一、课程基本信息

- 课程名称：人工智能

- 课程代码：AI-101

- 授课对象：计算机科学与技术专业本科生

- 学时安排：32学时（理论课24学时 + 实验课8学时）

- 课程性质：专业核心课程

- 开课学期：第3学期

- 授课教师：XXX

- 所属院系：信息工程学院

二、课程目标

通过本课程的学习，学生应能够：

1. 理解人工智能的基本概念、发展历程及主要研究领域；

2. 掌握人工智能中的关键算法与技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等；

3. 能够运用常见的AI工具和框架进行简单模型的构建与训练；

4. 培养学生的逻辑思维能力与解决实际问题的能力；

5. 了解人工智能在现实中的应用及其对社会的影响。

三、教学内容与进度安排

| 周次 | 教学内容 | 教学形式 | 学时 |

|------|----------|----------|------|

| 第1周 | 人工智能概述与历史发展 | 讲授 | 2 |

| 第2周 | 人工智能的主要分支与研究方向 | 讲授 | 2 |

| 第3周 | 人工智能与计算机科学的关系 | 讲授 | 2 |

| 第4周 | 机器学习基础：监督学习与非监督学习 | 讲授 | 2 |

| 第5周 | 机器学习算法实例分析（如线性回归、K近邻） | 实验 | 2 |

| 第6周 | 深度学习基本概念与神经网络结构 | 讲授 | 2 |

| 第7周 | 神经网络训练与优化方法 | 讲授 | 2 |

| 第8周 | 卷积神经网络（CNN）与图像识别 | 讲授 + 实验 | 2 |

| 第9周 | 循环神经网络（RNN）与自然语言处理 | 讲授 | 2 |

| 第10周 | 人工智能伦理与社会责任 | 讨论 | 2 |

| 第11周 | 人工智能在医疗、金融、交通等领域的应用 | 讲授 | 2 |

| 第12周 | 项目实践：基于Python的简单AI模型开发 | 实验 | 2 |

| 第13周 | 项目展示与评价 | 展示 | 2 |

| 第14周 | 课程总结与复习 | 复习 | 2 |

| 第15周 | 期末考试 | 考试 | 2 |

四、教学方法与手段

1. 讲授法：系统讲解人工智能的基础知识与关键技术。

2. 案例教学法：结合实际应用场景，增强学生的理解与兴趣。

3. 实验教学法：通过编程实践，提升学生的动手能力和问题解决能力。

4. 小组合作学习：鼓励学生在项目实践中进行团队协作。

5. 在线资源辅助：推荐相关书籍、视频及开源平台，拓展学习渠道。

五、考核方式与成绩评定

1. 平时作业与实验报告（占总成绩30%）

- 包括课堂练习、实验记录、代码提交等。

2. 期中测试（占总成绩20%）

- 主要考察学生对基础知识的理解与掌握。

3. 项目实践（占总成绩30%）

- 以小组为单位完成一个小型人工智能项目，并进行成果展示。

4. 期末考试（占总成绩20%）

- 闭卷考试，涵盖课程核心知识点。

六、教材与参考书目

- 教材：《人工智能导论》（第三版），李德毅 著，清华大学出版社

- 参考书目：

- 《机器学习》，周志华 著，机械工业出版社

- 《深度学习》，Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville 著，人民邮电出版社

- 《Python编程从入门到实践》，Eric Matthes 著，人民邮电出版社

七、教学资源与平台

- 使用Python编程语言作为主要开发工具

- 推荐使用Jupyter Notebook进行代码编写与调试

- 提供Google Colab、Kaggle等在线平台支持

- 推荐关注AI相关的开源社区与论坛（如GitHub、Stack Overflow）

八、课程特色与创新点

1. 强调“学以致用”，注重实践能力的培养。

2. 引入前沿技术与真实案例，提高课程的实用性与趣味性。

3. 注重跨学科融合，引导学生思考AI在不同领域的应用潜力。

4. 鼓励学生参与竞赛与项目，提升综合素养。

九、教学反思与改进方向

- 定期收集学生反馈，调整教学内容与节奏；

- 加强与企业、科研机构的合作，引入更多实际项目；

- 关注人工智能技术的最新进展，及时更新课程内容；

- 提升课程的互动性与个性化教学水平。

十、结语

人工智能是推动社会进步的重要力量，也是未来科技发展的核心方向。希望通过本课程的学习，学生们不仅能够掌握人工智能的基本理论与技术，更能在实践中不断探索与创新，为未来的发展奠定坚实基础。