《人工智能通識教程》（第2版）教案全套 周蘇 第1-15章 思考的工具-人工智能發(fā)展

《人工智能通識教程》第2版教學(xué)設(shè)計課程名稱：人工智能概論/導(dǎo)論授課年級：授課學(xué)期：教師姓名：2024年月章節(jié)名稱第1章思考的工具計劃課時2課時教學(xué)目標(biāo)熟悉計算機(jī)的誕生歷史；了解計算機(jī)的智能行為知識了解人工智能大師教學(xué)重點(diǎn)1.3計算機(jī)的出現(xiàn)1.4計算機(jī)的智能行為1.4.1類人行為：圖靈測試1.4.2類人思考：認(rèn)知建模1.4.3理性思考：“思維法則”1.4.4理性行為：理性智能體1.4.5對人類可證益的智能體教學(xué)難點(diǎn)1.4計算機(jī)的智能行為教學(xué)方式結(jié)合PPT開展課堂理論教學(xué)，引導(dǎo)學(xué)生閱讀課文并做好課堂筆記教學(xué)過程課時2：1.1計算的淵源1.1.1巨石陣1.1.2安提基特拉機(jī)械1.1.3阿拉伯?dāng)?shù)字1.2巴貝奇與數(shù)學(xué)機(jī)器1.2.1差分機(jī)1.2.2分析機(jī)1.2.3“機(jī)器人”的由來1.3計算機(jī)的出現(xiàn)1.3.1為戰(zhàn)爭而發(fā)展的計算機(jī)器1.3.2計算機(jī)無處不在1.3.3通用計算機(jī)1.3.4計算機(jī)語言1.3.5計算機(jī)建模1.4計算機(jī)的智能行為1.4.1類人行為：圖靈測試1.4.2類人思考：認(rèn)知建模1.4.3理性思考：“思維法則”1.4.4理性行為：理性智能體1.4.5對人類可證益的智能體1.5人工智能大師教學(xué)后記授課結(jié)合實(shí)例：通過實(shí)際案例和示范演示，幫助學(xué)生理解課文內(nèi)容?；佑懻摚汗膭顚W(xué)生參與討論，調(diào)用學(xué)生主動學(xué)習(xí)的積極性。章節(jié)名稱第2章定義人工智能計劃課時4課時教學(xué)目標(biāo)熟悉人工智能學(xué)科基礎(chǔ)掌握人工智能概述的全部知識了解人工智能發(fā)展歷史教學(xué)重點(diǎn)2.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)2.2人工智能概述2.2.1“人工”與“智能”2.2.2人工智能定義2.2.3人工智能的實(shí)現(xiàn)途徑2.2.4人工智能發(fā)展的6個階段2.3人工智能發(fā)展歷史2.3.1人工智能研究獲得的圖靈獎2.3.2從人工神經(jīng)元開始（1943-1956）2.3.3早期期望無限（1952-1969）2.3.4一些現(xiàn)實(shí)（1966-1973）2.3.5專家系統(tǒng)（1969-1986）2.3.6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸（1986—現(xiàn)在）2.3.7概率推理和機(jī)器學(xué)習(xí)（1987—現(xiàn)在）2.3.8大數(shù)據(jù)（2001—現(xiàn)在）2.3.9深度學(xué)習(xí)（2011—現(xiàn)在）2.4人工智能的研究教學(xué)難點(diǎn)2.3人工智能發(fā)展歷史2.4人工智能的研究教學(xué)方式結(jié)合PPT開展課堂理論教學(xué)，引導(dǎo)學(xué)生閱讀課文并做好課堂筆記教學(xué)過程課時2：2.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)2.2人工智能概述2.2.1“人工”與“智能”2.2.2人工智能定義2.2.3人工智能的實(shí)現(xiàn)途徑2.2.4人工智能發(fā)展的6個階段2.3人工智能發(fā)展歷史2.3.1人工智能研究獲得的圖靈獎2.3.2從人工神經(jīng)元開始（1943-1956）2.3.3早期期望無限（1952-1969）2.3.4一些現(xiàn)實(shí)（1966-1973）2.3.5專家系統(tǒng)（1969-1986）2.3.6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸（1986—現(xiàn)在）2.3.7概率推理和機(jī)器學(xué)習(xí)（1987—現(xiàn)在）2.3.8大數(shù)據(jù)（2001—現(xiàn)在）2.3.9深度學(xué)習(xí)（2011—現(xiàn)在）2.4人工智能的研究教學(xué)后記章節(jié)名稱第3章大數(shù)據(jù)與人工智能計劃課時2課時教學(xué)目標(biāo)了解模糊邏輯知識；掌握數(shù)據(jù)思維與變革知識；熟悉大數(shù)據(jù)與人工智能教學(xué)重點(diǎn)3.1什么是模糊邏輯3.1.1甲蟲機(jī)器人的規(guī)則3.1.2模糊邏輯的發(fā)明3.1.3制定模糊邏輯的規(guī)則3.1.4模糊邏輯的定義3.1.5模糊理論的發(fā)展3.3數(shù)據(jù)思維與變革3.3.1思維轉(zhuǎn)變之一：樣本=總體3.3.2思維轉(zhuǎn)變之二：接受數(shù)據(jù)的混雜性3.3.3思維轉(zhuǎn)變之三：數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系3.4大數(shù)據(jù)與人工智能3.4.1人工智能與大數(shù)據(jù)的聯(lián)系3.4.2人工智能與大數(shù)據(jù)的區(qū)別3.4.3人工智能深化大數(shù)據(jù)應(yīng)用教學(xué)難點(diǎn)3.1什么是模糊邏輯3.3數(shù)據(jù)思維與變革教學(xué)方式結(jié)合PPT開展課堂理論教學(xué)，引導(dǎo)學(xué)生閱讀課文并做好課堂筆記教學(xué)過程課時2：3.1什么是模糊邏輯3.1.1甲蟲機(jī)器人的規(guī)則3.1.2模糊邏輯的發(fā)明3.1.3制定模糊邏輯的規(guī)則3.1.4模糊邏輯的定義3.1.5模糊理論的發(fā)展3.2模糊邏輯系統(tǒng)3.2.1純模糊邏輯系統(tǒng)3.2.2高木-關(guān)野模糊邏輯系統(tǒng)3.2.3具有產(chǎn)生器及消除器的模糊邏輯系統(tǒng)3.3數(shù)據(jù)思維與變革3.3.1思維轉(zhuǎn)變之一：樣本=總體3.3.2思維轉(zhuǎn)變之二：接受數(shù)據(jù)的混雜性3.3.3思維轉(zhuǎn)變之三：數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系3.4大數(shù)據(jù)與人工智能3.4.1人工智能與大數(shù)據(jù)的聯(lián)系3.4.2人工智能與大數(shù)據(jù)的區(qū)別3.4.3人工智能深化大數(shù)據(jù)應(yīng)用教學(xué)后記章節(jié)名稱第4章智能體與智能代理計劃課時2課時教學(xué)目標(biāo)掌握智能體和環(huán)境知識熟悉智能代技術(shù)了解智能代理的典型應(yīng)用教學(xué)重點(diǎn)4.1智能體和環(huán)境4.2智能體的良好行為4.2.1性能度量4.2.2理性4.2.3全知、學(xué)習(xí)和自主4.3環(huán)境的本質(zhì)4.3.1指定任務(wù)環(huán)境4.3.2任務(wù)環(huán)境的屬性4.5智能代理技術(shù)4.5.1智能代理的定義4.5.2智能代理的典型工作過程4.5.3智能代理的特點(diǎn)4.5.4系統(tǒng)內(nèi)的協(xié)同合作教學(xué)難點(diǎn)4.2智能體的良好行為4.3環(huán)境的本質(zhì)教學(xué)方式結(jié)合PPT開展課堂理論教學(xué)，引導(dǎo)學(xué)生閱讀課文并做好課堂筆記教學(xué)過程課時2：4.1智能體和環(huán)境4.2智能體的良好行為4.2.1性能度量4.2.2理性4.2.3全知、學(xué)習(xí)和自主4.3環(huán)境的本質(zhì)4.3.1指定任務(wù)環(huán)境4.3.2任務(wù)環(huán)境的屬性4.4智能體的結(jié)構(gòu)4.4.1智能體程序4.4.2學(xué)習(xí)型智能體4.4.3智能體程序組件的工作4.5智能代理技術(shù)4.5.1智能代理的定義4.5.2智能代理的典型工作過程4.5.3智能代理的特點(diǎn)4.5.4系統(tǒng)內(nèi)的協(xié)同合作4.6智能代理的典型應(yīng)用4.6.1股票/債券/期貨交易4.6.2醫(yī)療診斷4.6.3搜索引擎4.6.4實(shí)體機(jī)器人4.6.5電腦游戲教學(xué)后記章節(jié)名稱第5章機(jī)器學(xué)習(xí)計劃課時2課時教學(xué)目標(biāo)熟悉什么是機(jī)器學(xué)習(xí)掌握學(xué)習(xí)方式的分類了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用教學(xué)重點(diǎn)5.1什么是機(jī)器學(xué)習(xí)5.1.1機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展5.1.2機(jī)器學(xué)習(xí)的定義5.1.3機(jī)器學(xué)習(xí)的研究5.2基于學(xué)習(xí)方式的分類5.2.1監(jiān)督學(xué)習(xí)5.2.2無監(jiān)督學(xué)習(xí)5.2.3強(qiáng)化學(xué)習(xí)5.2.4機(jī)器學(xué)習(xí)的其他分類5.3機(jī)器學(xué)習(xí)的基本結(jié)構(gòu)5.4機(jī)器學(xué)習(xí)算法5.4.1專注于學(xué)習(xí)能力5.4.2回歸算法5.4.3K-近鄰算法5.4.4決策樹算法5.4.5貝葉斯算法5.4.6聚類算法5.4.7支持向量機(jī)算法5.4.8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法5.4.9梯度增強(qiáng)算法5.4.10關(guān)聯(lián)規(guī)則算法5.4.11EM（期望最大化）算法教學(xué)難點(diǎn)5.4機(jī)器學(xué)習(xí)算法教學(xué)方式結(jié)合PPT開展課堂理論教學(xué)，引導(dǎo)學(xué)生閱讀課文并做好課堂筆記教學(xué)過程課時2：5.1什么是機(jī)器學(xué)習(xí)5.1.1機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展5.1.2機(jī)器學(xué)習(xí)的定義5.1.3機(jī)器學(xué)習(xí)的研究5.2基于學(xué)習(xí)方式的分類5.2.1監(jiān)督學(xué)習(xí)5.2.2無監(jiān)督學(xué)習(xí)5.2.3強(qiáng)化學(xué)習(xí)5.2.4機(jī)器學(xué)習(xí)的其他分類5.3機(jī)器學(xué)習(xí)的基本結(jié)構(gòu)5.4機(jī)器學(xué)習(xí)算法5.4.1專注于學(xué)習(xí)能力5.4.2回歸算法5.4.3K-近鄰算法5.4.4決策樹算法5.4.5貝葉斯算法5.4.6聚類算法5.4.7支持向量機(jī)算法5.4.8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法5.4.9梯度增強(qiáng)算法5.4.10關(guān)聯(lián)規(guī)則算法5.4.11EM（期望最大化）算法5.5機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用5.5.1數(shù)據(jù)分析與挖掘5.5.2模式識別5.5.3生物信息學(xué)應(yīng)用5.5.4物聯(lián)網(wǎng)5.5.5聊天機(jī)器人5.5.6自動駕駛教學(xué)后記章節(jié)名稱第6章深度學(xué)習(xí)計劃課時2課時教學(xué)目標(biāo)了解動物的中樞神經(jīng)系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)掌握深度學(xué)習(xí)的定義了解深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用教學(xué)重點(diǎn)6.1動物的中樞神經(jīng)系統(tǒng)6.1.1神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)6.1.2神經(jīng)系統(tǒng)學(xué)習(xí)機(jī)制6.2了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.2.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究6.2.2典型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.2.3類腦計算機(jī)6.3深度學(xué)習(xí)的定義6.3.1深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢6.3.2深度學(xué)習(xí)的意義6.3.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理解圖片6.3.4訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.3.5深度學(xué)習(xí)的方法6.6深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用教學(xué)難點(diǎn)6.4卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.5遷移學(xué)習(xí)教學(xué)方式結(jié)合PPT開展課堂理論教學(xué)，引導(dǎo)學(xué)生閱讀課文并做好課堂筆記教學(xué)過程課時2：6.1動物的中樞神經(jīng)系統(tǒng)6.1.1神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)6.1.2神經(jīng)系統(tǒng)學(xué)習(xí)機(jī)制6.2了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.2.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究6.2.2典型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.2.3類腦計算機(jī)6.3深度學(xué)習(xí)的定義6.3.1深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢6.3.2深度學(xué)習(xí)的意義6.3.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理解圖片6.3.4訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.3.5深度學(xué)習(xí)的方法6.4卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.4.1為什么選擇卷積6.4.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)6.5遷移學(xué)習(xí)6.5.1基于實(shí)例的遷移6.5.2基于特征的遷移6.5.3基于共享參數(shù)的遷移6.6深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用教學(xué)后記章節(jié)名稱第7章強(qiáng)化學(xué)習(xí)計劃課時2課時教學(xué)目標(biāo)掌握強(qiáng)化學(xué)習(xí)的定義了解強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論熟悉強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用教學(xué)重點(diǎn)7.1強(qiáng)化學(xué)習(xí)的定義7.1.1發(fā)展歷史7.1.2基本模型和原理7.1.3網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計7.1.4設(shè)計考慮7.1.5數(shù)據(jù)依賴性7.3強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論7.3.1基于模型與免模型環(huán)境7.3.2探索與利用7.3.3預(yù)測與控制7.5強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用7.5.1游戲博弈7.5.2機(jī)器人控制7.5.3制造業(yè)7.5.4醫(yī)療服務(wù)業(yè)7.5.5電子商務(wù)教學(xué)難點(diǎn)7.1強(qiáng)化學(xué)習(xí)的定義7.3強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論教學(xué)方式結(jié)合PPT開展課堂理論教學(xué)，引導(dǎo)學(xué)生閱讀課文并做好課堂筆記教學(xué)過程課時2：7.1強(qiáng)化學(xué)習(xí)的定義7.1.1發(fā)展歷史7.1.2基本模型和原理7.1.3網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計7.1.4設(shè)計考慮7.1.5數(shù)據(jù)依賴性7.2與監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別7.2.1學(xué)習(xí)方式7.2.2先驗知識與標(biāo)注數(shù)據(jù)7.3強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論7.3.1基于模型與免模型環(huán)境7.3.2探索與利用7.3.3預(yù)測與控制7.4強(qiáng)化學(xué)習(xí)分類7.4.1從獎勵中學(xué)習(xí)7.4.2被動強(qiáng)化學(xué)習(xí)7.4.3主動強(qiáng)化學(xué)習(xí)7.4.4強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的泛化7.4.5學(xué)徒學(xué)習(xí)與逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)7.5強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用7.5.1游戲博弈7.5.2機(jī)器人控制7.5.3制造業(yè)7.5.4醫(yī)療服務(wù)業(yè)7.5.5電子商務(wù)教學(xué)后記章節(jié)名稱第8章數(shù)據(jù)挖掘計劃課時2課時教學(xué)目標(biāo)了解從數(shù)據(jù)到知識的相關(guān)知識熟悉數(shù)據(jù)挖掘方法了解數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典算法教學(xué)重點(diǎn)8.1從數(shù)據(jù)到知識8.1.1決策樹分析8.1.2購物車分析8.1.3貝葉斯網(wǎng)絡(luò)8.2數(shù)據(jù)挖掘方法8.2.1數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展8.2.2數(shù)據(jù)挖掘的對象8.2.3數(shù)據(jù)挖掘的步驟8.2.4數(shù)據(jù)挖掘分析方法8.3數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典算法8.3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法8.3.2決策樹法8.3.3遺傳算法8.3.4粗糙集法8.3.5模糊集法8.3.6關(guān)聯(lián)規(guī)則法教學(xué)難點(diǎn)8.3數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典算法8.4機(jī)器學(xué)習(xí)VS.數(shù)據(jù)挖掘教學(xué)方式結(jié)合PPT開展課堂理論教學(xué)，引導(dǎo)學(xué)生閱讀課文并做好課堂筆記教學(xué)過程課時2：8.1從數(shù)據(jù)到知識8.1.1決策樹分析8.1.2購物車分析8.1.3貝葉斯網(wǎng)絡(luò)8.2數(shù)據(jù)挖掘方法8.2.1數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展8.2.2數(shù)據(jù)挖掘的對象8.2.3數(shù)據(jù)挖掘的步驟8.2.4數(shù)據(jù)挖掘分析方法8.3數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典算法8.3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法8.3.2決策樹法8.3.3遺傳算法8.3.4粗糙集法8.3.5模糊集法8.3.6關(guān)聯(lián)規(guī)則法8.4機(jī)器學(xué)習(xí)VS.數(shù)據(jù)挖掘8.4.1數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)典型過程8.4.2機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例教學(xué)后記章節(jié)名稱第9章機(jī)器人技術(shù)計劃課時2課時教學(xué)目標(biāo)了解包容體系結(jié)構(gòu)與及其實(shí)現(xiàn)掌握機(jī)器人基本概念熟悉機(jī)器人的技術(shù)問題教學(xué)重點(diǎn)9.1包容體系結(jié)構(gòu)9.1.1所謂“中文房間”9.1.2傳統(tǒng)機(jī)器人學(xué)9.1.3建立包容體系結(jié)構(gòu)9.4機(jī)器人的概念9.4.1機(jī)器人的發(fā)展9.4.2機(jī)器人“三原則”9.5機(jī)器人的技術(shù)問題9.5.1機(jī)器人的組成9.5.2機(jī)器人的運(yùn)動9.5.3機(jī)器人大狗教學(xué)難點(diǎn)9.1包容體系結(jié)構(gòu)9.3機(jī)器感知教學(xué)方式結(jié)合PPT開展課堂理論教學(xué)，引導(dǎo)學(xué)生閱讀課文并做好課堂筆記教學(xué)過程課時2：9.1包容體系結(jié)構(gòu)9.1.1所謂“中文房間”9.1.2傳統(tǒng)機(jī)器人學(xué)9.1.3建立包容體系結(jié)構(gòu)9.2包容體系結(jié)構(gòu)的實(shí)現(xiàn)9.2.1艾倫機(jī)器人9.2.2赫伯特機(jī)器人9.2.3托托機(jī)器人9.3機(jī)器感知9.3.1機(jī)器智能與智能機(jī)器9.3.2機(jī)器思維與思維機(jī)器9.3.3機(jī)器行為與行為機(jī)器9.4機(jī)器人的概念9.4.1機(jī)器人的發(fā)展9.4.2機(jī)器人“三原則”9.5機(jī)器人的技術(shù)問題9.5.1機(jī)器人的組成9.5.2機(jī)器人的運(yùn)動9.5.3機(jī)器人大狗教學(xué)后記章節(jié)名稱第10章計算機(jī)視覺計劃課時2課時教學(xué)目標(biāo)了解模式識別、圖像識別基礎(chǔ)知識了解計算機(jī)視覺技術(shù)了解智能圖像處理技術(shù)教學(xué)重點(diǎn)10.1模式識別10.2圖像識別10.2.1人類的圖像識別能力10.2.2圖像識別的基礎(chǔ)10.2.3圖形識別的模型10.2.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別10.3計算機(jī)視覺技術(shù)10.3.1什么是機(jī)器視覺10.3.2定義計算機(jī)視覺10.3.3計算機(jī)視覺與機(jī)器視覺的區(qū)別10.4智能圖像處理技術(shù)10.4.1圖像采集10.4.2圖像預(yù)處理10.4.3圖像分割10.4.4目標(biāo)識別和分類10.4.5目標(biāo)定位和測量10.4.6目標(biāo)檢測和跟蹤教學(xué)難點(diǎn)10.1模式識別10.2圖像識別10.4智能圖像處理技術(shù)教學(xué)方式結(jié)合PPT開展課堂理論教學(xué)，引導(dǎo)學(xué)生閱讀課文并做好課堂筆記教學(xué)過程課時2：10.1模式識別10.2圖像識別10.2.1人類的圖像識別能力10.2.2圖像識別的基礎(chǔ)10.2.3圖形識別的模型10.2.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別10.3計算機(jī)視覺技術(shù)10.3.1什么是機(jī)器視覺10.3.2定義計算機(jī)視覺10.3.3計算機(jī)視覺與機(jī)器視覺的區(qū)別10.4智能圖像處理技術(shù)10.4.1圖像采集10.4.2圖像預(yù)處理10.4.3圖像分割10.4.4目標(biāo)識別和分類10.4.5目標(biāo)定位和測量10.4.6目標(biāo)檢測和跟蹤10.5計算機(jī)視覺系統(tǒng)典型功能10.6計算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用10.6.1機(jī)器視覺的行業(yè)應(yīng)用10.6.2檢測與機(jī)器人視覺應(yīng)用10.6.3布匹生產(chǎn)質(zhì)量檢測教學(xué)后記章節(jié)名稱第11章自然語言處理計劃課時2課時教學(xué)目標(biāo)熟悉自然語言處理基礎(chǔ)知識了解語音處理教學(xué)重點(diǎn)11.1語言的問題和可能性11.2什么是自然語言處理11.2.1自然語言處理的原因11.2.2自然語言處理的方法11.2.3自然語言處理的任務(wù)11.2.4語言模型11.5語音處理11.5.1語音處理的發(fā)展11.5.2語音理解11.5.3語音識別教學(xué)難點(diǎn)11.3語法類型與語義分析11.4處理數(shù)據(jù)與處理工具教學(xué)方式結(jié)合PPT開展課堂理論教學(xué)，引導(dǎo)學(xué)生閱讀課文并做好課堂筆記教學(xué)過程課時2:11.1語言的問題和可能性11.2什么是自然語言處理11.2.1自然語言處理的原因11.2.2自然語言處理的方法11.2.3自然語言處理的任務(wù)11.2.4語言模型11.3語法類型與語義分析11.3.1語法類型11.3.2語義分析11.3.3IBM機(jī)器翻譯系統(tǒng)11.4處理數(shù)據(jù)與處理工具11.4.1統(tǒng)計NLP語言數(shù)據(jù)集11.4.2自然語言處理工具11.4.3自然語言處理技術(shù)難點(diǎn)11.5語音處理11.5.1語音處理的發(fā)展11.5.2語音理解11.5.3語音識別教學(xué)后記章節(jié)名稱第12章GPT—大語言模型起步計劃課時2課時教學(xué)目標(biāo)了解自然語言處理的進(jìn)步熟悉AI大語言模型了解CharGPT教學(xué)重點(diǎn)12.1自然語言處理的進(jìn)步12.1.1關(guān)于ImageNet12.1.2自然語言處理的ImageNet時刻12.1.3從GPT-1到GPT-312.1.4ChatGPT聊天機(jī)器人模型與對策12.1.5從文本生成音樂的MusicLM模型12.1.6檢測AI文本的DetectGPT算法12.2科普AI大語言模型12.3CHATGPT的模仿秀12.3.1舊的守衛(wèi)，新的想法12.3.2搜索引擎結(jié)合LLM12.3.3克服簡單編造與重復(fù)教學(xué)難點(diǎn)12.3ChatGPT的模仿秀教學(xué)方式結(jié)合PPT開展課堂理論教學(xué)，引導(dǎo)學(xué)生閱讀課文并做好課堂筆記教學(xué)過程課時2：12.1自然語言處理的進(jìn)步12.1.1關(guān)于ImageNet12.1.2自然語言處理的ImageNet時刻12.1.3從GPT-1到GPT-312.1.4ChatGPT聊天機(jī)器人模型與對策12.1.5從文本生成音樂的MusicLM模型12.1.6檢測AI文本的DetectGPT算法12.2科普AI大語言模型12.3CHATGPT的模仿秀12.3.1舊的守衛(wèi)，新的想法12.3.2搜索引擎結(jié)合LLM12.3.3克服簡單編造與重復(fù)12.4傳統(tǒng)行業(yè)的下崗12.4.1客服市場，AI本來就很卷12.4.2“伐木場迎來工業(yè)革命”12.4.3新技術(shù)，新問題教學(xué)后記章節(jié)名稱第13章群體智能計劃課時2課時教學(xué)目標(biāo)熟悉群體智能知識了解群體智能的典型算法模型教學(xué)重點(diǎn)13.2什么是群體智能13.2.1群體人工智能技術(shù)13.2.2群體智能的兩種機(jī)制13.2.3基本原則與特點(diǎn)13.3典型算法模型13.3.1蟻群算法13.3.2搜索機(jī)器人13.3.3微粒群（鳥群）優(yōu)化算法13.3.4沒有機(jī)器人的集群13.5群體智能的應(yīng)用13.6群體智能的發(fā)展教學(xué)難點(diǎn)13.3典型算法模型教學(xué)方式結(jié)合PPT開展課堂理論教學(xué)，引導(dǎo)學(xué)生閱讀課文并做好課堂筆記教學(xué)過程課時2：13.1向蜜蜂學(xué)習(xí)群體智能13.2什么是群體智能13.2.1群體人工智能技術(shù)13.2.2群體智能的兩種機(jī)制13.2.3基本原則與特點(diǎn)13.3典型算法模型13.3.1蟻群算法13.3.2搜索機(jī)器人13.3.3微粒群（鳥群）優(yōu)化算法13.3.4沒有機(jī)器人的集群13.4群體智能背后的故事13.5群體智能的應(yīng)用13.6群體智能的發(fā)展教學(xué)后記章節(jié)名稱第14章自動規(guī)劃計劃課時2課時教學(xué)目標(biāo)熟悉規(guī)劃的概念和WUMPUS世界；了解什么是自動規(guī)劃了解規(guī)劃方法教學(xué)重點(diǎn)14.1規(guī)劃的概念14.2人工智能的WUMPUS世界14.2.1描述Wumpus世界14.2.2探索Wumpus世界14.3什么是自動規(guī)劃14.3.1定義經(jīng)典規(guī)劃14.3.2自動規(guī)劃問題14.3.3規(guī)劃問題示例14.4規(guī)劃方法14.4.1規(guī)劃即搜索14.4.2部分有序規(guī)劃14.4.3分級規(guī)劃14.4.4基于案例的規(guī)劃14.4.5規(guī)劃方法分析教學(xué)難點(diǎn)14.4規(guī)劃方法14.5時間、調(diào)度和資源教學(xué)方式結(jié)合PPT開展課堂理論教學(xué)，引導(dǎo)學(xué)生閱讀課文并做好課堂筆記教學(xué)過程課時2：14.1規(guī)劃的概念14.2人工智能的WUMPUS世界14.2.1描述Wumpus世界14.2.2探索Wumpus世界14