《人工智能與深度學(xué)習(xí)》課程教學(xué)大綱

《人工智能與深度學(xué)習(xí)》課程教學(xué)大綱一、課程基本信息課程中文名稱人工智能與深度學(xué)習(xí)課程英文名稱ArtificialIntelligenceandDeepLearning課程編號33241602課程模塊￡思想政治理論課￡通識教育課￡專業(yè)基礎(chǔ)課R專業(yè)課課程性質(zhì)￡必修￡限選R專業(yè)任選￡任選總學(xué)時48講授學(xué)時32實(shí)驗(yàn)（專題輔導(dǎo)）學(xué)時16總學(xué)分3開課單位電子與信息工程學(xué)院開課系（室）通信工程系授課對象通信工程專業(yè)本科生適用專業(yè)通信工程專業(yè)二、課程簡介和教學(xué)目標(biāo)1．課程簡介《人工智能與深度學(xué)習(xí)》是通信工程專業(yè)高年級學(xué)生開設(shè)的一門專業(yè)任選課。本課程是學(xué)生了解人工智能技術(shù)國內(nèi)外發(fā)展趨勢與研究熱點(diǎn)，學(xué)習(xí)并理解人工智能和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的新理念、新技術(shù)、新知識，掌握并評價人工智能和深度學(xué)習(xí)的入門課程。通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)生從理論層了解人工智能和深度學(xué)習(xí)算法的思想來源、流程結(jié)構(gòu)、發(fā)展改進(jìn)、參數(shù)設(shè)置和相關(guān)應(yīng)用，理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能遺傳算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的基本概念和原理，掌握人工智能解決方案的構(gòu)建方法。從應(yīng)用層掌握Python技術(shù)及其重要組件、TensorFlow開源框架、面向計(jì)算機(jī)視覺的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建技術(shù)。培養(yǎng)學(xué)生人工智能技術(shù)領(lǐng)域的大局觀，學(xué)習(xí)并消化相關(guān)概念的能力，設(shè)計(jì)實(shí)施人工智能方案解決組織所面臨問題的基本能力。教學(xué)目標(biāo)教學(xué)目標(biāo)1：學(xué)習(xí)并掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的工作原理，能夠針對人工智能領(lǐng)域復(fù)雜的科學(xué)與工程問題，結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，分析并設(shè)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)科學(xué)解決方案，掌握Python工具和TensorFlow開源框架以實(shí)施并評估解決方案，獲取有效結(jié)論。培養(yǎng)學(xué)生對人工智能問題分析與解決的基本能力。教學(xué)目標(biāo)2：了解機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、深度學(xué)習(xí)、典型人工智能應(yīng)用的國內(nèi)外發(fā)展新趨勢和研究熱點(diǎn)，能夠圍繞研究熱點(diǎn)展開討論并清晰闡述個人觀點(diǎn)。培養(yǎng)學(xué)生的大局觀和獨(dú)立思考的能力。教學(xué)目標(biāo)3：理解數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能中對抗性攻擊的基本概念，從行業(yè)、個人和職業(yè)發(fā)展的視角分析并掌握主流AI技術(shù)、AI企業(yè)典型特征、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)解決方案的構(gòu)建及評價方法，培養(yǎng)學(xué)生學(xué)習(xí)并消化AI新理念、新知識的能力。教學(xué)目標(biāo)4（課程思政）：理解人工智能和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的新理念、新技術(shù)、新知識，能夠使用現(xiàn)有算法工具或編程實(shí)現(xiàn)智能算法，能設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)人工智能方案解決實(shí)際問題。3．教學(xué)目標(biāo)與畢業(yè)要求指標(biāo)點(diǎn)的支撐關(guān)系教學(xué)目標(biāo)支撐畢業(yè)要求對應(yīng)指標(biāo)點(diǎn)教學(xué)目標(biāo)12.1掌握通信工程領(lǐng)域復(fù)雜工程問題分析的基本方法，應(yīng)用數(shù)學(xué)、自然科學(xué)和工程科學(xué)的基本原理，能夠識別和判斷復(fù)雜通信工程問題的問題關(guān)鍵環(huán)節(jié)，并獲得有效結(jié)論。教學(xué)目標(biāo)24.1針對通信工程問題，如:深海通信、海洋通信等或復(fù)雜環(huán)境下的遠(yuǎn)距離海洋通信,收集信息、查閱文獻(xiàn)、分析現(xiàn)有技術(shù)的特點(diǎn)與局限性，選擇研究路線，調(diào)研和分析通信工程領(lǐng)域復(fù)雜工程問題的解決方案。教學(xué)目標(biāo)35.2能正確選擇與使用恰當(dāng)?shù)膬x器、信息資源、工程工具和專業(yè)模擬軟件，對復(fù)雜工程問題進(jìn)行分析、計(jì)算與設(shè)計(jì)。教學(xué)目標(biāo)48.1樹立正確的國家觀、民族觀、歷史觀、文化觀，踐行社會主義核心價值觀，理解個人與社會的關(guān)系，了解中國國情，具有勤儉、奮斗、創(chuàng)新、奉獻(xiàn)的勞動精神。三、理論教學(xué)表1理論教學(xué)安排序號章節(jié)（學(xué)時）學(xué)習(xí)內(nèi)容（含重點(diǎn)、難點(diǎn)）教學(xué)方法、手段支撐教學(xué)目標(biāo)其他1人工智能概述（2）理解數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能相關(guān)術(shù)語的概念和核心思想。（）掌握AI企業(yè)具有的典型特征以及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的主要用途。（）方法：講授、學(xué)生分組討論和師生互動答疑；手段：板書，多媒體課件。教學(xué)目標(biāo)1、42構(gòu)建人工智能解決方案（2）分析機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)解決方案的工作流，掌握企業(yè)中的數(shù)據(jù)使用方式。掌握基于人工智能思想解決現(xiàn)有問題的方法，學(xué)習(xí)并理解AI團(tuán)隊(duì)的協(xié)作方式和常用工具。重點(diǎn)掌握：從已有項(xiàng)目中抽取人工智能問題的方法。（）方法：講授、學(xué)生分組討論和師生互動答疑；手段：板書，多媒體課件。教學(xué)目標(biāo)2、43企業(yè)環(huán)境中人工智能解決方案的構(gòu)建（4）了解智能音箱和自動駕駛軟件的設(shè)計(jì)案例，AI團(tuán)隊(duì)扮演的角色和職責(zé)。掌握企業(yè)向AI轉(zhuǎn)型的基本思路以及轉(zhuǎn)型過程中需避免的陷阱。重點(diǎn)掌握：企業(yè)向AI轉(zhuǎn)型的路線圖。（）探討主流的人工智能應(yīng)用領(lǐng)域和技術(shù)。（）方法：講授、學(xué)生分組討論和師生互動答疑；手段：板書，多媒體課件。教學(xué)目標(biāo)1、2、44人工智能與現(xiàn)代社會的關(guān)系（2）討論人工智能技術(shù)的實(shí)際發(fā)展?fàn)顩r。了解人工智能技術(shù)中存在的歧視與偏好問題。理解并討論人工智能中的對抗性攻擊和負(fù)面應(yīng)用。（）分析并討論AI與發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體和個人職業(yè)發(fā)展的關(guān)系。（）方法：講授、學(xué)生分組討論和師生互動答疑；手段：板書，多媒體課件。教學(xué)目標(biāo)1、2、3、45深度學(xué)習(xí)概述（2）理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念和深度學(xué)習(xí)興起的原因。（）分析用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)的思想。（）方法：講授、學(xué)生分組討論和師生互動答疑；手段：板書，多媒體課件。教學(xué)目標(biāo)1、2、36TensorFlow和Keras概述（2）理解計(jì)算圖，掌握計(jì)算圖的創(chuàng)建與管理方法、基于TensorFlow的梯度下降過程。（）掌握基于Keras庫的分類、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練與評估技術(shù)。（）方法：講授、學(xué)生分組討論和師生互動答疑；手段：板書，多媒體課件。教學(xué)目標(biāo)1、2、37神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（10）分析并理解非線性假設(shè)、神經(jīng)元、典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、多元分類的工作原理。討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播流程，理解反向傳播算法，掌握梯度檢測、隨機(jī)初始化技術(shù)。（）方法：講授、學(xué)生分組討論和師生互動答疑；手段：板書，多媒體課件。教學(xué)目標(biāo)1、2、38利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的問題（8）理解基于Python和TensorFlow的編程新范式。（）了解計(jì)算機(jī)視覺的概念，理解數(shù)據(jù)使用方式、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的裝載方法，掌握計(jì)算機(jī)視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編碼方法、回調(diào)函數(shù)的使用。（）理解卷積和池化的概念，掌握卷積和池化層的編碼方法、分類器優(yōu)化方法。（）理解圖像生成器的原理，定義能夠使用復(fù)雜圖像的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法、準(zhǔn)確性的自動化驗(yàn)證流程、壓縮圖片的處理技術(shù)。（）應(yīng)用Python、TensorFlow和Keras庫設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)圖片分類與圖像分割解決方案。（）綜合設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)物體檢測和圖像標(biāo)題生成解決方案。（）方法：講授、學(xué)生分組討論和師生互動答疑；手段：板書，多媒體課件。教學(xué)目標(biāo)1、2、3四、實(shí)驗(yàn)教學(xué)表2實(shí)驗(yàn)教學(xué)安排序號實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目名稱（學(xué)時）實(shí)驗(yàn)內(nèi)容實(shí)驗(yàn)類型支撐教學(xué)目標(biāo)其他1TensorFlow的安裝、配置與執(zhí)行（4）掌握TensorFlow的安裝與配置方法。掌握數(shù)據(jù)裝載、模型保存和恢復(fù)、圖和訓(xùn)練曲線的可視化方法。（）驗(yàn)證性1、2、3、42多元分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建（4）掌握多元分類的工作原理。能夠應(yīng)用softmax函數(shù)構(gòu)建多元分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。（）驗(yàn)證性1、2、3、43計(jì)算機(jī)視覺解決方案設(shè)計(jì)（8）應(yīng)用Python、TensorFlow和Keras庫設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)圖片分類與圖像分割解決方案。（）綜合性1、2、3、4五、考核與成績評定方法表3課程考核及評價細(xì)則成績組成考核/評價環(huán)節(jié)分值考核/評價細(xì)則支撐教學(xué)目標(biāo)理論成績（70%）作業(yè)15根據(jù)學(xué)生3次作業(yè)完成進(jìn)度、完成過程和完成結(jié)果情況，按15%計(jì)入課程總成績。1、2、3、4考勤5根據(jù)學(xué)生平時上課的準(zhǔn)點(diǎn)率和出勤率，按5%計(jì)入課程總成績。1、2、3、4課程報告50根據(jù)學(xué)生考課程報告完成進(jìn)度、質(zhì)量和正確性的情況，按50%計(jì)入課程成績。1、2、3、4實(shí)驗(yàn)成績（30%）實(shí)驗(yàn)30根據(jù)學(xué)生實(shí)驗(yàn)態(tài)度、實(shí)驗(yàn)過程和實(shí)驗(yàn)質(zhì)量，按30%計(jì)入課程成績。1、2、3、4六、建議教材及相關(guān)教學(xué)資源[1]史蒂芬·盧奇，丹尼·科佩克，人工智能(第2版)，人民郵電出版社，2018.[2]周志華，機(jī)器學(xué)習(xí)(第1版)，清華大學(xué)出版社，201