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

5.特征的选择与重要性衡量指标

6.机器学习中的级联模型

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要解决的问题

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

第八课：神经网络模型

1.前向传播与反向传播结构

2.激活函数

3.神经网络结构

4.深入神经网络细节

5.神经网络表现效果

第九课：mnist手写字体识别

1.Tensorflow框架

https://www.wendangku.net/doc/eb7296716.html,N网络结构

3.基于tensorflow的网络框架

4.构造CNN网络结构

5.迭代优化训练

第十课：聚类与集成算法

1.k-means,DBSCAN等经典聚类算法原理

2.python实现k-means算法

3.聚类算法应用场景与特征工程

4.Adaboost集成算法原理

机器学习项目实战

1.科比职业生涯数据分析

2.信用卡欺诈检测案例

3.鸢尾花数据集分析

4.泰坦尼克号船员获救预测

5.员工离职预测

6.mnist手写字体识别

2、人机对话课程大纲

第一章：Human–robot-chattersystem运行环境

1.pycharm下载及安装

2.pycharm的库使用介绍

3.pycharm使用实例演示

4.Anaconda下载安装

5.Anaconda 库使用

6.Anaconda使用实例演示

第二章：robot基本概念

1.robot是什么

2.robot的应用场景

3.robot语言依赖性

4.robot工作流程

5.robot运行环境

6.robot框架介绍

7. robot的安装（api与源码）

8. robot的quickstart

第三章：robot智能机器人

1.创建机器人

2.设置机器人适配器

3.输入与输出适配器

4.逻辑适配器

5.机器人响应应答

6.训练自己的语料

第四章：robot之eample数据源详述(单词与文本)

1.simple demo数据

2.mongodb数据

3.git数据

4.terminnal

5.more数据

第五章：设置robot训练级别

1.训练list data

2.训练corpus data

3.训练scope data

4.训练外部API

5.创建一个新的语料级别

6.抽取自己机器人的语料

第六章：robot之过滤器

1.filter是什么

2.filter的主要用途是什么

3.filter的创建

4.filter的设置

5.filter级别设置

6.filter判别

第七章：自然语言处理之robot 适配器详解

1.逻辑适配器

2.输入适配器

3.输出适配器

4.数据计算适配器

第八章自然语言处理之robot参数

1.什么robot参数

2.扩展机器人参数

3.robot日志输出

4.robot惯用日志输出

第九章：session识别详解

1.session 构建

2.session实战案例操作

3.文摘自动生成

人机对话项目实战

1.项目介绍背景

2.项目核心技术点介绍

3.智能机器人人机对话系统

4.代码实现

5.人机对话优化（补充优化）

6.开源机器人有哪些

3、深度学习课程大纲

第一阶段：Python必备库快速入门

1.Python语言基础快速入门

2.科学计算库Numpy

3.数据分析处理库Pandas

4.可视化库Matplotlib

5.人工智能必备Python基础，快速掌握语言风格与常用库使用方法第二阶段：机器学习经典算法

1.线性回归

2.逻辑回归

3.决策树

4.随机森林

5.支持向量机

6.Xgboost

7.聚类

8.神经网络

9.PCA与SVD

10.词向量模型word2vec

11.机器学习必备经典算法原理推导

第三阶段：机器学习案例实战

1.科比职业生涯数据

2.泰坦尼克号船员获救预测

3.信用卡欺诈检测

4.鸢尾花数据集分类

5.Mnist手写字体识别

6.员工离职与股价预测

7.基于真实数据集，使用scikit-learn库进行建模与评估工作，从零开始，代码实战。

第四阶段：决胜AI深度学习必备原理

1.深度学习发展与应用

2.神经网络必备基础

3.神经网络架构

4.卷积神经网络详解

5.神经网络技巧与细节

6.强化学习原理与实践

7.从神经网络基础知识点入手，分模块讲解神经网络细节，由浅入深过渡到深层的卷积神经网络，技巧与细节分析。

第五阶段：深度学习必备框架

1.Tensorflow基础操作

2.Tensorflow建立机器学习模型

3.Tensorflow神经网络详解

4.基于Tensorflow的CNN与RNN模型

5.Caffe框架配置参数详解

6.Caffe两种常用数据源制作

7.Caffe技巧与应用

深度学习项目实战

1.验证码识别（基于Tensorflow）

2.文本分类（基于Tensorflow）

3.图像风格转换（基于Tensorflow）

4.词向量模型Word2vec（基于Tensorflow）

5.强化学习让AI自己玩游戏（基于Tensorflow）

6.人脸检测（基于Caffe）

7.人脸关键点定位（基于Caffe）

4、图像处理课程大纲

第一课：认识OpenCV

OpenCV介绍、环境搭建、图像加载、显示、保存。读取视频文件与摄像头视频流读取与保存。

第二课：神奇的数据结构Mat

讲解OpenCV3.x中最重要的数据结构Mat，如何使用Mat、各种基于Mat的操作技巧，指针方式访问与遍历像素、实例详解Mat的妙用

第三课：像素算术与几何操作

讲解如何计算图像最大最小值、均值与标准方差、加、减、乘、除算术操作，以及与或非的逻辑运算、重点演示这些简单操作，在实际图像处理中的使用技巧与应用场景

第四课：滤波函数-改变图像的神奇手段

讲解OpenCV3.x中最常用的基于卷积原理的滤波函数、包括均值、中值、高斯、盒子模糊、自定义滤波器等技术与使用技巧

第五课：边缘提取

讲解OpenCV中梯度与边缘提取的方法与函数调用、以及使用技巧，如何正确的使用这些方法获得正确处理结果，如何避免人为输入参数行为

第六课：高斯金子塔与拉普拉斯

讲述什么是图像金字塔、什么图像的高斯不同、拉普拉斯不同，图像金字塔融合技术

第七课：直方图与反向投影

详细讲述图像直方图的定义、应用场合与场景、直方图反向投影技术在图像处理与视频处理用的应用

第八课：图像二值化

讲述图像二值化的各种方法与技巧、如何对超大图像进行准确二值化

第九课：图像形态学操作

讲述二值图像的各种形态学操作与使用技巧

第十课：霍夫变换与Blob分析

直线检测,圆检测\特定几何形状分析

第十一课：二值图像分析-对象提取与测量

基于轮廓分析、几何矩分析讲解二值图像中对象分析与对象测量技术

第十二课：HAAR与LBP特征与人脸检测

讲述基于统计特征的HAAR与LBP方式与AdaBoost一起工作实现人脸检测的原理、OpenCV相关API参数解释、以及其他开源的与商用的人脸检测SDK的使用。在图像与视频中实现人脸检测

图像处理项目实战

1.AR技术应用

直播视频中经常会出现的技术、基于OpenCV实现对视频中人脸实时跟踪，实现一些虚拟旁白与装饰图片与场景融合。

2. 二维码检测与定位

二维码的图像扫码解析已经成为很多APP的标准配置与使用方式，但是检测与定位二维码位置一直是技术难点，本案例通过直播课程所学知识，带领大家一步一步剖析知识点、整理思路、实现代码、实现图像中二维码位置检测与定位

3.车牌提取与预处理

详细分析如何利用所学知识，综合分析解决车牌识别中最难技术问题之一，车牌定位与提取、以及前期预处理

5、网络爬虫课程大纲

1、零基础入门Python网络爬虫

1.认识Python网络爬虫

2.网络爬虫工作原理详解

3.网络爬虫的常见类型与应用领域

4.数据提取技术基础：正则表达式基础实例实战

5.编写一个简单网络爬虫爬取51CTO学院课程数据2、Urllib模块基础与糗事百科爬虫项目实战

1.使用Urllib模块进行简单网页爬取

2.百度信息自动搜索爬虫实战

3.自动POST请求实战

4.Cookie处理实战

5.浏览器伪装技术实战

6.数据自动写入数据库实战

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

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

人工智能的研究方向和应用领域

人工智能的研究方向和应用领域 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、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新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。

stem课程实验室建设方案(20200515164750)

stem课程实验室建设方案 一、政策背景 国务院颁布的《新一代人工智能发展规划》中指出：“人工智能成为国际竞争的新焦点，应逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育、建设人工智能学科，培养复合型人才，形成我国人工智能人才高地。” 战略目标： 第一步 ----- 2020年 ----- 人工智能产业成为新的重要经济增长点。技术应用成为改善民生的新途径。 第二步 ----- 2025年 ----- 人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力。 第三步 ----- 2030年 ----- 我国将成为世界主要人工智能创新中心，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。 二、如何建设stem课程实验室

如何搭stem课程实验室，STEAM实验室正在全国各地的学校涌现。Stem课程创客实验室为教育实践提供新的创新方法，鼓励 学生设计、实验、建设和发明。 创客实验室不仅仅是科学实验室，木工作坊，计算机实验室或艺术室，而是可能包含所有这些空间中的元素。因此，它的设计必 须适应各种活动需求以及活动的多样性和趣味性，这个在制作和探索过程非常重要，这就是STEM实验室与一次性空间的区别。 三、中小学stem课程包含有哪些内容，以智库教育为例： 四、备注 由于每个学校的stem课程实验室及其适应的活动可能会有所不同，也要看学校的具体的需求和要求。建设创客实验室功能和使用最为关键的步骤之一，学校可以与创客企业合作，阐明满足这些需求。或者，访问其他创客空间或实验室可以得到一些宝贵的 意见。作为创客教育设备提供商，会有很多合作的创客空间与

steam实验室可供参观。

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：

义务教育阶段人工智能课程开发的思考与探索

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/eb7296716.html, 义务教育阶段人工智能课程开发的思考与探索 作者：范洁 来源：《中国信息技术教育》2018年第19期 2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确提出：实施全民智能教育 项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育，鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广。《规划》的颁布为我国在基础教育领域布局“人工智能教育”提供了政策上的保障，并指明了发展方向。 人工智能是复杂的综合性学科。在中小学阶段设置人工智能相关课程，并不是要把大学阶段学科专业课程简单地下放到中小学，单独设立人工智能课程，而是通过探究式学习，充分调动学生对人工智能的兴趣，并积极地参与进来。在新颁布的《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》中，“人工智能初步”作为选择性必修模块进入高中课程方案。新课标对高中阶段人工智能课程结构和内容作了明确规范，并给出教学实施意见。而在义务教育阶段，并没有类似的纲领性文件可供参考。因此，本文从分析国内外基础教育人工智能课程现状入手，探究义务教育阶段人工智能课程开发的定位与途径。 国内外基础教育人工智能课程现状的分析与思考 1.从国家层面上看教学规划 英国是较早开展人工智能基础教育的国家。现行英国基础教育的教学大纲中将“计算机科学”列为基础必修课程，内容分为“计算”和“信息系统”两部分。“计算”部分的选修课程中设置了人工智能基础类模块，介绍基础知识；“信息系统”部分的选修课程中设置了人工智能应用类模块，介绍技术应用。 美国认为人工智能是连接未来的教育，着重在K12（6～18岁青少年）阶段的学生中开展人工智能教育。美国的中学信息技术课程中，在高中階段开有人工智能概论，内容包含认识人工智能的意义及其应用，并介绍自动化系统、机器人、虚拟现实技术等。 我国人工智能教育的开展相对发达国家较迟。教育部在2003年4月颁布的《普通高中技术课程标准（实验）》中首次在信息技术课程中设立“人工智能初步”选修模块。2012年版的《中小学信息技术课程标准》中，首次将机器人科普和入门级开发作为选修内容纳入小学和初中信息技术教学。在《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》中，“人工智能初步”作为选择性必修模块进入高中课程方案，包括人工智能基础、简单智能系统开发、AI技术的发展与应用三部分内容。

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。

探索大数据和人工智能最全试题

探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系

5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?

A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源

人工智能课程设计报告-罗马尼亚度假问题

人工智能课程设计报告-罗马尼亚度假 问题 1

2

3 2020年5月29日 课 程 :人工智能课程设计报告 班 级: 姓 名: 学 号: 指导教师:赵曼 11月

人工智能课程设计报告 课程背景 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、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新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,能够设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的”容器”。 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些一般需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种”复杂工作”的理解是不同的。 人工智能是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。这是因为近三十年来它获得了迅 速的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐 - 1 - 2020年5月29日

《人工智能》课程教学大纲

人工智能》课程教学大纲 、课程基本信息 二、课程教学目标 《人工智能》是计算机科学与技术专业的一门专业拓展课，通过本课程的学习使本科生对人工智能的基本内容、基本原理和基本方法有一个比较初步的认识，掌握人工智能的基本概念、基本原理、知识的表示、推理机制和智能问题求解技术。启发学生开发软件的思路，培养学生对相关的智能问题的分析能力，提高学生开发应用软件的能力和水平。 三、教学学时分配

四、教学内容和教学要求 第一章人工智能概述（3 学时） （一）教学要求 1.掌握人工智能的基本概念； 2.理解人工智能的发展状况。 3.理解人工智能的基本技术； 4.了解人工智能的研究途径与方法； 5.了解人工智能的分支领域； （二）教学重点与难点教学重点：人工智能的基本技术。教学难点：三大学派的研究途径与方法。 （三）教学内容 第一节人工智能的基本概念 1.什么是人工智能 2.强人工智能与弱人工智能 3.脑智能和群智能 4.符号智能和计算智能 第二节人工智能发展概况 1.人工智能学科的产生

2.人工智能学科的发展 3.人工智能三大学派 第三节人工智能研究途径与方法 1.人工智能的研究目标 2.人工智能的研究方法 3.人工智能的研究内容 第四节人工智能基本技术 1.推理技术 2.搜索技术 3.知识库技术 4.归纳技术 5.联想技术第五节人工智能的应用 1.难题求解 2.机器定理证明 3.自动程序设计 4.模式识别 5.机器翻译 6.智能管控 7.智能决策 8.智能人机接口 第六节人工智能的影响 1.人工智能对人类的影响 2.人工智能对社会的影响 本章习题要点：对基本概念、技术、方法的理解。 第二章智能程序设计语言（5 学时）（一）教学要求 1．了解常见的几种人工智能程序设计语言；

人工智能实训室建设方案

人工智能实验室 2021年1月 武汉唯众智创科技有限公司

人工智能实验室建设方案 一、专业背景 人工智能（Artificial Intelligence），它是研究、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新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能的实际应用有：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。 如今处于风口上的人工智能产业界，受到了众多企业的追捧。截至2019年6月，中国人工智能企业超过1200家，位居全球第二。但我国人工智能行业并未摆脱人才稀缺的发展短板，专业人才稀缺严重。根据猎聘发布的《猎聘2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告》，中国人工智能人才缺口超过500万。为了满足人工智能产业界对人才的迫切需求，国家相继出台了多项政策方针，引导高校尽快设置人工智能相关专业，加大人工智能人才培养力度。2019年3月，35所高校获批建设人工智能本科专业。2019年10月18日在教育部发布的《普通高等学校高等职业教育(专科)专业目录》2019年增补专业中，增补了人工智能技术服务专科专业。 根据教育部《普通高等学校高等职业教育（专科）专业设置管理办法》，在相关学校和行业提交增补专业建议的基础上，教育部组织研究确定了2019年度增补专业共9个，自2020年起执行。在高等职业教育行业目录中，正式宣布人工智能技术服务专业诞生，专业代码610217。 该专业建设以人工智能技术与应用素质培养为基础，以人工智能技术与应用能力为培养主线，将人工智能技术服务专业技能知识和职业资格认证相结合，构建专业的理论教学体系和实践能力培养体系。采取多种形式，通过实施“双证书”和“多证书”制，培养社会所需的实用型人才。2018年4月2日，教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，行动计划中要求各大高校加快人工智能科技创新基地。因此，在高职院校设立人工智能专业迫在眉睫。

教育部发力“人工智能”：到2020年建设50家人工智能学院

教育部发力“人工智能”：到2020年建设50家人工智能学 院 编辑：凯程静静学姐 港澳高校内地招生计划：12所大学招生超4000 港澳地区高校日前接连公布今年内地招生计划。据统计，香港大学等6所港校内地招生计划1300余人，澳门6所高校内地招生名额为3000人。 今年，香港城市大学内地招生名额增至227人，在京投放16个名额，文科5人、理科11人。港城大通过全国高招提前批次录取，该校要求，考生须将学校列为本科提前批首志愿，否则不予考虑。该校今年首次在统招中招收兽医学本科生，内地仅2个计划，全部投放在北京。 香港中文大学也通过高招提前批招收内地学生，不设面试和笔试，以高考裸分择优录取，今年的名额为300人。去年，港中文在北京共录取19人，文科6人、理科13人，有4人获得奖学金。 香港大学预计今年在内地招收300人，各省市不设名额上限，择优录取，往年在京录取比例大约占到4%到5%。2018年，非本地学生在港大修读首个本科学位课程的学费为每年16.1万元港币，住宿及生活费约为每年4万元港币。香港浸会大学计划招收内地考生约140名，采取独立招生模式，与高考统招不冲突。香港理工大学内地招生名额为230人。香港科技大学计划招收内地学生170人。 我国首个英语能力测评标准发布6月1日正式实施 4月12日，面向我国英语学习者的首个英语能力测评标准《中国英语能力等级量表》（以下简称量表）由教育部、国家语委发布，2018年6月1日正式实施。 量表以语言运用为导向，将我国英语学习者的英语能力从低到高划分为“基础、提高和熟练”三个阶段，共设九个等级，并对各等级的能力特征进行了全面、清晰、翔实的描述。 据教育部考试中心主任姜钢介绍，为使量表符合我国国情、教情，三段九级的确定是基于对全国28省、1500多所学校、16万师生的实证研究的结果，并参考了现有课程标准、教学大纲和考试大纲，以及分析社会需求后进行划分的。 量表共有86张能力表格，包括1张语言能力总表、8张分技能总表、8张自评表以及69张分技能表格。记者看到，能力总表包括语言能力总表，以及听力理解能力、阅读理解能力、口头表达能力、书面表达能力、组构能力、语用能力、口译能力和笔译能力等8方面的分技能总表。这其中，笔译和口译能力量表填补了国内外语言能力量表尚未包含翻译能力的空白。

人工智能数据库系统优化的捷径

人工智能数据库系统优化的捷径 摘要：SQL语句的优化是将性能低下的SQL语句转换成目的相同的性能优异的SQL语句。文中主要介绍了利用人工智能自动SQL优化技术来优化数据库系统，并且简要介绍了几种常见的数据库系统优化方法。人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，从而找到性能最好的等效SQL语句。 一数据库性能的优化 一个数据库系统的生命周期可以分成：设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高，收益最小。 数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右，其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。许多优化专家认为，对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。 二应用程序的优化 应用程序的优化通常可分为两个方面：源代码和SQL语句。由于

涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高，而对数据库系统性能的提升收效有限。 三为什么要优化SQL语句 SQL语句是对数据库进行操作的惟一途径，对数据库系统的性能起着决定性的作用。 SQL语句消耗了70%至90%的数据库资源。 SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑。 SQL语句有不同的写法，在性能上的差异非常大。 SQL语句易学，但难精通。 优化SQL语句的传统方法是通过手工重写来对SQL语句进行优化。DBA或资深程序员通过对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较，以试图找到性能较佳的SQL语句。这种传统上的作法无法找出SQL语句的所有可能写法，且依赖于人的经验，非常耗费时间。 四SQL优化技术的发展历程 第一代SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具针对输入的SQL语句，从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。 第二代SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析，来产生是否要增加索引的建议。 第三代SQL优化工具不仅分析输入SQL语句的执行计划，还对输入的SQL语句本身进行语法分析，经过分析产生写法上的改进建议。

《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

职业院校人工智能专业建设解决方案

职业院校人工智能专业建设解决方案广州万维图灵智能科技有限公司V1.0

目录 1.方案背景 (1) 1.1.科技发展趋势及国家政策导向 (1) 1.2人工智能技术服务专业建设状况 (2) 1.2.1“人工智能+”专业已成为各院校专业建设高地 (2) 1.2.2人工智能专业建设难点和面临问题 (2) 2.方案思路 (2) 2.1方案整体思路设计 (2) 2.2人工智能人才培养建设模式 (3) 2.3方案特色 (4) 3.建设内容 (4) 3.1人工智能技术服务专业整体架构 (4) 3.2人工智能技术服务专业课程体系 (5) 3.3人工智能全周期实训及算法校验系统 (5) 3.4人工智能实训室建设内容 (7) 3.1人工智能基础实训室 (7) 3.2人工智能专业应用实训室 (8) 3.3人工智能综合实践实训室 (8) 4.服务内容 (9) 4.1师资赋能培训 (9) 4.2测评认证服务 (9) 4.3赋能三创（创新创业创造） (10) 4.4产学研用支持 (10)

1.方案背景 1.1.科技发展趋势及国家政策导向 随着信息技术、大数据和5G的快速发展，人工智能已成为引领未来的战略性技术，是国际竞争的新焦点，世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。面对全球竞争格局，国家已把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划，牢牢把握人工智能发展新阶段国际竞争的战略主动，打造竞争新优势、开拓发展新空间，有效保障国家安全和国家创新竞争力。但当前科技的竞争核心在于人才的竞争，我国的人工智能相关人才与世界主要发达国家相比比例明显不足，且技术应用类人才也出现较大缺口，并为此国家相关政府部门先后出台多个相应的政策文件，对人工智能的发展做出了总体部署，全面加速人工智能在研发应用和人才培养的步伐，深化各梯度人才的培养。 ●其中2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》，文件指出要紧抓人工智能发 展的重大战略机遇，加快培养聚集人工智能人才，积极构建各级人工智能科技创新 体系和教育体系，加强产学研合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人 工智能学科建设。 ●2018年教育部下发《高等学校人工智能创新行动计划》，该行动计划从扩大人才培 养规模、提高人才培养质量、优化人才培养结构等方面进行系统部署，重点提出“引 导高校通过增量支持和存量调整，加大人工智能领域人才培养力度”“深入论证并 确定人工智能学科内涵，完善人工智能的学科体系，推动人工智能领域一级学科建 设”“鼓励对照国家和区域产业需求布点人工智能相关专业；支持高校在计算机科 学与技术学科设置人工智能学科方向”等任务。 ●2019年教育部在专业发展调整规划中，教育部正式宣布在普通高等学校高等职业 教育（专业）院校中设置“人工智能技术服务专业”，并且从2019年开始实行。 ●2019年，教育部近日印发《关于实施卓越教师培养计划2.0的意见》：要求：该 计划中明确指出要推动人工智能、智慧学习环境等新技术与教师教育课程全方位融 合，充分利用人工智能、虚拟现实技术，建设开发一批交互性、情境化的教师教育 课程资源。

人工智能课程体系基础理论指导-逻辑思考力

AI课程体系基础理论指导——逻辑思考力 引言 AI课程体系基础理论指导即人工智能课程体系基础理论指导，之所以这样来定义我们即将要讲授的内容，是因为，我们所谈及的内容在一些人看来不能称其为课程，因为这是一个人人都有的基本能力，是在生活历练中发展起来的。而笔者认为，无论是具体的还是抽象的事物，都有其从无知到认知的过程，例如我们常常提及的情商，智商，情感，诚信，表达力，思考力等等，当我们意识到其存在的意义的时候，它就是一门具体的科学，值得我们去发现，去研究，便于我们更好的学习，利用和发展其规律。不论是生产力提高，物质丰富方面，还是人类种族特征，民族综合素养方面都有着重要而深远的意义。 基于这样的原因，我们暂时没有将我们要讲授的内容作为具体的课程内容来使用，但是在我们的所有课程中，又完全离不开我们现在所要提及的知识。所以我们将其暂定为我们课程体系中的一个重要的基本理论指导思想，在我们的所有课程中围绕着这方面能力的锻炼来展开我们所有课程的学习，我们称之为“逻辑思考力”。 在人工智能课程体系（以下简称为“AI课程体系”）的所有课程中，每当提及学习人工智能的好处时，除了社会发展的需要，孩子未来规划的需要以外，谈及最多的就是对学习者逻辑思维能力的建立和培养。

那么什么是逻辑思维？逻辑思维的具体内容又是什么呢？逻辑思维是具体的事物还是抽象的过程呢？逻辑思维是一门专业的技能还是人人都应具备的基本素养呢？ 从简单意义上来讲，所谓逻辑，可以理解为有层次，有条理，有顺序，即它符合我们对事物、事件的认知过程。当一个人描述一件事物或讲一个小故事的时候，听者很快便听懂了，并跟随其进入了他所设计的场景中，这时我们会说这个人讲话是很有章法，有条理，有逻辑的。与之相反，一个人讲了很多遍，说了很长时间却仍然让听者一头雾水，通常这样的表达可以认为是无顺序，无逻辑的。那么所谓的思维又是什么呢？思维就是想，想法，想象。是对一切事物的认识、认知、理解、消化、掌握、运用发展的一系列过程。古人云：三思而后行、行成于思、学而不思则罔、思而不学则怠，这些都是强调了思维的重要性。由“思”而知事、知人、知礼、知道、知法。故有中国思想家、教育家陶行知的“行是知之始，知是行之成”的名言警句。将二者结合在一起，则为逻辑思维，即有顺序，有条理，有层次、分阶段的去思考，分析一件事物的过程，即可以称之为逻辑思维。 我们需要知道的是思维是一种人人都具有的能力，即思考力，而逻辑对于思维来讲是一种方法，方式。逻辑思维是一种按逻辑性去思考问题的能力。这种逻辑思维的能力可以高效的解决我们生活中遇到的所有问题。在我们面对生活中所有问题时，可以摆脱不必要的烦恼，保持理性，情绪稳定，成熟而稳重的去面对，使自己成为一个高效而快乐的人。

中小学人工智能课程定位分析01

中小学人工智能课程定位分析 (原文刊于《中国现代教育装备》2017年10月基教版) 艾伦 摘要从人工智能的定义出发，指出人工智能科学与人工智能技术的区别，分析人工智能技术与信息技术的关系，并以此为依据讨论中小学人工智能课程的定位、课程标准的制订以及课程内容的设置。 关键词人工智能科学；人工智能技术；信息技术；课程设置；课程标准 2017年7月20日，国务院颁布了《新一代人工智能发展规划（国发〔2017〕35号）》，该规划指出人工智能已成为国际竞争的新焦点，明确规定要实施全民智能教育项目，并在中小学设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育。就像我国的信息技术迅速走在世界前列而依赖社会需求与应用的同步发展一样，人工智能事业的发展也需要具有一个牢固的社会基础。所以，中小学开设人工智能课程就是为了这一目的以使得全民族的应用水平普遍提高、社会基础逐步牢固的英明举措。该规划将中小学开设人工智能相关课程的指示放在了“五、保障措施”的“（六）广泛开展人工智能科普活动”部分，说明了它作为社会基础而起到我国人工智能事业发展保障措施的重要作用。于是，在中小学开设人工智能课程的必要性、可行性以及操作性等问题摆在了人们的面前，而针对中小学课时资源的紧缺状况，如何科学且有效地设置人工智能课程教学是首先需要解决的难题。 一、人工智能 要讨论中小学人工智能课程如何定位的问题，首先应该了解人工智能是什么，以及人工智能在课程中意味着什么。为此，我们对人工智能的定义以及研究与应用领域做一些介绍和分析。 1 人工智能的定义 作为一个研究领域，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）出现于上个世纪的1956年。此后人工智能科学与技术不断发展，人们对它的研究逐渐深入，并赋予了它一些定义。这些定义大致可以分为两类，一类是从学科角度出发对人工智能进行概念界定，而另一类，更多的则是从功能角度出发对其概念进行界定。 （1）从学科角度出发对人工智能的部分定义开列如下： ①人工智能是智能科学（Artificial Science）中涉及研究、设计和应用智能机器和智能系统的一个分支，而智能科学是一门与计算机科学并行的学科。 ②人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个分支（Luger & Stubblefield, 1997）。 （2）从功能角度出发对人工智能做出的定义较多，部分开列如下[2]： ①人工智能是指智能机器所执行的与人类智能有关的功能，这些智能功能包括学习、感知、思考、理解、识别、规划、推理、决策、抽象、学习、创造和问题求解等，又称机器智能（Machine Intelligence）。（笔者注：原文中出现了两次“学习”，应该去掉重复的一个） ②人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心新尝试

人工智能-人工智能课程教学大纲 精品

人工智能课程教学大纲 【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：

【教学内容要点】 教学要求的层次 课程的教学要求大体上分为三个层次：了解、理解和认识。了解即能正确判别有关概念和方法；理解是能正确表达有关概念和方法的含义；认识是在理解的基础上加以灵活应用。 第一章绪论 一、学习目的要求 1、了解人工智能的定义、起源与发展 2、了解人工智能的研究与应用领域 3、理解人工智能求解方法的特点 二、主要教学内容 1、人工智能的定义、起源与发展 2、人工智能的研究与应用领域 3、人工智能求解方法的特点 第二章知识表示方法 一、学习目的要求 1、认识状态空间法 2、理解问题归约法 3、认识谓词逻辑法 4、认识语义网络法 5、认识框架表示 6、认识剧本表示 7、理解过程表示 二、主要教学内容 1、状态空间法 2、问题归约法 3、谓词逻辑法 4、语义网络法 5、框架表示 6、剧本表示

中小学人工智能教育现状问题与思考

中小学人工智能教育现状问题与思考 北京教育科学研究院王振强 在党中央、国务院关于发展人工智能的各项政策的引导下，近年来，人工智能教育呈现蓬勃发展之势。在高等教育领域，高校纷纷设立人工智能学院，创设人工智能专业。在基础教育领域，人工智能教育不仅受到教育行政部门的普遍重视，中小学校纷纷引进各种人工智能教育项目，开发课程、教材。众多科技教育企业也将其视为自身发展的机遇，投入大量资金、技术和人力。 大力发展人工智能技术已经成为国家战略，基础教育顺应国家发展、时代发展的需要责无旁贷。青少年是未来社会发展的生力军和中坚力量，青少年时期是兴趣养成和世界观形成的关键时期。在基础教育领域，研究如何切实有效地开展人工智能教育，提升青少年对人工智能发展现状和研究前沿的认知水平，更好地适应人工智能时代的生活，加深对人工智能所蕴含的技术思想和技术原理的理解，培养综合实践能力和创新精神，激发对人工智能的兴趣，树立投身人工智能事业的志向，既是培养新时代创新人才的重要手段，更是国家经济社会发展的战略需要。 中小学人工智能教育已经成为一个炙手可热的话题，然而如何让人工智能教育真正落到实地，其中还有许多问题值得深入研究。 人工智能技术进入中小学，一方面可以作为教育、教学和学生学习的工具，另一方面可以作为学生学习的内容。以下主要讨论作为学习内容方面的问题。 一、国内中小学人工智能教育现状 1. 国家课程 在中小学阶段设置人工智能相关课程的要求，出现政府文件中，始于2017年国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，但其作为高中信息技术学科选修模块教学内容早在2003年就已正式写入教育颁布的《普通高中技术课程标准（试行）》。由于当时技术发展水平和普及程度不高，师资条件欠缺明显，课程内容设置不够合理等多种原因，高中信息技术人工智能选修模块在全国范围内开设状况不佳。在《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》中，人工智能相关内容不仅在选择性必修模块内专门设置，在必修模块中也有所涉及。因此，人工智能作为高中信息技术国家课程的组成部分，已是既定事实，如何在中学开设人工智能相关课程，必然涉及到其与信息技术课程的关系。 信息技术课程是信息技术教育的重要形式，也是教育信息化建设的主要内容之一，是信