计算智能
课程编码：180234081200P3003H
英文名称：Computational Intelligence
课时：40
学分：2.00
课程属性：专业课
主讲教师：王树徽等
教学目的要求
系统地介绍智能科学的概念和方法，吸收了脑科学、认知科学、人工智能、信息科学、形式系统、哲学等方面的研究成果，探索自然智能和机器智能的机理和规律，培养学生通过计算解决实际问题，构建智能系统的能力。
预修课程
高等数学，线性代数，概率统计等
大纲内容
第一章 绪论 3.0学时
第1节 智能革命
第2节 智能科学的兴起
第3节 脑科学
第4节 认知科学
第5节 人工智能(学派和历史)
第6节 智能科学的研究内容
第7节 展望
第二章 神经生理结构与功能 3.0学时
第1节 脑系统
第2节 神经组织
第3节 突触传递
第4节 神经递质
第5节 记忆
第6节 思维
第7节 智力发展
第8节 情绪与情感
第9节 意识
第10节 认知结构
第三章 神经计算与典型神经网络 3.0学时
第1节 赫布学习规则
第2节 M-P神经元计算模型
第3节 并行分布式理论框架
第4节 同步匹配自适应共振SMART模型
第5节 Hodgkin-Huxley模型
第6节 脉冲耦合神经网络
第7节 循环神经网络
第8节 长短期记忆网络
第9节 卷积神经网络
第10节 功能柱神经网络模型
第四章 视觉与感知智能 3.0学时
第1节 概述
第2节 知觉理论
第3节 知觉组织
第4节 视觉计算理论
第5节 知觉有效编码理论
第6节 人脸识别
第7节 语音识别
第五章 语言 3.0学时
第1节 心理词典
第2节 口语输入
第3节 书面输入
第4节 形式文法
第5节 扩充转移网路
第6节 语言理解
第7节 机器翻译
第8节 语言神经模型
第9节 大语言模型
第六章 学习 3.0学时
第1节 引言
第2节 行为学派的学习理论
第3节 认知学派的学习理论
第4节 人本主义学习理论
第5节 观察学习理论
第6节 内省学习
第7节 强化学习
第8节 粒度计算
第七章 机器学习 3.0学时
第1节 简介
第2节 监督学习概述
第3节 监督学习问题
第4节 监督学习方法
第5节 无监督学习概述
第6节 无监督学习问题
第7节 无监督学习方法
第八章 进化计算 3.0学时
第1节 遗传算法
第2节 蚁群算法
第3节 人工免疫算法
第4节 粒子群优化算法
第5节 人工蜂群算法
第6节 生物地理学优化算法
第7节 多目标优化算法
第8节 约束优化算法
第九章 知识表达与推理 3.0学时
第1节 导论
第2节 经典知识表达方法
第3节 现代知识表达与本体
第4节 推理方法与推理系统
第5节 知识获取与知识库构建
第6节 前沿与跨学科议题
第十章 具身智能与世界模型 3.0学时
第1节 概述
第2节 智能机器人的体系结构
第3节 机器人视觉系统
第4节 机器人路径规划
第5节 情感机器人
第6节 发育机器人
第7节 智能机器人发展趋势（世界模型）
第十一章 类脑智能与新计算架构 3.0学时
第1节 概述（各国脑科学计划及类脑架构发展历史与概况等）
第2节 典型类脑架构(SNN、蓄水池、胶囊网络、PINN等)
第3节 神经形态芯片
第4节 脑机融合
第十二章 学生分组汇报1 3.0学时
第1节 学生分组汇报1
第十三章 学生分组汇报2+开卷考试 4.0学时
第1节 学生分组汇报2+开卷考试
教材信息
1、
智能科学（第四版）
史忠植
2025年09月
清华大学出版社
参考书
1、
计算智能
毕晓君
2020年6月
人民邮电出版社
课程教师信息
王树徽，2006年于清华大学获得工学学士学位，2012年7月于中国科学院计算技术研究所获得工学博士学位，2014年10月从中国科学院计算所博士后出站并留所工作，历任助理研究员、副研究员(2015)、研究员(2020)。从事跨媒体理解与知识推理、大数据理论与方法、机器学习等方面的研究，已在诸如IEEE/ACM顶级汇刊TPAMI、TIP、TKDE、TMM、TOMM、TCSVT、TKDD、TIST，以及NeurIPS、ICCV、CVPR、ACM Multimedia、ECCV、SIGMOD、VLDB、AAAI、IJCAI等媒体，视觉、数据科学和人工智能领域的顶级期刊和会议上发表和录用学术论文120余篇，授权国家专利20项。多次担任领域顶级国际会议ACM Multimedia, IJCAI, AAAI 领域主席，参与ICME、PCM、ICIMCS等国际会议的会议组织工作，并担任数十个高水平国际期刊和顶级会议的审稿人。参与科技创新2030-新一代人工智能重大项目、973课题、863课题等重大研究任务，获得国家自然科学基金委优青资助。与多个互联网企业保持良好的科研合作关系。
李亮，中科院计算所研究员，博士生导师，国家级青年人才（优青）。研究领域为生成式人工智能和多模态学习，发表TPAMI等CCF-A类期刊和会议论文80余篇，谷歌引用6000余次，获国际会议最佳论文奖4次（包括CCF-A类会议ACM MM2024最佳论文奖），6项工作入选ESI高被引论文；主持/参与科技部科技创新2030重大项目、973课题、NSFC优青/面上/青年项目等20余项，担任中科院1区TOP期刊IEEE TMM等6个国际期刊编委，国际顶级会议NeurIPS/ICLR/AAAI/ACM MM/ ACL/EMNLP领域主席，14次相关领域国内外会议的组织主席。获2025年教育部技术发明一等奖、2024年中国图象图形学学会青年科学家奖、2022年浙江省科技进步一等奖、2020年吴文俊人工智能自然科学一等奖、2013年中科院院长奖。曾参与国科大研究生和本科生教学工作，包括《模式识别与机器学习》、《视觉信息学习与分析》、《移动数据库》、《低年级研讨课》。