人工智能与神经网络
课程编码：480139080201P4003
英文名称：Artificial Intelligence and Neural Network
课时：20
学分：1.00
课程属性：研讨课
主讲教师：张驰知
教学目的要求
本课程是机械工程专业的研讨课，学生通过学习，初步了解以神经网络为代表的人工智能发展概况和应用领域；学习并掌握人工智能领域的基本概念和原理，主要技术及应用方法；了解前沿内容，拓宽知识面，启发思路。培养学生对人工智能学科的兴趣以及技术创新能力。
预修课程
高等数学、概率论与数理统计、矩阵理论及其应用、高级语言程序设计、离散数学、数据结构与算法
大纲内容
第一章 人工神经网络 8.0学时 张驰知
第1节 感知器算法
第2节 神经网络模拟任意决策面的证明
第3节 多层神经网络的反向传播算法
第4节 算法参数调整
第5节 PYTHON编程处理实际问题的例子
第二章 卷积神经网络 4.0学时 张驰知
第1节 卷积神经网络结构
第2节 卷积神经网络处理实际问题的例子
第3节 卷积神经网络的PYTHON编程
第三章 卷积神经网络的应用 3.0学时 张驰知
第1节 人脸识别
第2节 目标检测
第3节 生成对抗网络以及它们的PYTHON编程
第四章 Transformer网络 3.0学时 张驰知
第1节 注意力机制
第2节 Transformer网络结构
第3节 Transformer网络的PYTHON编程
第4节 Transformer网络在自然语言处理和图像识别中的应用
第五章 ChatGPT、CLIP、Diffusion Model、人工智能现状及思考 2.0学时 张驰知
第1节 ChatGPT、CLIP、Diffusion Model、人工智能现状及思考
参考书
1、
人工智能及其应用（第5版）
蔡自兴
2016年7月
清华大学出版社
2、
人工智能导论
姜春茂
2021年5月
清华大学出版社
课程教师信息
张驰知，男，长春光机所数字中心副研究员，从事数字孪生十余年，主攻基于人工智能加速数值算法的方向