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人工智能概论
第6次开课
开课时间: 2024年02月29日 ~ 2024年07月21日
学时安排: 2-3小时每周
当前开课已结束 已有 165 人参加
老师已关闭该学期,无法查看
spContent=智创未来,未来已来。这是一个人工智能的时代。 发明了围棋的尧生活于公元前约 2300 年,而在四千多年之后,AlphaGo在围棋项目上战胜了人类顶尖棋手,宣告在围棋项目上机器智能已超越了人类智能。 当古老的中华传统文化与现代的人工智能技术不期而遇,发生碰撞,会产生什么样的火花呢?让我们进入《人工智能概论》课程,来一探究竟吧!
智创未来,未来已来。这是一个人工智能的时代。 发明了围棋的尧生活于公元前约 2300 年,而在四千多年之后,AlphaGo在围棋项目上战胜了人类顶尖棋手,宣告在围棋项目上机器智能已超越了人类智能。 当古老的中华传统文化与现代的人工智能技术不期而遇,发生碰撞,会产生什么样的火花呢?让我们进入《人工智能概论》课程,来一探究竟吧!
—— 课程团队
课程概述

       智创未来,未来已来,这是一个人工智能的时代。

      《人工智能概论》课程是一门引领学生进入人工智能领域的基础课程,让学生了解人工智能的概念和发展简史,理解人工智能三大流派的主要特点,并熟悉人工智能的主要研究内容和应用领域,包括计算机视觉、语音智能与自然语言处理等。同时,本课程对人工智能中使用的主要关键技术进行了介绍,主要包括:知识表示、专家系统、知识图谱、搜索技术、机器学习、人工神经网络和深度学习、机器人与智能驾驶等等。课程突出应用性,并提供了多个实践环节的演示视频,内容包括手写数字识别、文本分类、图像分类等。

       本课程可以供人文社科、理工类等学科、专业的学生学习。


授课目标

       了解人工智能的概念和发展简史,理解人工智能三大流派的主要特点,并熟悉人工智能的主要研究内容和应用领域,包括计算机视觉、语音智能与自然语言处理等。

       对人工智能中的关键技术进行学习,主要包括:知识表示、知识图谱、搜索技术、机器学习、人工神经网络和深度学习、机器人与智能驾驶等等。


成绩 要求

为积极响应国家低碳环保政策, 2021年秋季学期开始,中国大学MOOC平台将取消纸质版的认证证书,仅提供电子版的认证证书服务,证书申请方式和流程不变。

 

电子版认证证书支持查询验证,可通过扫描证书上的二维码进行有效性查询,或者访问 https://www.icourse163.org/verify,通过证书编号进行查询。学生可在“个人中心-证书-查看证书”页面自行下载、打印电子版认证证书。

 

完成课程教学内容学习和考核,成绩达到课程考核标准的学生(每门课程的考核标准不同,详见课程内的评分标准),具备申请认证证书资格,可在证书申请开放期间(以申请页面显示的时间为准),完成在线付费申请。

 

认证证书申请注意事项:

1. 根据国家相关法律法规要求,认证证书申请时要求进行实名认证,请保证所提交的实名认证信息真实完整有效。

2. 完成实名认证并支付后,系统将自动生成并发送电子版认证证书。电子版认证证书生成后不支持退费。


课程大纲

第1讲 人工智能概述

1.1 人工智能的概念

1.2 人工智能的产生与发展

1.3 人工智能的三大学派

1.4 人工智能的研究内容

1.5 人工智能的应用

1.6 人工智能的未来

第1讲 人工智能概述 单元测验

第2讲 计算机视觉

2.1 计算机视觉概述

2.2 计算机视觉的发展简史

2.3 计算机视觉的研究任务

2.4 计算机视觉的应用

2.5 计算机视觉企业简介

2.6 计算机视觉实战演示(手写数字识别)

第2讲 计算机视觉 单元测验

第3讲 语音智能与自然语言处理

3.1 语音智能与自然语言处理概述

3.2 语音识别

3.3 语音合成

3.4 自然语言理解

3.5 自然语言生成

3.6 文本分类

3.7 机器翻译

3.8 智能问答

3.9 语音与自然语言处理企业简介

3.10 自然语言处理实战演示(文本分类)

第3讲 语音智能与自然语言处理 单元测验

第4讲 知识表示与推理

4.1 知识表示概述

4.2 一阶谓词逻辑

4.3 产生式与产生式系统

4.4 框架

4.5 自动推理概述

第4讲 知识表示与推理 单元测验

第5讲 专家系统与知识图谱

5.1 专家系统概述

5.2 专家系统的结构

5.3 典型专家系统

5.4 知识图谱概述

5.5 知识图谱的发展简史

5.6 典型知识图谱

5.7 知识图谱的构建

第5讲 专家系统与知识图谱 单元测验

第6讲 搜索技术

6.1 搜索技术概述

6.2 状态空间

6.3 盲目搜索

6.4 启发式搜索

6.5 博弈搜索

6.6 遗传算法

第6讲 搜索技术 单元测验

第7讲 机器学习

7.1 机器学习概述

7.2 监督学习之回归

7.3 监督学习之分类

7.4 无监督学习

7.5 强化学习

7.6 机器学习实战演示(问答系统)

7.7 机器学习实战演示(图像分类)

第7讲 机器学习 单元测验

第8讲 人工神经网络与深度学习

8.8 深度学习实战演示(图像分类)

8.9 使用预训练模型

8.1 人工神经网络概述

8.2 感知机

8.3 多层人工神经网络

8.4 卷积神经网络

8.5 深度神经网络

8.6 深度学习开发框架

8.7 深度学习实战演示(问答系统)

第8讲 人工神经网络与深度学习 单元测验

第9讲 智能机器人

9.1 机器人简介

9.2 机器人中的 AI 技术

9.3 智能机器人的应用

9.4 智能驾驶

第9讲 智能机器人 单元测验

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预备知识

1、了解概率、统计等基本知识(高中数学即满足要求);

2、了解向量、导数计算等基本知识(高中数学即满足要求);

3、机器学习、人工神经网络与深度学习中的实战内容,如果有 Python 基础则学习效果更佳。

参考资料

1、《人工智能概论》,彭涛等,清华大学出版社,2023. 9787302633198

2、《人工智能导论》,李德毅,中国科学技术出版社,2018.  9787504681195

3、《人工智能通识课程》,王万良,清华大学出版社,2020.  9787302560470

4、《人工智能简史(第2版)》,尼克,人民邮电出版社,2021.  9787115491718


源课程

该SPOC课程部分内容来自以上源课程,在源基础上老师进一步增加了新的课程内容

北京联合大学
1 位授课老师
彭涛

彭涛

副教授

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