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ADDINCNKISM.UserStyle《人工智能和大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)》教學(xué)大綱課程編號(hào):13210808英文名稱:ArtificialIntelligenceandBigDataFundamentals學(xué)分:2.5學(xué)時(shí):總學(xué)時(shí)40學(xué)時(shí),其中理論40學(xué)時(shí)先修課程:高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)、離散結(jié)構(gòu)、高級(jí)語言、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程類別:專業(yè)必修課授課對(duì)象:智能制造工程專業(yè)學(xué)生教學(xué)單位:機(jī)械與電氣工程學(xué)院修讀學(xué)期:第4學(xué)期一、課程描述和目標(biāo)人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)理論基礎(chǔ)研究的重要組成部分,人工智能課程部分是智能制造工程專業(yè)的專業(yè)必修課。通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)生了解人工智能的提出、幾種智能觀、重要研究領(lǐng)域,掌握人工智能求解方法的特點(diǎn);同時(shí),掌握人工智能的基本概念、基本方法,會(huì)用知識(shí)表示方法、推理方法和機(jī)器學(xué)習(xí)等方法,求解簡單問題等。大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)成為IT行業(yè)主流技術(shù)。大數(shù)據(jù)課程部分為大數(shù)據(jù)提供了從數(shù)據(jù)的海量存儲(chǔ)、處理到應(yīng)用多方面的技術(shù),包括數(shù)據(jù)采集、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、非關(guān)系型數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化以及智能分析技術(shù)如模式識(shí)別、自然語言理解、應(yīng)用知識(shí)庫等。通過大數(shù)據(jù)課程部分的學(xué)習(xí),能將大數(shù)據(jù)處理的相關(guān)原理和技術(shù),與實(shí)際工程應(yīng)用相結(jié)合,構(gòu)建相應(yīng)的大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用平臺(tái)。課程目標(biāo)1:了解人工智能的概念和人工智能的發(fā)展,了解國際人工智能的主要流派和路線,了解國內(nèi)人工智能研究的基本情況,熟悉人工智能的研究領(lǐng)域。課程目標(biāo)2:學(xué)習(xí)各種人工智能的基本理論及其應(yīng)用,拓展學(xué)術(shù)視野,重點(diǎn)掌握部分方法并能應(yīng)用于解決簡單實(shí)際問題。課程目標(biāo)3:了解大數(shù)據(jù)分析處理計(jì)算框架;大數(shù)據(jù)分析處理基本流程;大數(shù)據(jù)分析處理評(píng)測(cè)方法。課程目標(biāo)4:學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)分析的基本概念原理和經(jīng)典算法;能將所學(xué)的知識(shí)運(yùn)用計(jì)算機(jī)復(fù)雜工程問題。二、課程目標(biāo)對(duì)畢業(yè)要求的支撐關(guān)系畢業(yè)要求指標(biāo)點(diǎn)課程目標(biāo)權(quán)重4.2
掌握數(shù)學(xué)算法、程序設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫原理等專業(yè)知識(shí),并將之結(jié)合能用于提高計(jì)算機(jī)相關(guān)領(lǐng)域的復(fù)雜問題的研究的能力。課程目標(biāo)30.5課程目標(biāo)40.55.1能將大數(shù)據(jù)分析的具體方法用編程語言來實(shí)現(xiàn),確定設(shè)計(jì)方案,完成解決大數(shù)據(jù)復(fù)雜工程問題。課程目標(biāo)417.2能夠理解和評(píng)價(jià)計(jì)算機(jī)復(fù)雜工程問題解決方案及專業(yè)工程實(shí)踐對(duì)環(huán)境、社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的影響課程目標(biāo)2110.2能夠掌握一門外語,具備一定的國際視野,能夠了解和跟蹤計(jì)算機(jī)行業(yè)的最新發(fā)展趨勢(shì)課程目標(biāo)10.6課程目標(biāo)20.4三、教學(xué)內(nèi)容、基本要求與學(xué)時(shí)分配序號(hào)教學(xué)內(nèi)容基本要求學(xué)時(shí)教學(xué)方式對(duì)應(yīng)課程目標(biāo)1人工智能概念及發(fā)展歷史了解人工智能的起源與發(fā)展歷史、基本研究內(nèi)容、主要學(xué)派及其應(yīng)用。4講授式啟發(fā)式課程目標(biāo)12腦科學(xué)基礎(chǔ)了解人腦的生理及認(rèn)知機(jī)能。4講授式啟發(fā)式課程目標(biāo)1課程目標(biāo)23人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了解感知機(jī)、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等理論。4講授式啟發(fā)式課程目標(biāo)1課程目標(biāo)24機(jī)器學(xué)習(xí)了解歸納學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等理論。4講授式啟發(fā)式課程目標(biāo)1課程目標(biāo)25智能機(jī)器人了解智能機(jī)器人的體系結(jié)構(gòu)、機(jī)器人視覺系統(tǒng)、機(jī)器人規(guī)劃。4講授式啟發(fā)式課程目標(biāo)1課程目標(biāo)26大數(shù)據(jù)概述掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)、數(shù)據(jù)挖掘建模過程4講授式啟發(fā)式課程目標(biāo)37Python數(shù)據(jù)分析簡介熟悉Python數(shù)據(jù)分析工具相關(guān)設(shè)置4講授式練習(xí)式課程目標(biāo)3課程目標(biāo)48數(shù)據(jù)探索了解數(shù)據(jù)質(zhì)量分析、特征分析、Python主要函數(shù)介紹4講授式練習(xí)式課程目標(biāo)3課程目標(biāo)49數(shù)據(jù)預(yù)處理了解數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換4講授式練習(xí)式課程目標(biāo)3課程目標(biāo)410挖掘建模掌握介紹分類預(yù)測(cè)、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則等相關(guān)算法4講授式練習(xí)式課程目標(biāo)3課程目標(biāo)4合計(jì)40四、課程教學(xué)方法采用集中講授、討論、練習(xí)等教學(xué)方式。五、學(xué)業(yè)評(píng)價(jià)和課程考核考核依據(jù)建議分值考核/評(píng)價(jià)細(xì)則對(duì)應(yīng)課程目標(biāo)平時(shí)成績40出勤10“全勤”為10分,曠課遲到根據(jù)具體情況酌情扣分。課程目標(biāo)1課程目標(biāo)3文檔20“完成很好”為20分、“完成較好”為16分、“基本完成”為12分,“完成很差或不完成作業(yè)”<12分課程目標(biāo)1課程目標(biāo)2課程目標(biāo)3課程目標(biāo)4課堂表現(xiàn)10課堂表現(xiàn)包括課堂提問、課堂討論等,“課堂表現(xiàn)優(yōu)秀”為10分,“課堂表現(xiàn)良好”為8分,“課堂表現(xiàn)一般”為6分,“課堂表現(xiàn)差”<6分;課程目標(biāo)2課程目標(biāo)4期末考試60考試類型:開卷;考試分制:百分制;考試題型:命題方式由該任課老師確定;考試時(shí)間:由教學(xué)管理部門統(tǒng)一安排;5、評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn):由命題教師提供。課程目標(biāo)1課程目標(biāo)2課程目標(biāo)3課程目標(biāo)4六、教材與參考書(一)推薦教材1.《人工智能導(dǎo)論》,莫宏偉主編,人民郵電出版社,2020年7月版;2.《Python數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)》,張良均主編,機(jī)械工業(yè)出版社,2016年01月版;(二)參考資料1.《人工智能基礎(chǔ)》(第2版),劉濟(jì)、何欽銘主編,高等教育出版社,2
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