本课程理论内容广泛，涵盖了人工智能的基础概念到前沿技术，包括但不限于：人工智能概论、知识表示与知识图谱、搜索策略、遗传算法、群体智能算法、人工神经网络、机器学习与深度学习、专家系统、自然语言理解、计算机视觉和智能机器人。课程实践部分重点基于百度飞桨深度学习平台，学生将学习并实践图像分类、文字识别、目标检测、图像分割、语义理解、大数据计算等人工智能应用技术。课程还设置了团队的人工智能工程实践环节，旨在培养学生的团队协作能力、创新思维和实际操作能力。

本课程采用多元化的教学方法，包括讲授、案例分析、实验操作、团队项目等，以提高学生的学习兴趣和参与度。教师将引导学生主动学习，鼓励他们在实践中探索和创新，培养其批判性思维和问题解决能力。

本课程注重人工智能知识的整体性和综合性，旨在让学生从多个角度全面理解人工智能，同时也强调人工智能的实际应用，使学生能够将所学知识应用于解决工程管理中的实际问题。

总之，本课程不仅提供了全面而深入的人工智能教育，还通过实践应用和工程实践等环节，培养学生的实际操作能力、团队合作精神和创新思维，旨在为学生打造一门既有理论深度又有实践广度的人工智能课程。

1.立德树人

通过《人工智能通识课程》的学习，学生将全面了解人工智能的基础理论和技术。课程将通过讲解人工智能的发展历史、关键技术的形成过程，以及前沿应用案例，帮助学生理解先驱们在人工智能技术发展过程中如何思考和克服挑战。这不仅能帮助学生建立科学的思维方法，还能培养他们在面对学术和工作中的挑战时，勇于创新的精神。此外，课程将通过展示人工智能对我国创新驱动发展的重要贡献，把社会主义核心价值观教育融入教学内容和全过程。通过学习杰出贡献者的研究工作，课程将帮助学生树立正确的世界观和价值观，理解历史规律，把握国情，掌握科学的方法论，从而在未来的工作和生活中发挥积极作用。

2.课程目标

人工智能已成为世界各国科技发展的核心领域之一，同时也是我国未来发展的重要战略之一。作为一门涉及广泛、应用广泛的学科，人工智能在科学、技术、医疗、农业、社会科学等领域都具有深远的影响力。通过《人工智能通识课程》，学生将掌握人工智能的基本原理和应用知识，拓宽视野，增强科学素质。课程还将帮助学生优化知识结构，形成系统的人工智能方法论，使他们能够在未来的学习和工作中有效地运用人工智能技术，推动各领域的创新发展。

一定的数学基础，主要包括线性代数、概率论、数理统计、微积分等。

基本的编程技能，至少需要掌握一种编程语言。

基本的数据处理能力，包括数据清洗、特征提取、数据可视化等。

人工智能通识，方伟，吴小俊主编，上海交通大学出版社.