麻省理工电磁学课程lec1

人工智能课程体系及项目实战

人工智能课程体系及 项目实战

人工智能课程体系及项目实战1、机器学习课程大纲 第一课：Python基础与科学计算库numpy 1.Python语言基础

2.Python数据结构（列表,字典,元组） 3.科学计算库Numpy基础 4.Numpy数组操作 5.Numpy矩阵基本操作 6.Numpy矩阵初始化与创建 7.Numpy排序与索引 第二课：数据分析处理库与数据可视化库 1.Pandas数据读取与现实 2.Pandas样本数值计算与排序 3.Pandas数据预处理与透视表 4.Pandas自定义函数 5.Pandas核心数据结构Series详解 6.Pandas数据索引 7. Matplotlib绘制第一个折线图

8. Matplotlib条形图,直方图,四分图绘制 9. Matplotlib数据可视化分析 第三课：回归算法 1.机器学习要解决的任务 2.有监督与无监督问题 3.线性回归算法原理推导 4.实现简易回归算法 5.逻辑回归算法原题 6.实战梯度下降算法 第四课：案例实战信用卡欺诈检测 1.数据与算法简介 2.样本不平衡问题解决思路 3.下采样解决方案 4.正则化参数选择

5.逻辑回归建模 6.过采样与SMOTE算法 第五课：决策树与随机森林 1.熵原理，信息增益 2.决策树构造原理推导 3.ID3,C 4.5算法 4.决策树剪枝策略 5.随机森林算法原理 6.基于随机森林的特征重要性选择 第六课：Kaggle机器学习案例实战 1.泰坦尼克船员获救预测 2.使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理 3.使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型 4.GBDT构造原理

讲话的艺术(麻省理工学院一门著名的课程)

讲话是一门艺术，面对众人讲话（演讲）更是一门艺术，下面是美国麻省理工学院（MIT）一位教授每年必讲的一门在MIT非常著名的课程（后面附有视频链接）。 Leo Brown（注：国外一位非常有名的演讲大师，曾获“World’s Top Five Speakers”的提名，同时也是一个成功的企业家，两本畅销书的作者）最近在美国丹佛举办的MDRT（Million Dollar Round Table）会议中进行演讲。不愧是一位充满感染力的演技大师，他简直棒极了。除了富有感染力，他的演讲还充满了幽默感。 那我们可以从一位这样成功的演讲大师身上学习到什么呢？当然是非常多。仔细专研Les Brown的演讲录像你就会学到不少——这里，我列出一些学习点及其非常好的一些语句摘录： ?充满精神：说话的声调，举止动作，流汗。你在演讲的时候会流汗吗——试一试。 ?引用名句：Leo Brown有着上百万的名句在他脑海中。（至上看起来他知道非常非常多的名句，且都应用得当） ?有根据性：Leo的演讲有节奏感，他的语速和声音的韵律都非常好。他的演讲就像是和我们在讨论而非一味的他在演讲。而且他还总是自信满满 的。 ?讲述故事：他有很多的故事，围绕在他身边发生的故事。而且这些故事都与他要传到的信息也都相辅相成。 ?熟能生巧：虽然Leo有着前面列出来的很多优点，但是只有熟能生巧才能保证演讲的质量。 一些好的语句摘录：

?“我已经从事演讲20年了，事实上是34年。但是问题是前14年我认为我不能做好演讲。” ?“提供更多服务，不要仅限于被支付的范围。”（Provide more service than you get paid for.) ?“人只和他喜欢或者值得信任的人做生意。” ?“工欲善其事，必先利其器。” ?“…通过更新你的思想来获得改变…” 讲话的艺术 每年一月，在美国麻省理工大学的自选课外活动期间，计算机科学专业的Patrick Henry Winston 教授都会开一门著名的课，叫做：如何讲话。在这个一直广受欢迎的课堂上，Winston 教授向观众们讲授关于掌握讲话艺术的那些经过不断发展和打磨，而逐渐成熟的注意事项及策略。今年我第一次去听了他的讲课，果然收获颇丰。 当时的教室里座无虚席，甚至台阶上和讲台旁侧的空地上都站满了人。挤在过道处的人群，很费劲的侧耳聆听。由于到教室很早，我得以拥有一张课桌，因此能够记录下一些笔记。在本文中，我就这些笔记做了总结，向你一一展示 Patrick Winston 背后的秘密方法。 公式：I = f(K,P,T)你的影响力（I nfluence）是一个关于你的演讲常识 （K nowledge about speaking）、练习情况（P ractice）以及天赋（T alent）的函数。这三者的重要性在这里是按逐渐减弱排序的。Winston的建议主要关注于演讲常识。这也是最显著提高你的影响力而又最简单的方法。 如何开始下面是一些关于开始演讲的建议： 1.不要用笑话做开头。听众尚未习惯于你和你的讲话风格。因而，幽默感在 此刻也许不那么容易取得好的效果。 2.以一个菜单开始演讲。准确告诉听众，你将要讲些什么，以怎样的顺序陈 述。 3.尊重并承诺听众的自由与权益。能够吸引并留住听众远比调动他们来听更 重要。 四条重要提示下面是四条提高讲话能力的启示。 1.反复重述。 首先，简洁的提出你的思想，然后详细的阐述，最后再进行总结。用人工智能的术语讲，即：让你的听众载入图解表，继而将细节填充进去，最后让他们知晓，什么是有价值的信息，而应当被编入大脑中的索引，为未来所用。 2.准确措辞。 这一方法可以使得那些不慎走神的听众很容易重新回到讲话中。比如这 样：“上面我们谈了第一条启示，即：反复重述。下面我将要讲第二条启示，它会使你的讲话更有趣……”

视频公开课著作权文献综述

视频公开课建设中的著作权问题研究 摘要：本文主要研究著作权在视频公开课建设中的问题，分析了视频公开课著作权与传统著作权法律的区别，同时也提出了解决视频公开课建设中著作权问题的对策。 关键字：视频公开课；建设；著作权；研究； 一、前言 视频公开课是21世纪诞生的网络教育资源新形式，是以大学生为服务主体，同时面向社会大众免费开放的科学、文化素质教育网络视频课程与学术讲座[1]。与其他基于网络的知识传播产品相比，视频公开课的优势在于使课堂授课这种古老而又不可取代的教育方式乘上了时代之舟，通过互联网把师生互动的单一的课堂空间变成全社会共享的知识空间[2]。随着互联网、多媒体技术的飞速发展以及网络带宽、存储设备等硬件性能的不断提升，视频公开课推广与普及的环境条件日趋成熟，逐渐成为开放课程最重要的表现形式之一。 基于优质资源共享，美国麻省理工学院于2001年4 月宣布将其2000 多门课程全部搬上互联网供全世界免费使用，这一举措得到了诸多国家的响应。目前，全球已有200 多所大学加入到教育资源共享的行列中来，他们建立的“开放课程联盟”已经在互联网上免费提供了超过13000 门课程的资料。[3]为了适应世界高等教育发展的新趋势，我国教育部也于2011年正式启动视频公开课。视频公开课无疑对于加速知识的传播、扩大受惠人群、打破受教育的国界、改变受教育的方式、真正实现教育平等和提升人民素质具有重要的现实意义。然而，视频公开课的出现给传统版权制度以极大的冲击，如何完善现行著作权法律制度来推进视频公开课的可持续发展是目前急需解决的问题。 二、视频公开课建设对传统著作权法律制度的挑战 根据联合国教科文组织对开放教育资源一词的表述，开放教育资源是指免费、公开提供给教育者、学生、自学者可反复使用于教学、学习和研究的数字化材料。[4]根据我国教高司函[2011]（105 号）《关于启动2011 年精品视频公开课建设工作的通知》，精品视频公开课是以大学生为服务主体，同时面向社会大众免费开放的科学、文化素质教育网络视频课程与学术讲座。[5]其内容和形式应当具备独创性，反映授课教师的教学水平、特色与研究成果。 [6]不管是大陆法系还是英美法系国家都将“独创性”作为作品获得著作权保护的实质性条件。 [7]而且著作权法保护的作品只要求作品的表现形式具备独创性即可，因此视频公开课符合著作权法的作品要求。但视频公开课不管是作为源头的建设还是作为终端的共享，都使传统著作权法律制度面临新的挑战。 1、使用他人作品建设视频公开课对合理使用制度的挑战 视频公开课的建设大多情况下需要使用他人受保护的作品，而使用他人受保护的作品制作视频公开课要不要取得原作者许可并支付使用费？这是一个两难问题。如果需要经过许可并支付使用费，不仅成本太高，而且明显与我国现行著作权法的规定不符。因为根据现行《著作权法》的规定，为学校课堂教学或者科学研究，翻译或者少量复制已经发表的作品，供教学或者科研人员使用，属于合理使用的范畴。视频公开课也属于课堂教学，应该适用该条规定。可是如果真适用这个规定，那么原作品作者的利益无法维护。视频公开课的创作者是自愿申请视频公开课建设并自愿将自己受保护的视频公开课免费提供给大众非商业性使用，在将视频公开课免费提供给大众使用的情况下，视频公开课建设过程中未经许可无偿使用他人受保护的作品也被免费提供给了广大公众，这势必损害原作品作者的著作权，对原作品的作者非常不公平。对信息时代版权立法起典范作用的《美国千年数字版权法案》（DMCA），也没有详细规定视频公开课建设如何使用他人作品的条款。《伯尔尼公约》对合理使用做了一

人工智能课程教学大纲

人工智能课程教学大纲 【课程编码】JSZX0300 【适用专业】计算机科学与技术 【课时】 72(理论)+28(实验) 【学分】 3 【课程性质、目标和要求】 人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务． 作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用．完成如下教学目标： （1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域． （2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。 （3）掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法． (4) 掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念． （5）概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等． （6）简介人工智能程序设计的语言和工具． (7) 掌握Visual Prolog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能程序。 要求学生已修过《数据结构》、《离散数据》和《编译原理》。 【教学时间安排】 本课程计 3 学分，理论课时72 ,实验课时28。学时分配如下表所示：

人工智能课程体系与项目实战

人工智能课程体系及项目实战 1、机器学习课程大纲 第一课：Pｙtｈon基础与科学计算库numpy 1、Pythoｎ语言基础 2、Ｐython数据结构(列表,字典,元组) ３、科学计算库Numpy基础 4、Numpy数组操作 5、Ｎumpy矩阵基本操作 6、Numpy矩阵初始化与创建 7、Ｎｕmpy排序与索引 第二课:数据分析处理库与数据可视化库 1、Pandａs数据读取与现实 2、Ｐａndaｓ样本数值计算与排序

3、Ｐandas数据预处理与透视表 4、Paｎｄas自定义函数 ５、Pandas核心数据结构Ｓeries详解 6、Paｎｄas数据索引 7、Mａtpｌotｌｉb绘制第一个折线图 8、Maｔplｏtlib条形图，直方图,四分图绘制 9、Matplotliｂ数据可视化分析 第三课:回归算法 １、机器学习要解决得任务 2、有监督与无监督问题 3、线性回归算法原理推导 ４、实现简易回归算法 5、逻辑回归算法原题 ６、实战梯度下降算法

第四课:案例实战信用卡欺诈检测１、数据与算法简介 2、样本不平衡问题解决思路 3、下采样解决方案 4、正则化参数选择 5、逻辑回归建模 6、过采样与ＳＭOＴE算法 第五课:决策树与随机森林 1、熵原理,信息增益 2、决策树构造原理推导 ３、ID３，C4、5算法 4、决策树剪枝策略 5、随机森林算法原理 6、基于随机森林得特征重要性选择

第六课:Kaggｌe机器学习案例实战 1、泰坦尼克船员获救预测 2、使用ｐandas库进行数据读取与缺失值预处理 3、使用scikit-leaｒn库对比回归模型与随机森林模型 4、GBDＴ构造原理 ５、特征得选择与重要性衡量指标 6、机器学习中得级联模型 7、使用级联模型再战泰坦尼克 第七课:支持向量机算法 1、SVM要解决得问题 2、线性SＶM原理推导 3、SＶM对偶问题与核变换 4、soft支持向量机问题 ５、多类别分类问题解决方案

MIT麻省理工学院 算法导论公开课Problem Set 1

Introduction to Algorithms September7,2005 Massachusetts Institute of Technology 6.046J/18.410J Professors Erik D.Demaine and Charles E.Leiserson Handout5

(a) (b) (c) (d)and(note the little-) (e)and Problem1-2.Recurrences Give asymptotic upper and lower bounds for in each of the following recurrences.Assume that is constant for.Make your bounds as tight as possible,and justify your answers. (a) (b) (c) (d)

Figure1:An example of a convex polygon represented by the array.is the vertex with the minimum-coordinate,and are ordered counterclockwise. (b)Give an algorithm to?nd the vertex with the maximum coordinate in time. (c)Give an algorithm to?nd the vertex with the maximum coordinate in time.

MIT academic load 课程学分分配

Academic Load Breakdown How can you figure out how much time to reserve for academics before the term begins? The MIT Bulletin will help. Its detailed listing of all MIT subjects includes the instructor’s estimate of time needed to pass the subject successfully. Crack the secret code! The three unit numbers separated by dashes mean Class Time, Lab Time, and Preparation Time. For example, 18.01 (Calculus I) is listed with 5-0-7 units (12 units total credit): * Five-hours of class per week; both lecture and recitation (e.g. 3 hours of lecture and 2 hours of recitation.) * 18.01 has no Lab Time. * Seven hours of preparation, including reading, studying, reviewing, and completing p-sets and other assignments. Of course, depending on your habits, your preparation might ultimately take more or fewer than 7 hours, but for planning purposes this estimate gives you a place to start. Here is a sample first-year student schedule. On average freshman will usually spend 18-20 hours in either lecture or recitation per week and an additional 34 hours preparing for class. Sample First Year Schedule Subjects Total Units Lecture/ Recitation Hours Laboratory/Field Work Hours Reading/ Studying/ Assignment Prep Hours 8.01 12 3 2 7 18.01 12 5 0 7 5.111 12 5 0 7 HASS 12 3 0 9 Freshman Seminar 6 2 0 4 TOTALS: 54 18 2 34 How does your academic load compare? Subjects Total Units Lecture/ Recitation Hours Laboratory/Field Work Hours Reading/ Studying/ Assignment Prep Hours TOTALS:

笔记：麻省理工公开课《计算机科学及编程导论》

麻省理工公开课《计算机科学及编程导论》 课程主旨：帮助人们学习和了解计算机科学 课程目标： 教学战略目标： 1、帮助大一、大二学生入门。（本课程要求：零基础，没有任何编程经验）。 2、培养学生读、写小段代码的信心和能力。 3、理解计算科在解决技术问题中，能够和不能胜任的角色。 4、培养学生学以致用，将所学知识运用到工作或暑期兼职中的能力。 教学策略目标： 1、使用计算式思维的基本工具，写一些小规模程序。 2、理解他人所写的代码。 3、计算科学的功能和局限性及代价。 4、掌握如何将科学问题转换到计算机科学上（即描述实际问题，并将其转换为计算机语言）。 总结：计算式思维能力。读代码、写代码。计算机能做什么，不能做什么。其他领域的问题，描述清楚，然后转换成计算机语言。 课程使用语言：Python（请自行Google下载安装Python，安装完，运行Python交互式解释器Python Shell即Python GUI，在Python Shell中写下图片中的代码，具体代码见文章末尾附录） 注：>>>提示符的意思是，解释器让你输入一些东西。 计算式思维能力： 知识分为两类： 1、陈述性知识：事实的陈述。如，y是x的平方根，当y的平方等于x且y为正 2、过程性知识：对推导过程的描述。猜测、判别、返回结果。重复这些步骤。即，如何做。类比：食谱。原材料一步步组织，最好成为美味大餐。 计算机发展史：

1、固定程序计算机，只能做算术运算 2、存储程序计算机，给其指令，机器内部进行处理。 存储程序计算机内部组成：控制单元、算术逻辑单元ALU、内存、计数器PC 程序：简单说，就是计算机内部的一连串指令的集合。 关于语言之争：没有最好的语言，语言只是工具，适合自己理解，解决问题即可 语言的分类： 1、第一个维度：语言是高级语言还是低级语言； 低级语言：例如，汇编语言，其基本指令的层次还停留在将信息从内存的一出移动到另一处。 高级语言：设计者提供了大量的基本指令集 2、第二个维度：语言是广泛用途还是特定用途。例如，MATLAB就是特定用途的，只处理矩阵向量。 3、第三个维度：语言是解释型还是编译型 1、解释型语言，解释器在运行时是直接处理代码的。 解释型语言便于调试，因为处理的是原始代码，速度相对慢。 2、编译型语言，写完源码后，首先送入到编译器中，产生目标代码，然后再执行目标代码。 编译型语言有两个好处：一、帮助寻找代码的bug。二、在执行之前，将代码转化为更高效的指令。 编译型语言执行较快，但不便于调试。 区分语法和语义 语法：用来描述语言中什么表述是合法的。 语义：用合法的语言构筑内容，分为静态语义和完整语义。 静态语义，表示什么程序是有意义的。代码是有实际意义的。 完整语义，即程序想达到什么目的。（运行程序会达到什么效果。） 语法用来描述语言中，什么表述是合法的 再次提醒：本课程目标是计算式思维，我们的目标是通过基本指令集合，构筑复杂的程序，

MIT课程设置

美国MIT EECS系本科生课程设置简介 清华大学郑君里于歆杰 研究美国MIT（麻省理工学院）EECS（电气工程与计算机科学）系的课程安排，可以给我们一些启示，供我国同类系科教学改革参考。 国内已有一些文章对此给出介绍［1－3］。但是由于该校课程门类很多，与国内教学计划的形式差别较大，往往不容易看清楚核心问题。本文将MIT课程计划（2005—2006）列成一些表格，以突出要点，从而便于和我国情况进行比较。 首先，给出课程分类及学分，见表1。 表1课程类型划分、大致门数和学分

MIT学分统计原则与我国情况不同。每门课程要计入讲授、实验、复习自学(课外)三部分时间。例如，电路与电子学为4+2+9=15学分(其中，每周讲课4学时，实验2学时，课后复习9学时)，大致相当于我国的5～6学分(每周5～6学时，课内)。因此，372学分对应我国约372/3=124学分(或稍多至148.8)。 我们关心电气工程与计算机科学本科的主要基础课程设置，下面着重讨论表1中的EECS必修课和限选课程两部分共10门课程的情况，略去其他内容的分析。表2给出全系必修课。 表2 EECS全体必修课程

对EECS系全体学生划分为3个学习(与研究)方向，见表3。 表33个方向及其与我国情况对比 与此同时，将全部课程划分为7个工程领域，见表4，每个学习方向的学生按照各自方向规定之原则从7个领域中选取不同课程做组合。 表47个工程领域涉及的主要课程

下面给出3个方向限选课程的指导原则，并举出可能构成的选课实例，见表5，这里的5门限选课加上表2的5门必修课以及表1中限选数学1门和限选实验1门共计12门课，大约在2—3年级学完。将此处结果与我国各系2—3年级主修的10多门课程对照，即可看出二者的区别与共同之处。 表53个方向的选课原则(从7个领域的许多课程中选5门)

浅谈“慕课”的概念及现状

浅谈“慕课”的概念及现状 “慕课”是新近涌现出来的一种在线课程，它发端于过去的那种发布资源、学习管理系统及将学习管理系统与更多的开放网络资源综合起来的旧的课程开发模式。慕课以它学习模式的开放性及学习对象的无限制性，引领着课程改革进入到一个新的时期，它以一种全新的教育姿态为教育界带来改革的动力。 标签：MOOC；慕课；起源；概念；现状 一、“慕课”的概念 （一）“慕课”的起源 “慕课”起源于2001年，麻省理工学院最早宣布将课程免费放到网上，掀起了一次在线课程建设热潮。2007年8月，在犹他州州立大学，大卫·怀利早期教授的网络课程，应该可以说是称为大型开放式网络课程原型。“慕课”这一术语最初出现在2008年，由加拿大爱德华王子岛大学的戴夫·科米尔和人文教育研究院的布莱恩·亚历山大在教学实践创新中提出，后经阿萨巴斯卡大学的乔治·西门思与国家研究院斯蒂芬·道恩斯领导设计了“慕课”在线课程。 （二）“慕課”的概念 “慕课”（MOOC）是英文“MassiveOpenOnlineCourse”缩写，中文意思是“大规模网络开放课程”。“M”代表大规模，与传统课程只有几十个或几百个学生不同，一门MOOC课程动辄上万人，最多达到16万人；第二个字母“O”代表开放，以兴趣导向，全世界的学习者都可以进来学，只需一个邮箱就可注册参与；第三个字母“O”代表在线，慕课学习在网上完成，不受时空限制；第四个字母“C”代表课程，是指某研究领域中的围绕一系列学习目标的结构化内容。MOOC体现着技术和文化的融合正围绕着数字化创造出新的能量。MOOC技术主要包括高质量的编目视频、数据采集与分析、带有社交功能的授递平台，使得基于网络的教学相比过去更加有效、更具规模。从文化角度，MOOC秉承一种基于网络的交流、协作和知识发现的学习文化。 把“MOOC”翻译成“慕课”一词的是我国华南师范大学学者焦建利教授。焦建利教授在《从开放教育资源到“慕课”———我们从中学到些什么》一文中提出：“慕课”是新近涌现出来的一种在线课程，它发端于过去的那种发布资源、学习管理系统及将学习管理系统与更多的开放网络资源综合起来的旧的课程开发模式。“慕课”与传统的透过辅导专线、互联网和电视广播等形式的远程教育截然不同，与近期兴起的教学视频网络共享———公开课也差别迥异，与基于网络的学习软件或在线应用更是泾渭分明。“慕课”旨在将最优秀的教育资源传递到最偏远的角落。 二、“慕课”的发展现状

应有格物致知精神 公开课优质教案

应有格物致知精神公开课优质教案 14应有格物致知精神 1．了解“格物致知”的文本含义及其对于学习科学知识的重要性，从整体上把握文章内容。 2．理解本文从正反两方面运用摆事实和讲道理相结合的论证方法。 3．感受科学实验精神的重要性，树立格物致知的精神及乐于动手实验的科学品质。 一、导入新课 有这样一则消息：四川一名女高中生以较高的分数考入了中国科技大学物理专业，入学后，她的高超的计算能力受到了老师和同学们的交口称赞。可是，她做实验的能力非常差，一连三周下来，竟未能完整地做好一个实验，这又使她的老师大为恼火。这是一个典型的高分低能的例子，请同学们说说，造成这个女大学生高分低能的原因是什么呢？ (学生自由发言) 同学们说得十分在理，重理论，轻实践，最终就有可能导致高分低能的状况，这在当前高速发展的创新型社会中，是一个致命伤，这样的学生很难适应时代的需要，我们也应当避免成为这样的人。那么该怎么做呢？请同学们打开课本，丁肇中先生的《应有格物致知精神》一文，或许能给我们诸多启示。 二、教学新课 目标导学一：认识作者，整体感知 1．了解作者。 丁肇中(1936年1月27日—)，美籍华裔物理学家，汉族，祖籍山东省日照市涛雒镇。1962年获得美国密西根大学物理学博士，1969年任马萨诸塞理工学院教授，主要从事高能物理学研究。1974年领导的研究小组在实验中发现新粒子：J/ψ粒子(以与自己中文姓氏“丁”类似的英文字母“J”将那种新粒子命名为“J粒子”)。后来有了一系列与之相关的新粒子的发现，使粒子物理学进入了一个新的发展阶段，因此于1976年与里克特同获诺贝尔物理学奖。现任美国麻省理工学院教授。他曾多次回国探亲，对祖国的科学事业极为关心。在他领导的实验小组里，中国派去的同志约占半数，这些科学工作者在他精心指导下正从事基本粒子的研究工作。 2．速读课文，结合课文批注，找出标示论题的语句、表达作者观点的句子、承上启下的段落、各段的关键句等，并给课文划分段落层次。 明确：本文论点：应有格物致知精神(课文标题)。 全文论题：中国学生应该怎样了解自然科学。 全文可分为四个部分： 第一部分(1—2段)：提出论题，即中国学生应该怎样了解自然科学。

青少年人工智能考级一级课程体系标准2019年

附件 《人工智能基础》（1级）课程标准 课程名称、代码：人工智能基础 总学时数：24 理实一体化课时：24 学分数：2 适用专业：信息类（中小学生） 一、课程的性质 1、任选课； 2、技能拓展课程； 3、理实一体化课； 二、课程定位 《人工智能基础》课程是信息类及相关专业有兴趣钻研人工智能及创客应用学生的技能拓展课程。主要学习人工智能与机器人、金属材料和非金属材料、力和运动、电器控制、计算机与数学及编程思维等内容。 三、课程设计思路 以培养基于人工智能应用人才为目标，以实际的小项目为主线，讲解从工程到计算、从计算机到深度学习、从传感到控制等多学科知识。注重对学生实际应用技能和动手能力的培养。课程按PBL的方式设计情境，符合学生的认知过程。 四、课程基本目标 1、知识目标 （1）了解人工智能与机器人。 （2）理解结构的稳定性。 （3）学习力和运动。 （4）学习电气控制。 （5）理解计算机与数学。 （6）学习数制及其转换。 （7）了解计算机系统的组成。 （8）了解计算机网络。 （9）理解杠杆结构。 （10）理解伸缩结构。 （11）理解齿轮传动。 （13）理解其他传动。 （14）综合应用。

2、技能目标 （1）能够较为熟练使用器材进行各种静态物体的搭建。 （2）能够简单完成各种实物的草图设计。 （3）能够解释现实生活中特定事物结构的基本原理。 （4）能够进行个性化的创意搭建。 3、学习素质养成目标 （1）通过课程小案例实践，激发学生的自学潜力，使学生具有一定的自学习惯，在学习中动手动脑的良好习惯； （2）通过以小组形式组织学生进行小创客实训和开发，为培养学生的团队意识、组织协调能力、创新思维能力，在小创客实施中要求对学生进行分组，并以小组完成实训（实验）效果来评定个人成绩。 （3）通过多个小创客的搭建，培养学生综合应用所学知识的能力。 （4）通过小创客的搭建，培养学生以工程和计算思想解决问题的能力。 五、先修课程 无 六、教学内容及学时安排 1、课程主要内容说明 该课程通过几个学习情境的设计，使学生学习人工智能基础相关技术和应用，培养学生的自学能力和团队协作能力，具备一定的工程和计算思维，来解决生活中的一些实际问题。 2、课程组织安排说明 采用“实例教学，问题引动”、“学生为主体，教师为主导”的教学组织形式。在教学过程中，采用以搭建器材作为知识的载体，追踪学生的兴趣和问题，由实例去操纵学生自己主动发现、分析和处理问题。注意通过小型作品的搭建、使用，来激发学生的学习主动性和加深对一些概念的理解。

麻省理工大学的开放课件

麻省理工大学的开放课件（OCW）对我国大学精品课程建设的 启示 杨平展王斌 （湖南师范大学教育技术系湖南长沙410081） 摘要： 麻省理工大学的OCW（开放课件）项目已经进行了5年，在国际上产生了深远的影响，开创了互联网时代开放共享的教育理念和教育行动。与此同时我国的创建国家精品课程活动也在如火如荼地进行之中，全国各个高校发挥各自的学科优势发布了很多很好的网络课程。那么麻省理工大学的OCW项目作为一个全球公认的优秀网络资源项目对我国的精品课程建设能提供哪些借鉴之处，我们可以从OCW项目上学习到哪些优点来进一步加强我国的精品课程建设。本文试图从OCW项目的知识共享理念和OCW课程的技术解决方案两方面入手进行分析，以便从中找出对我国大学精品课程建设有意义的启示。 关键词： OCW 精品课程知识共享 ABSTRACT： Open Courseware (OCW) is an educational initiative developed by the Massachusetts Institute of Technology (MIT). It was carried out before five years. OCW at the international level has a profound impact. It initiated the opening up and sharing educational ideas and actions in the world. At the same time my country has also established a quality course in the full swing. Many universities and colleges play their respective advantages to create many outstanding network courses. OCW project recognized as a global network of outstanding items on our resources to provide quality courses, which draw on the building. We can learn from the OCW project to strengthen the building of our quality courses. This article from OCW project to share ideas and knowledge OCW course of the technical solutions to two aspects analysis to identify the quality of our university courses building meaningful insight. KEYWORDS: OCW (Open Courseware), national quality course, knowledge share 前言： 2003年9月30日麻省理工大学开放课件项目网站发布500门课程，标志着开放课件项目正式启动。此后其课程资源的建设、网络发布和系统评估等工作一直在有条不紊地进行着。经过2004年4月、2005年1月、2005年4月三次较大规模的发布，所发布的课程已经包括MIT全部五个学院33个学科，课程总数达到了1100门之多，完成课程数量占其最终课程发布总数1800-2000门的一大半。这一项目从2000年初酝酿决策，2001年正式对外宣布。2002至2003年初的非正式发布，到2003年9月正式对外发布500门课程。再到增加至1100门课程，MIT OCW迅速地将理念转化为实际行动。从其最初的一个大胆设想到今日这个容量达48G之多且还在不断扩充的庞大的课程网站，麻省理工大学不断带给大家以惊喜。据MIT OCW项目组的电子报 (Newsletter)提供的信息表明：截至到2004年10月，MIT OCW网站在3年多的时间内已建成一个庞大的资源库。网站总数据容量48GB，包含14，717个Html文件，15，640个独立的PDF文档，16，078幅图片，总计55，171个文件。[1]不仅如此，MIT还以自己的行动在国际上掀起了一股开放课程运动的潮流。据报道现在已有约翰霍普金斯大学医学院、美国犹他州大学、日本东京都大学等诸多国际知名大学加入到这一运动中来。他们陆续公布了各自的OCW项目计划，相关课程网站正在建立之中。 目前，我国也正在集全国之力开展国家精品课程建设。教育部2003明确提出计划用5年时间建设1500门国家级精品课程并免费向社会公布所有精品课程的教学资源。与之呼应，

网易公开课

对《透过摄影看世界》前两讲的认识 首先，简单介绍一下我所学的课程：透过摄影看世界。这个课程将摄影作为一门观察、发现风景和表达观念的学科进行研究。在阅读、观察和摄影的基础上，对风景、光线、重要细节、地点、诗意，叙述性及摄影如何与设计产生联系等话题进行探讨。麻省理工学院,是美国一所综合性私立大学，有“世界理工大学之最”的美名。 现在我已经听了两个学时，第一学时主要讲“从空中来拍摄地貌”；第二学时讲“如何在城市中取景”。通过两个学时的学习，我对摄影有了初步的了解，同时也对摄影产生了奇妙的兴趣。下面我就来具体讲一讲这两个课时的所学及感受吧。 第一讲：从空中来拍摄地貌。讲师是Alex MacLean。他是美国摄影艺术家，毕业于哈佛大学。对于美国内部城市摄影已经有超过三十年的经历。不得不感叹，麻省理工学院毕竟是理科类学院，Alex MacLean在讲解如何空中取景时，总是在渗透一种理科的思维。老师在授课过程中，讲到了空中摄影的发展，在城市规划发展过程中，空中摄影起到了功不可没的作用，并且也在快速的发展，GPS就是了不起的发明。其次，比较突出的就是谷歌地图，它将图片转化为一种动态的形式，并且可以让我们知道我们处在何处，周围的地理环境等等。为了让学生感受到飞行的冒险、发现与探索，老师从中枢灌输车以及土地如何使用这些技术开始深入讲解他的课程。（当然，从百度搜索之后我还是没有理解什么是中枢灌输车）摄影过程中最伟大的事就是技巧的变更，你可以飞的高一点，也可以低一点，用不同焦点去拍摄。在拍摄过程中，要注意空间的利用，这样你就可以从真正的风景中找到你所要拍的镜头。讲师通过他在进行一项土地规划研究时所拍摄的照片进行细致讲解，同时还会告诉学生如何规划设计从建筑的角度去建设一座城市。通过讲师的课程，我深刻感受到，设计者在摄影规划他的风景的时候更多的是全身心的投入，关注人文，这样产生的作品才不会空洞，才会吸引人的眼球。 第二讲：摄影时，如何在城市中取景。讲师是卡米尔·里加德。他主要研究不同种族的地区的历史和文化的印记，农村社区和城市社区的探索。在讲课过程中，他提到，很多摄影家都提到过贫困，贫困往往集中于人，这并不是他所感兴趣的，他真正关注的是贫困的背景：贫民的生活环境、衣食住行。在美国芝加哥，高耸林立的高楼拔地而起，每一天城市都会有不同的变化，他所要做的就是，通过摄影，记录这个变化。紧接着他以他所拜访坎登（美国新泽西州西部的一个城市）的几个小工厂时所拍摄的照片开始了他的讲解。最令我惊讶的是一张在工厂窗户上画了一张眼的图片，他就像摄影家的眼睛，透过这张眼，它所展示的就是美国工业化和后工业化的城市。卡米尔每拍摄一个城市时，都喜欢找一个制高点，并且每年都去同一个地点拍摄，这样可以重现整个城市的风貌，更真切的展现这个城市的发展。讲师通过讲解他的摄影作品，展现城市发展过程中人对城市生态的影响，以及人类文明进步进程中的种种问题。 通过这两个课时的学习，让我对摄影有了不同的认识，摄影应该建立在你对生活或者你要拍摄的对象的理解之上，摄影需要灵魂的思考。只有由心出发，你才能拍到好作品。

《人工智能》课程教学大纲.doc

《人工智能》课程教学大纲 课程代码：H0404X 课程名称：人工智能 适用专业：计算机科学与技术专业及有关专业 课程性质：本科生专业基础课﹙学位课﹚ 主讲教师：中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所蔡自兴教授 总学时：40学时﹙课堂讲授36学时，实验教学4学时﹚ 课程学分：2学分 预修课程：离散数学，数据结构 一.教学目的和要求： 通过本课程学习，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。 人工智能涉及自主智能系统的设计和分析，与软件系统、物理机器、传感器和驱动器有关，常以机器人或自主飞行器作为例子加以介绍。一个智能系统必须感知它的环境，与其它Agent和人类交互作用，并作用于环境，以完成指定的任务。 人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。 此外，人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决甚至无法解决的问题。这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。通过学习，学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。 二.课程内容简介 人工智能的主要讲授内容如下： 1.叙述人工智能和智能系统的概况，列举出人工智能的研究与应用领域。 2.研究传统人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。 3.讨论高级知识推理，涉及非单调推理、时序推理、和各种不确定推理方法。 4.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命诸内容。 5.比较详细地讨论了人工智能的主要应用，包括专家系统、机器学习、自动规划、Agent、自然语言理解、机器视觉和智能控制等。对于应用内容，根据学时，有选择地进行讲授。 6.评述近年来人工智能的争论，讨论人工智能对人类经济、社会和文化的影响，展望人工智能的发展。 以上内容反映了人工智能的最新进展，理论联系实际，具有很好的针对性。 三.教学内容和学时安排

MIT开放课程Dynamic Programming Lecture (14)

6.231DYNAMIC PROGRAMMING LECTURE14 LECTURE OUTLINE ?Limited lookahead policies ?Performance bounds ?Computational aspects ?Problem approximation approach ?Vehicle routing example ?Heuristic cost-to-go approximation ?Computer chess

LIMITED LOOKAHEAD POLICIES ?One-step lookahead(1SL)policy:At each k and state x k,use the controlμk(x k)that min u k∈U k(x k)E g k(x k,u k,w k)+?J k+1 f k(x k,u k,w k) , where ??J N=g N. ??J k+1:approximation to true cost-to-go J k+1?Two-step lookahead policy:At each k and x k, use the control?μk(x k)attaining the minimum above, where the function?J k+1is obtained using a1SL approximation(solve a2-step DP problem). ?If?J k+1is readily available and the minimization above is not too hard,the1SL policy is imple-mentable on-line. ?Sometimes one also replaces U k(x k)above with a subset of“most promising controls”U k(x k).?As the length of lookahead increases,the re-quired computation quickly explodes.