

人工智能课程教学大纲

人工智能课程教学大纲 【课程编码】JSZX0300 【适用专业】计算机科学与技术 【课时】 72(理论)+28(实验) 【学分】 3 【课程性质、目标和要求】 人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务． 作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用．完成如下教学目标： （1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域． （2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。 （3）掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法． (4) 掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念． （5）概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等． （6）简介人工智能程序设计的语言和工具． (7) 掌握Visual Prolog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能程序。 要求学生已修过《数据结构》、《离散数据》和《编译原理》。 【教学时间安排】 本课程计 3 学分，理论课时72 ,实验课时28。学时分配如下表所示：

义务教育阶段人工智能课程开发的思考与探索

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/2010691492.html, 义务教育阶段人工智能课程开发的思考与探索 作者：范洁 来源：《中国信息技术教育》2018年第19期 2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确提出：实施全民智能教育 项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育，鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广。《规划》的颁布为我国在基础教育领域布局“人工智能教育”提供了政策上的保障，并指明了发展方向。 人工智能是复杂的综合性学科。在中小学阶段设置人工智能相关课程，并不是要把大学阶段学科专业课程简单地下放到中小学，单独设立人工智能课程，而是通过探究式学习，充分调动学生对人工智能的兴趣，并积极地参与进来。在新颁布的《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》中，“人工智能初步”作为选择性必修模块进入高中课程方案。新课标对高中阶段人工智能课程结构和内容作了明确规范，并给出教学实施意见。而在义务教育阶段，并没有类似的纲领性文件可供参考。因此，本文从分析国内外基础教育人工智能课程现状入手，探究义务教育阶段人工智能课程开发的定位与途径。 国内外基础教育人工智能课程现状的分析与思考 1.从国家层面上看教学规划 英国是较早开展人工智能基础教育的国家。现行英国基础教育的教学大纲中将“计算机科学”列为基础必修课程，内容分为“计算”和“信息系统”两部分。“计算”部分的选修课程中设置了人工智能基础类模块，介绍基础知识；“信息系统”部分的选修课程中设置了人工智能应用类模块，介绍技术应用。 美国认为人工智能是连接未来的教育，着重在K12（6～18岁青少年）阶段的学生中开展人工智能教育。美国的中学信息技术课程中，在高中階段开有人工智能概论，内容包含认识人工智能的意义及其应用，并介绍自动化系统、机器人、虚拟现实技术等。 我国人工智能教育的开展相对发达国家较迟。教育部在2003年4月颁布的《普通高中技术课程标准（实验）》中首次在信息技术课程中设立“人工智能初步”选修模块。2012年版的《中小学信息技术课程标准》中，首次将机器人科普和入门级开发作为选修内容纳入小学和初中信息技术教学。在《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》中，“人工智能初步”作为选择性必修模块进入高中课程方案，包括人工智能基础、简单智能系统开发、AI技术的发展与应用三部分内容。

青少年人工智能考级一级课程体系标准2019年

附件 《人工智能基础》（1级）课程标准 课程名称、代码：人工智能基础 总学时数：24 理实一体化课时：24 学分数：2 适用专业：信息类（中小学生） 一、课程的性质 1、任选课； 2、技能拓展课程； 3、理实一体化课； 二、课程定位 《人工智能基础》课程是信息类及相关专业有兴趣钻研人工智能及创客应用学生的技能拓展课程。主要学习人工智能与机器人、金属材料和非金属材料、力和运动、电器控制、计算机与数学及编程思维等内容。 三、课程设计思路 以培养基于人工智能应用人才为目标，以实际的小项目为主线，讲解从工程到计算、从计算机到深度学习、从传感到控制等多学科知识。注重对学生实际应用技能和动手能力的培养。课程按PBL的方式设计情境，符合学生的认知过程。 四、课程基本目标 1、知识目标 （1）了解人工智能与机器人。 （2）理解结构的稳定性。 （3）学习力和运动。 （4）学习电气控制。 （5）理解计算机与数学。 （6）学习数制及其转换。 （7）了解计算机系统的组成。 （8）了解计算机网络。 （9）理解杠杆结构。 （10）理解伸缩结构。 （11）理解齿轮传动。 （13）理解其他传动。 （14）综合应用。

2、技能目标 （1）能够较为熟练使用器材进行各种静态物体的搭建。 （2）能够简单完成各种实物的草图设计。 （3）能够解释现实生活中特定事物结构的基本原理。 （4）能够进行个性化的创意搭建。 3、学习素质养成目标 （1）通过课程小案例实践，激发学生的自学潜力，使学生具有一定的自学习惯，在学习中动手动脑的良好习惯； （2）通过以小组形式组织学生进行小创客实训和开发，为培养学生的团队意识、组织协调能力、创新思维能力，在小创客实施中要求对学生进行分组，并以小组完成实训（实验）效果来评定个人成绩。 （3）通过多个小创客的搭建，培养学生综合应用所学知识的能力。 （4）通过小创客的搭建，培养学生以工程和计算思想解决问题的能力。 五、先修课程 无 六、教学内容及学时安排 1、课程主要内容说明 该课程通过几个学习情境的设计，使学生学习人工智能基础相关技术和应用，培养学生的自学能力和团队协作能力，具备一定的工程和计算思维，来解决生活中的一些实际问题。 2、课程组织安排说明 采用“实例教学，问题引动”、“学生为主体，教师为主导”的教学组织形式。在教学过程中，采用以搭建器材作为知识的载体，追踪学生的兴趣和问题，由实例去操纵学生自己主动发现、分析和处理问题。注意通过小型作品的搭建、使用，来激发学生的学习主动性和加深对一些概念的理解。

探索大数据和人工智能最全试题

探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系

5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?

A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源

人工智能课程设计报告-罗马尼亚度假问题

人工智能课程设计报告-罗马尼亚度假 问题 1

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3 2020年5月29日 课 程 :人工智能课程设计报告 班 级: 姓 名: 学 号: 指导教师:赵曼 11月

人工智能课程设计报告 课程背景 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,能够设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的”容器”。 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些一般需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种”复杂工作”的理解是不同的。 人工智能是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。这是因为近三十年来它获得了迅 速的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐 - 1 - 2020年5月29日

《人工智能》课程教学大纲

人工智能》课程教学大纲 、课程基本信息 二、课程教学目标 《人工智能》是计算机科学与技术专业的一门专业拓展课，通过本课程的学习使本科生对人工智能的基本内容、基本原理和基本方法有一个比较初步的认识，掌握人工智能的基本概念、基本原理、知识的表示、推理机制和智能问题求解技术。启发学生开发软件的思路，培养学生对相关的智能问题的分析能力，提高学生开发应用软件的能力和水平。 三、教学学时分配

四、教学内容和教学要求 第一章人工智能概述（3 学时） （一）教学要求 1.掌握人工智能的基本概念； 2.理解人工智能的发展状况。 3.理解人工智能的基本技术； 4.了解人工智能的研究途径与方法； 5.了解人工智能的分支领域； （二）教学重点与难点教学重点：人工智能的基本技术。教学难点：三大学派的研究途径与方法。 （三）教学内容 第一节人工智能的基本概念 1.什么是人工智能 2.强人工智能与弱人工智能 3.脑智能和群智能 4.符号智能和计算智能 第二节人工智能发展概况 1.人工智能学科的产生

2.人工智能学科的发展 3.人工智能三大学派 第三节人工智能研究途径与方法 1.人工智能的研究目标 2.人工智能的研究方法 3.人工智能的研究内容 第四节人工智能基本技术 1.推理技术 2.搜索技术 3.知识库技术 4.归纳技术 5.联想技术第五节人工智能的应用 1.难题求解 2.机器定理证明 3.自动程序设计 4.模式识别 5.机器翻译 6.智能管控 7.智能决策 8.智能人机接口 第六节人工智能的影响 1.人工智能对人类的影响 2.人工智能对社会的影响 本章习题要点：对基本概念、技术、方法的理解。 第二章智能程序设计语言（5 学时）（一）教学要求 1．了解常见的几种人工智能程序设计语言；

人工智能实训室建设方案

人工智能实验室 2021年1月 武汉唯众智创科技有限公司

人工智能实验室建设方案 一、专业背景 人工智能（Artificial Intelligence），它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能的实际应用有：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。 如今处于风口上的人工智能产业界，受到了众多企业的追捧。截至2019年6月，中国人工智能企业超过1200家，位居全球第二。但我国人工智能行业并未摆脱人才稀缺的发展短板，专业人才稀缺严重。根据猎聘发布的《猎聘2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告》，中国人工智能人才缺口超过500万。为了满足人工智能产业界对人才的迫切需求，国家相继出台了多项政策方针，引导高校尽快设置人工智能相关专业，加大人工智能人才培养力度。2019年3月，35所高校获批建设人工智能本科专业。2019年10月18日在教育部发布的《普通高等学校高等职业教育(专科)专业目录》2019年增补专业中，增补了人工智能技术服务专科专业。 根据教育部《普通高等学校高等职业教育（专科）专业设置管理办法》，在相关学校和行业提交增补专业建议的基础上，教育部组织研究确定了2019年度增补专业共9个，自2020年起执行。在高等职业教育行业目录中，正式宣布人工智能技术服务专业诞生，专业代码610217。 该专业建设以人工智能技术与应用素质培养为基础，以人工智能技术与应用能力为培养主线，将人工智能技术服务专业技能知识和职业资格认证相结合，构建专业的理论教学体系和实践能力培养体系。采取多种形式，通过实施“双证书”和“多证书”制，培养社会所需的实用型人才。2018年4月2日，教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，行动计划中要求各大高校加快人工智能科技创新基地。因此，在高职院校设立人工智能专业迫在眉睫。

人工智能数据库系统优化的捷径

人工智能数据库系统优化的捷径 摘要：SQL语句的优化是将性能低下的SQL语句转换成目的相同的性能优异的SQL语句。文中主要介绍了利用人工智能自动SQL优化技术来优化数据库系统，并且简要介绍了几种常见的数据库系统优化方法。人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，从而找到性能最好的等效SQL语句。 一数据库性能的优化 一个数据库系统的生命周期可以分成：设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高，收益最小。 数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右，其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。许多优化专家认为，对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。 二应用程序的优化 应用程序的优化通常可分为两个方面：源代码和SQL语句。由于

涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高，而对数据库系统性能的提升收效有限。 三为什么要优化SQL语句 SQL语句是对数据库进行操作的惟一途径，对数据库系统的性能起着决定性的作用。 SQL语句消耗了70%至90%的数据库资源。 SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑。 SQL语句有不同的写法，在性能上的差异非常大。 SQL语句易学，但难精通。 优化SQL语句的传统方法是通过手工重写来对SQL语句进行优化。DBA或资深程序员通过对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较，以试图找到性能较佳的SQL语句。这种传统上的作法无法找出SQL语句的所有可能写法，且依赖于人的经验，非常耗费时间。 四SQL优化技术的发展历程 第一代SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具针对输入的SQL语句，从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。 第二代SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析，来产生是否要增加索引的建议。 第三代SQL优化工具不仅分析输入SQL语句的执行计划，还对输入的SQL语句本身进行语法分析，经过分析产生写法上的改进建议。

《人工智能》课程教学大纲.doc

《人工智能》课程教学大纲 课程代码：H0404X 课程名称：人工智能 适用专业：计算机科学与技术专业及有关专业 课程性质：本科生专业基础课﹙学位课﹚ 主讲教师：中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所蔡自兴教授 总学时：40学时﹙课堂讲授36学时，实验教学4学时﹚ 课程学分：2学分 预修课程：离散数学，数据结构 一.教学目的和要求： 通过本课程学习，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。 人工智能涉及自主智能系统的设计和分析，与软件系统、物理机器、传感器和驱动器有关，常以机器人或自主飞行器作为例子加以介绍。一个智能系统必须感知它的环境，与其它Agent和人类交互作用，并作用于环境，以完成指定的任务。 人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。 此外，人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决甚至无法解决的问题。这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。通过学习，学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。 二.课程内容简介 人工智能的主要讲授内容如下： 1.叙述人工智能和智能系统的概况，列举出人工智能的研究与应用领域。 2.研究传统人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。 3.讨论高级知识推理，涉及非单调推理、时序推理、和各种不确定推理方法。 4.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命诸内容。 5.比较详细地讨论了人工智能的主要应用，包括专家系统、机器学习、自动规划、Agent、自然语言理解、机器视觉和智能控制等。对于应用内容，根据学时，有选择地进行讲授。 6.评述近年来人工智能的争论，讨论人工智能对人类经济、社会和文化的影响，展望人工智能的发展。 以上内容反映了人工智能的最新进展，理论联系实际，具有很好的针对性。 三.教学内容和学时安排

职业院校人工智能专业建设解决方案

职业院校人工智能专业建设解决方案广州万维图灵智能科技有限公司V1.0

目录 1.方案背景 (1) 1.1.科技发展趋势及国家政策导向 (1) 1.2人工智能技术服务专业建设状况 (2) 1.2.1“人工智能+”专业已成为各院校专业建设高地 (2) 1.2.2人工智能专业建设难点和面临问题 (2) 2.方案思路 (2) 2.1方案整体思路设计 (2) 2.2人工智能人才培养建设模式 (3) 2.3方案特色 (4) 3.建设内容 (4) 3.1人工智能技术服务专业整体架构 (4) 3.2人工智能技术服务专业课程体系 (5) 3.3人工智能全周期实训及算法校验系统 (5) 3.4人工智能实训室建设内容 (7) 3.1人工智能基础实训室 (7) 3.2人工智能专业应用实训室 (8) 3.3人工智能综合实践实训室 (8) 4.服务内容 (9) 4.1师资赋能培训 (9) 4.2测评认证服务 (9) 4.3赋能三创（创新创业创造） (10) 4.4产学研用支持 (10)

1.方案背景 1.1.科技发展趋势及国家政策导向 随着信息技术、大数据和5G的快速发展，人工智能已成为引领未来的战略性技术，是国际竞争的新焦点，世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。面对全球竞争格局，国家已把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划，牢牢把握人工智能发展新阶段国际竞争的战略主动，打造竞争新优势、开拓发展新空间，有效保障国家安全和国家创新竞争力。但当前科技的竞争核心在于人才的竞争，我国的人工智能相关人才与世界主要发达国家相比比例明显不足，且技术应用类人才也出现较大缺口，并为此国家相关政府部门先后出台多个相应的政策文件，对人工智能的发展做出了总体部署，全面加速人工智能在研发应用和人才培养的步伐，深化各梯度人才的培养。 ●其中2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》，文件指出要紧抓人工智能发 展的重大战略机遇，加快培养聚集人工智能人才，积极构建各级人工智能科技创新 体系和教育体系，加强产学研合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人 工智能学科建设。 ●2018年教育部下发《高等学校人工智能创新行动计划》，该行动计划从扩大人才培 养规模、提高人才培养质量、优化人才培养结构等方面进行系统部署，重点提出“引 导高校通过增量支持和存量调整，加大人工智能领域人才培养力度”“深入论证并 确定人工智能学科内涵，完善人工智能的学科体系，推动人工智能领域一级学科建 设”“鼓励对照国家和区域产业需求布点人工智能相关专业；支持高校在计算机科 学与技术学科设置人工智能学科方向”等任务。 ●2019年教育部在专业发展调整规划中，教育部正式宣布在普通高等学校高等职业 教育（专业）院校中设置“人工智能技术服务专业”，并且从2019年开始实行。 ●2019年，教育部近日印发《关于实施卓越教师培养计划2.0的意见》：要求：该 计划中明确指出要推动人工智能、智慧学习环境等新技术与教师教育课程全方位融 合，充分利用人工智能、虚拟现实技术，建设开发一批交互性、情境化的教师教育 课程资源。

人工智能课程体系基础理论指导-逻辑思考力

AI课程体系基础理论指导——逻辑思考力 引言 AI课程体系基础理论指导即人工智能课程体系基础理论指导，之所以这样来定义我们即将要讲授的内容，是因为，我们所谈及的内容在一些人看来不能称其为课程，因为这是一个人人都有的基本能力，是在生活历练中发展起来的。而笔者认为，无论是具体的还是抽象的事物，都有其从无知到认知的过程，例如我们常常提及的情商，智商，情感，诚信，表达力，思考力等等，当我们意识到其存在的意义的时候，它就是一门具体的科学，值得我们去发现，去研究，便于我们更好的学习，利用和发展其规律。不论是生产力提高，物质丰富方面，还是人类种族特征，民族综合素养方面都有着重要而深远的意义。 基于这样的原因，我们暂时没有将我们要讲授的内容作为具体的课程内容来使用，但是在我们的所有课程中，又完全离不开我们现在所要提及的知识。所以我们将其暂定为我们课程体系中的一个重要的基本理论指导思想，在我们的所有课程中围绕着这方面能力的锻炼来展开我们所有课程的学习，我们称之为“逻辑思考力”。 在人工智能课程体系（以下简称为“AI课程体系”）的所有课程中，每当提及学习人工智能的好处时，除了社会发展的需要，孩子未来规划的需要以外，谈及最多的就是对学习者逻辑思维能力的建立和培养。

那么什么是逻辑思维？逻辑思维的具体内容又是什么呢？逻辑思维是具体的事物还是抽象的过程呢？逻辑思维是一门专业的技能还是人人都应具备的基本素养呢？ 从简单意义上来讲，所谓逻辑，可以理解为有层次，有条理，有顺序，即它符合我们对事物、事件的认知过程。当一个人描述一件事物或讲一个小故事的时候，听者很快便听懂了，并跟随其进入了他所设计的场景中，这时我们会说这个人讲话是很有章法，有条理，有逻辑的。与之相反，一个人讲了很多遍，说了很长时间却仍然让听者一头雾水，通常这样的表达可以认为是无顺序，无逻辑的。那么所谓的思维又是什么呢？思维就是想，想法，想象。是对一切事物的认识、认知、理解、消化、掌握、运用发展的一系列过程。古人云：三思而后行、行成于思、学而不思则罔、思而不学则怠，这些都是强调了思维的重要性。由“思”而知事、知人、知礼、知道、知法。故有中国思想家、教育家陶行知的“行是知之始，知是行之成”的名言警句。将二者结合在一起，则为逻辑思维，即有顺序，有条理，有层次、分阶段的去思考，分析一件事物的过程，即可以称之为逻辑思维。 我们需要知道的是思维是一种人人都具有的能力，即思考力，而逻辑对于思维来讲是一种方法，方式。逻辑思维是一种按逻辑性去思考问题的能力。这种逻辑思维的能力可以高效的解决我们生活中遇到的所有问题。在我们面对生活中所有问题时，可以摆脱不必要的烦恼，保持理性，情绪稳定，成熟而稳重的去面对，使自己成为一个高效而快乐的人。

中小学人工智能课程定位分析01

中小学人工智能课程定位分析 (原文刊于《中国现代教育装备》2017年10月基教版) 艾伦 摘要从人工智能的定义出发，指出人工智能科学与人工智能技术的区别，分析人工智能技术与信息技术的关系，并以此为依据讨论中小学人工智能课程的定位、课程标准的制订以及课程内容的设置。 关键词人工智能科学；人工智能技术；信息技术；课程设置；课程标准 2017年7月20日，国务院颁布了《新一代人工智能发展规划（国发〔2017〕35号）》，该规划指出人工智能已成为国际竞争的新焦点，明确规定要实施全民智能教育项目，并在中小学设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育。就像我国的信息技术迅速走在世界前列而依赖社会需求与应用的同步发展一样，人工智能事业的发展也需要具有一个牢固的社会基础。所以，中小学开设人工智能课程就是为了这一目的以使得全民族的应用水平普遍提高、社会基础逐步牢固的英明举措。该规划将中小学开设人工智能相关课程的指示放在了“五、保障措施”的“（六）广泛开展人工智能科普活动”部分，说明了它作为社会基础而起到我国人工智能事业发展保障措施的重要作用。于是，在中小学开设人工智能课程的必要性、可行性以及操作性等问题摆在了人们的面前，而针对中小学课时资源的紧缺状况，如何科学且有效地设置人工智能课程教学是首先需要解决的难题。 一、人工智能 要讨论中小学人工智能课程如何定位的问题，首先应该了解人工智能是什么，以及人工智能在课程中意味着什么。为此，我们对人工智能的定义以及研究与应用领域做一些介绍和分析。 1 人工智能的定义 作为一个研究领域，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）出现于上个世纪的1956年。此后人工智能科学与技术不断发展，人们对它的研究逐渐深入，并赋予了它一些定义。这些定义大致可以分为两类，一类是从学科角度出发对人工智能进行概念界定，而另一类，更多的则是从功能角度出发对其概念进行界定。 （1）从学科角度出发对人工智能的部分定义开列如下： ①人工智能是智能科学（Artificial Science）中涉及研究、设计和应用智能机器和智能系统的一个分支，而智能科学是一门与计算机科学并行的学科。 ②人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个分支（Luger & Stubblefield, 1997）。 （2）从功能角度出发对人工智能做出的定义较多，部分开列如下[2]： ①人工智能是指智能机器所执行的与人类智能有关的功能，这些智能功能包括学习、感知、思考、理解、识别、规划、推理、决策、抽象、学习、创造和问题求解等，又称机器智能（Machine Intelligence）。（笔者注：原文中出现了两次“学习”，应该去掉重复的一个） ②人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心新尝试

人工智能-人工智能课程教学大纲 精品

人工智能课程教学大纲 【课程性质、目标和要求】 人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务． 作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用．完成如下教学目标： （1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域． （2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。 （3）掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法． (4) 掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念． （5）概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等． （6）简介人工智能程序设计的语言和工具． (7) 掌握Visual Prolog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能程序。 要求学生已修过《数据结构》、《离散数据》和《编译原理》。 【教学时间安排】 本课程计 3 学分，理论课时72 ,实验课时28。学时分配如下表所示：

【教学内容要点】 教学要求的层次 课程的教学要求大体上分为三个层次：了解、理解和认识。了解即能正确判别有关概念和方法；理解是能正确表达有关概念和方法的含义；认识是在理解的基础上加以灵活应用。 第一章绪论 一、学习目的要求 1、了解人工智能的定义、起源与发展 2、了解人工智能的研究与应用领域 3、理解人工智能求解方法的特点 二、主要教学内容 1、人工智能的定义、起源与发展 2、人工智能的研究与应用领域 3、人工智能求解方法的特点 第二章知识表示方法 一、学习目的要求 1、认识状态空间法 2、理解问题归约法 3、认识谓词逻辑法 4、认识语义网络法 5、认识框架表示 6、认识剧本表示 7、理解过程表示 二、主要教学内容 1、状态空间法 2、问题归约法 3、谓词逻辑法 4、语义网络法 5、框架表示 6、剧本表示

人工智能课程体系与项目实战

人工智能课程体系与项 目实战 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

人工智能课程体系及项目实战 1、机器学习课程大纲 第一课：Python基础与科学计算库numpy 语言基础

数据结构（列表,字典,元组） 3.科学计算库Numpy基础 数组操作 矩阵基本操作 矩阵初始化与创建 排序与索引 第二课：数据分析处理库与数据可视化库数据读取与现实 样本数值计算与排序 数据预处理与透视表 自定义函数 核心数据结构Series详解 数据索引 7. Matplotlib绘制第一个折线图 8. Matplotlib条形图,直方图,四分图绘制

9. Matplotlib数据可视化分析 第三课：回归算法 1.机器学习要解决的任务 2.有监督与无监督问题 3.线性回归算法原理推导 4.实现简易回归算法 5.逻辑回归算法原题 6.实战梯度下降算法 第四课：案例实战信用卡欺诈检测 1.数据与算法简介 2.样本不平衡问题解决思路 3.下采样解决方案 4.正则化参数选择 5.逻辑回归建模 6.过采样与SMOTE算法

第五课：决策树与随机森林 1.熵原理，信息增益 2.决策树构造原理推导 ,算法 4.决策树剪枝策略 5.随机森林算法原理 6.基于随机森林的特征重要性选择 第六课：Kaggle机器学习案例实战 1.泰坦尼克船员获救预测 2.使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理 3.使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型构造原理 5.特征的选择与重要性衡量指标 6.机器学习中的级联模型 7.使用级联模型再战泰坦尼克

人工智能导论课程指导书

人工智能导论课程实验指导书 廉师友编 计算机工程实验室 2007年3月

目录 1. 小型专家系统设计与实现 (2)

专家系统涉及人工智能导论课程的大部分内容，而且实践性和应用性都很强。因此，本课程将专家系统设计与实现作为一个上机实验项目。该实验是一个设计性实验，它对加深课程内容的理解和掌握，培养学生运用所学知识开发智能系统的能力有重要意义。 一、实验名称 小型专家系统设计与实现 二、实验目的 1. 加深理解专家系统的结构原理与实际应用。 2. 初步掌握知识获取的基本方法。 3. 掌握产生式规则知识表示方法及其编程实现方法。 4. 初步掌握知识库的组建方法。 5. 加深理解推理机的算法原理并初步掌握其编程实现方法。 三、实验内容 运用所学知识，设计并编程实现一个小型专家系统（如分类、诊断、预测等类型）。 四、基本要求 1. 具体应用领域自选，具体系统名称自定；但所做系统绝对不能雷同。 2. 用产生式规则作为知识表示，用产生系统实现该专家系统。 3. 可用PROLOG语言编程并参考下面示例程序；但也可用其他语言另行编 程。 4. 所实现的专家系统必须上机运行演示；程序运行时，应有人机对话过程。 5. 系统完成后，要提交实验报告。 五、实验步骤 具体工作及步骤为： 1. 选题。 2. 系统分析。 3. 知识获取与知识表示选择/设计。 4. 知识库组建。 5. 推理机选择/编制。 6. 系统调试与测试：可先运行一两个简单的PROLOG程序，以熟悉语言环境；接着运行示例程序；然后编辑、调试、测试自己的系统程序。 7. 撰写实验报告。

六、系统示例 考虑到本实验有一定难度，下面给出一个“小型动物分类专家系统”示例，以供参考。 1. 动物分类规则集 （1）若某动物有奶，则它是哺乳动物。 （2）若某动物有毛发，则它是哺乳动物。 （3）若某动物有羽毛，则它是鸟。 （4）若某动物会飞且生蛋，则它是鸟。 （5）若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方，则它是食肉动物。 （6）若某动物是哺乳动物且吃肉，则它是食肉动物。 （7）若某动物是哺乳动物且有蹄，则它是有蹄动物。 （8）若某动物是有蹄动物且反刍食物，则它是偶蹄动物。 （9）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色条纹，则它是老虎。 （10）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色斑点，则它是金钱豹。 （11）若某动物是有蹄动物且长腿且长脖子且黄褐色且有暗斑点，则它是长颈鹿。 （12）若某动物是有蹄动物且白色且有黑色条纹，则它是斑马。 （13）若某动物是鸟且不会飞且长腿且长脖子且黑白色，则它是驼鸟。 （14）若某动物是鸟且不会飞且会游泳且黑白色，则它是企鹅。 （15）若某动物是鸟且善飞且不怕风浪，则它是海燕。 下面是该规则集所形成的（部分）推理网络：