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XuetangX

人工智能基础

Southwest University of Science and Technology via XuetangX

Overview

本课程是针对包括人工智能在内电气信息类专业本科生的一门专业基础课程,主要介绍现代人工智能前沿技术的基本思想以及应用思路,为学生学习不同学科的思想方法以及进一步学习与应用人工智能技术奠定基础。本课程通过人工智能知识的基础性、整体性、综合性、广博性,使学生拓宽视野,着力提高电气信息类专业学生的科学素质和优化学生的知识结构。本课程通过讲解算法及其应用的基本思想,结合人工智能最新前沿技术的相关介绍,辅助以最新的视频资料和文献,使同学们对人工智能的各研究领域产生兴趣,从而促进学习热情,在之后的理论学习中能更好地理解技术的先进性与实用性,帮助学生掌握基本创新方法,培养学生的理论联系实际能力和创新能力,逐步培养他们发现问题、提出问题、分析问题和解决问题的能力。

相对国内外同类课程,本课程的优势是突出人工智能技术的实际案例应用,通过人工智能前沿技术在多领域多专业背景的具体场景案例的结合,具有更强的专业覆盖度,能更好的帮助其他专业背景的学员结合自己专业,思考和探索人工智能在自己领域的创新思路。

本课程不仅可以作为人工智能专业本科生的一门专业基础课,也可以作为其它非电类的理工农医人文社科所有领域各专业本科生的一门通识课程。


Syllabus

  • 第一章 人工智能的发展与主要应用领域
    • 1.1人工智能研究的特点
    • 1.2人工智能发展历史及未来
    • 1.3人工智能研究的基本内容
    • 1.4人工智能的主要研究领域
    • 1.5人工智能对人类社会的影响
  • 第二章 知识表示与知识图谱
    • 2.1知识与知识表示
    • 2.2产生式表示法
    • 2.3框架表示法
    • 2.4知识图谱
  • 第三章 模拟人类思维的模糊推理
    • 3.1推理的定义与分类
    • 3.2推理的方向与冲突消解
    • 3.3 模糊集合与模糊知识表示
    • 3.4模糊关系与模糊关系的合成
    • 3.5 模糊推理与模糊决策
  • 第四章 搜索策略
    • 4.1搜索的概念
    • 4.2状态空间的搜索策略
    • 4.3启发式图搜索策略
  • 第五章 模拟生物进化的遗传算法
    • 5.1模拟生物的遗传算法1
    • 5.2 模拟生物的遗传算法2
    • 5.3模拟生物的遗传算法3
  • 第六章 模拟生物群体行为的群智能算法
    • 6.1群智能:自然界中的计算之美
    • 6.2粒子群优化算法:大雁飞行教会了我们
    • 6.3蚁群优化算法:从蚂蚊贫食中寻找灵感
  • 第七章 模拟生物神经系统的人工神经网络
    • 7.1生物神经元的结构
    • 7.2神经元的数学模型
    • 7.3 BP神经网络
  • 第八章 机器学习与深度学习
    • 8.1 机器学习的基本概今
    • 8.2 机器学习的分类
    • 8.3 过拟合与欠拟合
    • 8.4 评估方法
  • 第九章 专家系统
    • 9.1专家系统的概念
    • 9.2专家系统的工作原理
    • 9.3专家系统的建造、开发和应用案例
    • 9.4专家系统实例
  • 课程大纲
    • 第十章 自然语言理解
      • 10.1 自然语言理解的概念与发展
      • 10.2 人工智能技术在机器翻译、语音识别
    • 第十一章 计算机视觉
      • 11.1计算机视觉概述
      • 11.2计算机视觉数字图像
      • 11.3人工智能解决计算机视觉问题的创新导
    • 第十二章 智能机器人
      • 12.1机器人的产生与发展
      • 12.2机器人中的人工智能技术
      • 12.3智能机器人的应用
      • 12.4智能机器人伦理与技术展望
    • 期末测试

      Taught by

      Liu Zhigui

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