人工智能导论教学设计.docx

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1、人工智能导论课程第一章教学设计一、管理信息课程名称：人工智能导论课程代码：制定人：二、基本信息设计主题：人工智能概述学先修内容：计算机相关基本知识一一人工智能概述所属系部：制定时间：年 月授课对象：大一学生时：6三、课程设计1.课程设计目标(1)能力目标本章通过阿尔法鹰眼、阿里鹿班让、厦门无人驾驶巴士三个案例和人工智能对人们生活的影响，帮助读者了解人工智能的相关概念，能够了解人工智能定义、研究领域、发展、社会价值和应用领域、未来与展望。(2)知识目标序号知识目标1了解人工智能的定义2了解人工智能的发展3了解人工智能的研窕领域4了解人工智能的社会价值和应用领域5了解人工智能的未来与展望2.课程内

2、容设计模块名称学时案例导读之人工智能概述2模块名称学时1.1人工智能概述T2人壬智能的价值1.3人工智能的丽领域21.4人工智能的未来与展望延伸阅读：2030年，AI将怎样影响人们的生活？2合计63 .能力训练项目设计本章教学以案例为切入点，要求学生了解人工智能定义、研究领域、发展、社会价值和应用领域、未来与展望。编号能力训练项目名称拟实现的能力目标相关支撑知识训练方式及步骤结果1人工智能定义和发展定义人工智能发展的四个阶段人工智能是研究、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学科学生查阅资料学生讲解人工智能发展的四个阶段的主要事件教师引导，学生总结讲述2人工智能社

3、会价值应用价值社会价值应用范围不断扩大，既包括城市发展、生态保护、经济管理、金融风险等宏观层面，也包括工业生产、医疗卫生、交通出行、能源利用等具体领域人工智能带来产业模式的变革人工智能带来智能化的生活应用案例讲解，学生在案例中去体会，教师巡回指导。教师引导，学生总结讲述3人工智能应用领域“AI+”的行业应用人工智能技术对各领域的渗透形成“AI+”的行业应用终端、系统及配套软件，然联系搜索引擎，列举实例，帮助学生了解人工智能的概念，通过延伸阅读、案教师引导，学生总结讲述编号能力训练项目名称拟实现的能力目标相关支撑知识训练方式及步骤结果后切入各种场景，为用户提供个性化、精准化、智能化服务，深度赋能

4、医疗、交通、金融、零售、教育、家居、农业、制造、网络安全、人力资源、安防等领域。例导读帮助学生了解人工智能的应用。4未来与展望从专用智能到通用智能的跨越式发展从“人工+智能”到自主智能系统应用案例讲解，学生在案例中去体会教师引导，学生总结讲述四、考核设计方案人工智能导论课程整体的考核方式为平时成绩（40%）+期末成绩（60%）。考虑到本章课程是人工智能的基础知识，知识图谱应用广泛，所以本章考核总成绩为6分,其中主要以课堂任务的完成情况来评定。考勤（10%）、学生讲述（50%）、课内外作业完成情况（40%）。人工智能导论课程第二章教学设计五、管理信息课程名称：人工智能导论课程代码：制定人：六、基

5、本信息知识表示和知识图谱所属系部：制定时间：年月授课对象：大一学生设计主题：知识表示和知识图谱学时：8先修内容：人工智能概述、计算机相关基本知识七、课程设计4 .课程设计目标(3)能力目标本章通过疾病症状被Google纳入“知识图谱”之中、“度秘”是另一种形式的百度搜索框、IBM想让机器人沃森和你一起开会三个案例和多个知识表示的经典例题，帮助读者理解知识表示及知识图谱的相关概念，能够理解计算机内部的知识表示、列举生活中知识图谱的相关智能应用。(4)知识目标序号知识目标1掌握知识及知识表示的概念2掌握知识的分类及知识表示的常见方法3掌握产生式、框架式、状态空间表示三种常用的计算机知识表示方法4理

6、解掌握知识图谱的概念5能够绘制使用知识图谱进行简单的关系表示6了解知识图谱的常见应用5 .课程内容设计模块名称学时案例导读人工智能之知识图谱课前预习2.1知识与知识表示2.1.1知识12.1.2知识表示12.1.3产生式表示法I2.1.4框架表示法12.1.5状态空间表示法12.2知识图谱(KnowledgeGraph)221什么是知识图谱12.2.2知识图谱的表示I2.2.3 知识图谱的应用2.2.4 知识图谱的总结与展望I延伸阅读百度知识图谱在生活中的应用课后阅读合计86 .能力训练项目设计本章教学以案例为切入点，要求学生掌握知识表示的常用方法，理解知识图谱的概念及应用。编号能力训练项目名

7、称拟实现的能力目标相关支撑知识训练方式及步骤结果1知识知识的概念知识的分类知识是人类在实践中认识客观世界（包括人类自身）的成果，它包括事实、信息的描述或在教育和实践中获得的技能，知识是人类从各个途径中获得并经过提升、总结与凝练的系统的认识。联系实际生活，理解计算机中的知识的概念教师引导，学生总结2知识表示知识表示的概念产生式表示法框架式表示法状态空间表示法知识表示是对知识的描述，即用一组符号将知识表示成计算机例题讲解，学生在习题中去体会，教师巡回指导。教师引导，学生总结编号能力训练项目名称拟实现的能力目标相关支撑知识训练方式及步骤结果可以接受的某种结构。产生式的基本形式框架式的基本形式状态空间

8、的基本形式3知识图谱什么是知识图谱知识图谱的描述知识图谱的应用知识图谱的总结与展望知识图谱就是利用可视化的图谱形象展示客观世界中的概念、实体及其间的复杂关系。从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图,就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络。联系搜索引擎，列举实例，帮助学生理解知识图谱的概念，通过延伸阅读、案例导读帮助学生理解知识图谱的应用。教师引导，学生总结八、考核设计方案人工智能导论课程整体的考核方式为平时成绩（40%）+期末成绩（60%）。考虑到本章课程是人工智能的基础知识，知识图谱应用广泛，所以本章考核总成绩为12分,其中主要以课堂任务的完成情况来评定。

9、考勤（10%）、提问（10%）、课内外作业完成情况（80%）。人工智能导论课程第三章教学设计九、管理信息课程名称：人工智能导论课程代码：制定人：十、基本信息机器学习所属系部：制定时间： 年 月授课对象：大一学生设计主题：机器学习学时：6先修内容：人工智能概述、知识表示和知识图谱、计算机相关基本知识十一、课程设计7 .课程设计目标(5)能力目标本章通过AlPhaGO大战李世石、APOno汽车自动驾驶系统、AmaZOn推荐系统和京东金融风控系统四个案例和多个机器学习的经典算法以及对机器学习挑战的介绍，帮助读者理解机器学习的相关概念和算法，能够理解机器学习的发展、分类、挑战，最后以一个综合案例介绍了

10、人们生活中处处存在的机器学习应用。(6)知识目标序号知识目标1掌握机器学习的概念2掌握机器学习的发展过程及范围3掌握监督学习、无监督学习、强化学习的基本概念和典型算法实现4理解机器学习的常用工具5理解机器学习遇到的挑战6了解人们日常生活周边的机器学习案例8 .课程内容设计模块名称学时案例导读人工智能之机器学习课前预习3.1 机器学习概述3.2 机器学习发展13.3 机器学习范围3.4 机器学习方法13.5监督学习3.5.1 K-邻近算法3.5.2 决策树3.5.3 支持向量机13.6无监督学习3.6.1聚类3.6.2降维13.7 强化学习3.8 机器学习工具13.9机器学习挑战1延伸阅读生活中

11、无处不在的机器学习课后阅读合计69 .能力训练项目设计本章教学以案例为切入点，要求学生理解机器学习基本概念、发展、范围，掌握机器学习经典方法和挑战，发现生活中机器学习的应用。编号能力训练项目名称拟实现的能力目标相关支撑知识训练方式及步骤结果1机器学习机器学习的概念机器学习的发展机器学习的范围机器学习是用计算机程序模拟人的学习能力，从实际例子中学习得到知识和经验，不断改善性能，实现自我完磐。机器学习发展分为三个阶段萌芽阶段、发展阶段、繁荣阶段。机器学习的范围。联系实际生活，理解机器学习的基本概念教师引导，学生总结2机器学习常用方法监督学习无监督学习强化学习监督学习就是在己知的输入和输出情况下训练

12、出一个模型，将输入例题讲解，学生在习题中去体会，教师巡教师引导，学生总结编号能力训练项目名称拟实现的能力目标相关支撑知识训练方式及步骤结果映射到输出。无监督学习不需要人类进行数据标注，而是通过模型不断地自我认知，自我巩固，最后进行自我归纳来实现其学习的过程。强化学习是机器学习的一个重要分支，是多学科多领域交叉的一个产物，它的本质是解决decisionmaking问题，即自动进行决策，并且可以做连续决策。回指导。3机器学习工具举例OTensorFlow阿里云机器学习PAITensorFlow,是一个开源的机器学习框架，是基于著名的DistBelief开发的。阿里云机器学习PAI是一款几乎涵盖了所

13、有种类机器学习算法的机器学习平台。让学生通过自学、查阅资料了解机器学习的常用工具，并尝试让学生安装注册使用，体会简单的机器学习设计案例。教师引导，学生总结4机器学习挑战机器学习面临的挑战人工智能（AI）的未来令人充满期待，但目前却存在着一些问题，而且往往和道德伦理相关。通过让学生观看影视作品、查阅相关资料、结合当前社会案例、发挥充分想象理解机器学习中所面临的挑战以及应对方法。教师引导，学生总结十二、考核设计方案人工智能导论课程整体的考核方式为平时成绩（40%）+期末成绩（60%）。考虑到本章课程是人工智能的基础知识，机器学习应用广泛，所以本章考核总成绩为10分,其中主要以课堂任务的完成情况来评定。考勤（10%）、提问（10%）、课内外作业完成情况（80%）。人工智能导论课程第二章教学设计十三、管理信息课程名称：人工智能导论课程代码：制定人：十四、基本信息知识表示和知识图谱所属系部：制定时间：年月授课对象：大一学生设计主题：人工神经网络与深度学习学时：6先修内容：人工智能概述、计算机相关基本知识十五、课程设计10 .课程设计目标(7)能力目标能够发现并理解神经网络在现代生活中的应用。能够理解神经网络的结构及工作原理。能够用自己的语言描述神经网络及深度学习。(8)知识目标序号知识目标1神经元及其结构2人工神经网络的结构及学习3机器学习、神经网络、深度学习、