人工智能导论与前沿
课程编码：18087B125100M3038Z
英文名称：Introduction and Frontier of Artificial Intelligence
课时：32
学分：2.00
课程属性：专业课
主讲教师：缪青海
教学目的要求
本课程是MBA人工智能班的选修课，课程为32学时，2学分。人工智能入门级课程，帮助初学者以“零基础”了解人工智能的范畴、人工智能的历史；系统学习人工智能的内涵，点面结合地学习人工智能重要算法、模型的原理；通过动手实践了解人工智能如何解决实际问题。在提升学生业务能力的同时，培育并践行社会主义核心价值观，培养实事求是的工作态度和严谨求真的科学精神，使学生具备良好的职业道德。
预修课程
无
大纲内容
第一章 人工智能简介 4.0学时 缪青海
第1节 课程概述
第2节 AI十年研究热点
第3节 AI学科基础
第4节 AI发展历史
第二章 问题求解与搜索 8.0学时 缪青海
第1节 搜索与问题求解
第2节 无信息搜索
第3节 启发式搜索
第4节 局部搜索1
第5节 局部搜索2
第6节 博弈搜索1
第7节 博弈搜索1
第8节 实验1-黑白棋
第三章 知识表示与推理 7.0学时 缪青海
第1节 命题逻辑与一阶逻辑
第2节 不确定性推理与贝叶斯网络
第3节 贝叶斯网络及推理
第4节 模糊集合
第5节 模糊推理与模糊控制
第6节 知识图谱
第7节 实验2-斑马问题
第四章 神经网络与学习 13.0学时 缪青海
第1节 机器学习概述
第2节 人工神经网络基本原理
第3节 感知机与学习
第4节 多层感知机与BP算法
第5节 无监督学习-SOM网络
第6节 无监督学习-Hopfiled网络
第7节 深度学习-DBN
第8节 深度学习-CNN-1
第9节 深度学习-CNN-1
第10节 深度学习-RNN
第11节 深度学习-Transformer
第12节 实验3-花卉识别
第13节 课堂测试
教材信息
1、
人工智能导论：模型与算法
吴飞编著
2020年5月
高等教育出版社
参考书
1、
Artificial Intelligence—A Modern Approach，（人工智能—一种现代方法）@神经网络与深度学习
Russell and Norvig@邱锡鹏著
2020年4月@2020年6月
Pearson出版社@机械工业出版社
课程教师信息
缪青海，中国科学院大学人工智能学院副教授。