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课程教学大纲
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课程的性质和教学目标
课程性质：
人工智能已经成为国家发展战略，不仅是计算机技术发展以及许多高新技术产品中的核心技术，而且由于人工智能是模拟人类智能解决问题，几乎在理工农医人文社科所有领域都具有非常广泛的应用。《人工智能应用》是应用型高校人工智能专业以及智能科学与技术、数据科学与大数据技术、计算机科学与技术等计算机类专业本科生的一门专业基础必修课程，也是电子信息、自动化、电气、机械等以及其他理工农医类专业学习人工智能的重要选修课程。此课程全面介绍人工智能的基本理论、技术及应用，主要介绍现代人工智能前沿技术的基本思想、基本方法以及应用，为学生进一步学习与应用人工智能技术奠定基础，培养学生工程创新精神。
教学目标：
1. 了解人工智能的特点、主要研究领域、研究历史及未来发展动向，以及人工智能伦理。
2. 掌握人工智能的基本概念、基本原理和基本方法。
3. 了解应用人工智能技术解决实际问题的思路和应用实例。
该课程的目标是把握人工智能的发展趋势，熟悉人工智能技术的前沿知识和研究热点。学生通过该课程的学习能够了解基本的人工智能新技术和有关问题求解的创新方法，能够紧密联系人工智能中的前沿技术开展切实有效的理论和应用研究。该课程讲述了人工智能的发展简史、人工智能研究的基本内容、主要算法和主要应用领域、人工智能的研究热点，包括知识图谱、进化算法、深度学习等。课程要求完成A*算法应用实验、遗传算法应用实验、基于神经网络的优化计算实验等自主型实验项目，学生通过实验，能够发挥主动性，研究探讨人工智能系统的运行和实现过程，提出思路并积极验证和探索自己的思路，从而更好的掌握知识，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。
课程支撑的毕业要求及其指标点：
该课程支撑以下毕业要求和具体细分指标点：
【毕业要求3】设计/开发解决方案：能够设计针对复杂工程问题的解决方案，设计满足特定需求的系统、单元（部件）或工艺流程，并能够在设计环节中体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。
支撑指标点3-5：具备积极的创新思维和敏锐的创新意识，善于发现科学研究和工程应用中的创新点，掌握基本创新方法。
【毕业要求5】使用现代工具：能够针对复杂工程问题，开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具，包括对复杂工程问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。
支撑指标点5-4：能够掌握理论分析工具，从原理角度实现对工程问题的分析和预测，并在此过程中理解解决工程问题中的各种局限性。
课程教学方法设计
本课程以课堂教学为主，结合课内实验与课外自学、课堂讨论、团组大作业。
课堂教学主要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课程的各个章节产生兴趣，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。
要求学生在课内学习的基础上，自己完成网络资料与科技文献的检索工作，以培养同学们文献检索的能力。针对感兴趣的章节进行自主学习，加深加强课堂理论教学，并提高自身的自学能力。
课外大作业要求学生能够运用课堂知识，结合自己专业，运用人工智能的理论知识来解决一些实际的问题，探讨人工智能在自己领域的创新思路。大作业内容一般以实际生产实践中所遇到的问题为主，提升学生学以致用的能力。
课程教学内容与学时分配
1．理论教学安排
2．课内实践教学安排（选做）
考核方式及成绩评定方式
课程考核强调平时成绩和最终成绩的综合方式。其中，课堂表现主要从学生上课是否专心听讲、回答教师提问是否正确，以及分组讨论是否积极、正确、有独特见解等，以提高课堂教学效果，培养学生的对新技术的兴趣，并逐步培养其创新能力。作业和课内实践方面要重点培养学生的创新能力，并且提高其对新技术探索和自学习的兴趣。期末考试将按照本课程的教学目标全面考核学生课程学习的效果，分析课程对毕业要求的达成度。
考核方式采用考试（查）课形式。考核方式为笔试、论文、笔试结合论文等，最终由任课教师选定，若采用笔试则时间为120分钟。一般要求平时作业成绩与课内讨论及课内实验的最终考核占比50%，大作业或笔试成绩的最终考核占比50%。
课程评价与改进
课程考核结束后，遵循学院的教学委员会通过的毕业要求达成度评价机制和评价方法。对本课程的毕业要求达成度进行自我评价。主要依据学生的考试成绩和平时成绩，并保存各个成绩段的学生相关资料，供学院教学委员会指定的教师进行评价。教师根据评价结果，改进其教学方法和教学内容，以便更好支撑学生毕业要求的达成。
教材及参考书目
教 材：《人工智能应用教程》（书号：978-7-302-62819-4），王万良编著，清华大学出版社，2023
参考书：
《人工智能及其应用》（第4版），王万良编著，高等教育出版社，2020
《人工智能导论》（第5版），王万良编著，高等教育出版社，2020
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参考书籍
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书名：人工智能应用教程
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