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《人工智能导论》课程大纲

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《人工智能导论》课程大纲

2025-09-04 11:30:10   16  举报

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AI智能生成

《人工智能导论》课程大纲

课程大纲

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大纲/内容

课程简介

教学目标<br>

掌握AI核心概念与技术路线

实现典型算法（搜索/学习/推理）

完成3个行业场景应用项目

先修要求<br>

Python编程（≥2000行代码经验）

概率论与线性代数（绩点≥3.0）

评分标准

权重分布<br>

考勤;课堂参与【10%】

编程作业（6次）【20%】

实验报告（5份）【25%】

期中考（开卷理论）【15%】

期末项目（小组答辩）【30%】

每周教学主题<br>（16周） <br>

模块1：基础理论（第1-4周）<br>

第1周：AI发展史+智能体框架

第2周：搜索算法（DFS/BFS/A*）

第3周：约束满足问题（CSP）

第4周：博弈论（Minimax/α-β剪枝）

模块2：机器学习（第5-10周）<br>

第5周：监督学习（KNN/决策树）

第6周：线性回归与梯度下降

第7周：神经网络基础（感知机/BP）

第8周：深度学习框架（PyTorch实战）

第9周：无监督学习（K-means/PCA）

第10周：模型评估（ROC/AUC）

模块3：进阶应用（第11-16周）<br>

第11周：自然语言处理（词向量/RNN）

第12周：计算机视觉（CNN/目标检测）

第13周：强化学习（Q-learning）

第14周：伦理争议（偏见/失业风险）

第15周：产业前沿（大模型/AIGC）

第16周：期末项目答辩

实验安排<br>（5核心实验）<br>

实验1：A*路径规划（第3周） <br>要求：迷宫求解（Python+Matplotlib可视化）

实验2：手写数字识别（第7周）要求：Sklearn实现KNN（准确率≥85%）

实验3：CNN图像分类（第9周）要求：PyTorch搭建ResNet训练CIFAR-10

实验4：Bert文本情感分析（第12周）要求：HuggingFace调参（F1-score≥0.75）

实验5：强化学习走迷宫（第14周）要求：TensorFlow实现DQN（收敛步数可视化）

推荐学习资源

教材<br>

《Artificial Intelligence: A Modern Approach》(4th,2023)

经典论文<br>

《Attention Is All You Need》（Transformer奠基）

《ImageNet Classification with Deep CNN》（AlexNet）

在线课程<br>

Coursera: Andrew Ng《Machine Learning》

斯坦福CS231n（计算机视觉）

代码库<br>

GitHub热门仓库

PyTorch官方教程（60+实战案例）

Kaggle Titanic项目（入门竞赛模板）

工具平台

Google Colab（GPU环境）

Weights &amp; Biases（实验追踪）

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