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[2017-12-26]

Windows安全原理与技术 课程教学大纲

Course Outline

课程基本信息(Course Information

课程代码

Course Code

IS403

*学时

Credit Hours

32

*学分

Credits

2

*课程名称

Course Title

(中文)人工智能导论

(英文)Introduction to Artificial Intelligence

*课程性质

Course Type

选修

授课对象

Target Audience

本科四年级

*授课语言

(Language of Instruction)

中文

*开课院系

School

信息安全工程学院

先修课程

Prerequisite

概率论

授课教师

Instructor

王士林

课程网址

(Course Webpage)

ftp://wsl:public@public.sjtu.edu.cn/
Introduction to AI

 

*课程简介(Description

本课程主要从人工智能的概念、背景等方面开始,逐步引入当前在计算机科学领域比较常用的人工智能基础理论:人工神经网络、各种机器学习方法等,加深同学们在人工智能领域的理论基础。在此基础上,通过对于当前人工智能领域的一个重要研究方向,即对于多媒体内容的分析、分类和理解中的多个典型例子,深入浅出地介绍如何应用之前介绍的基础理论,解决实际应用中所遇到的各种问题,从而加深同学们对于所学理论的理解并加强其应用能力。最后,课堂教学中还引入互动实验和讨论环节,使同学们能更好地融入课堂教学。

*课程简介(Description

In the beginning, this course will give a brief introduction to the concept, background and history of artificial intelligence. After that, a series of widely used AI-based theories and techniques including the artificial neural networks, various machine learning methods, etc. will be introduced step by step, aiming to build a solid theoretical foundation of AI for the students. Then, by introducing several typical applications of AI, i.e. multimedia analysis, classification and understanding, the approaches of how to apply the above introduced theories in real-life applications are elaborated in detail, which helps students enhance the understandings of the above theories. Finally, an interactive experiment and discussion stage is given to help the students better grasp the theories and applications of AI.

课程教学大纲(course syllabus

*学习目标(Learning Outcomes)

1.深刻理解人工智能相关原理

2.掌握丰富的人工智能技术手段

3.具备解决常规人工智能问题的能力

4.了解进行研究工作的基本要求

*教学内容、进度安排及要求

(Class Schedule

&Requirements)

教学内容

学时

教学方式

作业及要求

基本要求

考查方式

人工智能基本概念、历史、评估方法等等

4

授课

熟悉人工智能的基本概念

掌握人工智能基本概念

课堂问答

人工智能基础理论部分1——人工神经网络简介

8

授课

熟悉前馈和反馈网络的训练和运行过程

掌握各种人工神经网络的相关知识

课堂问答及课后作业

人工智能基础理论部分2——常用机器学习算法介绍

8

授课

熟悉朴素贝叶斯等5中分类器的原理、机制等

掌握各种常用机器学习算法的相关知识

课堂问答及课后作业

人工智能基础理论部分2——深度学习算法介绍

2

授课

熟悉DBNCNN等深度网络原理

掌握各种深度学习算法相关知识

课堂问答

人工智能算法应用部分1——在多媒体分析理解领域的应用

4

授课

熟悉在图像处理、语音处理等应用中人工智能算法的使用方法

掌握各种图像分类、图像识别、语音识别的相关知识

课堂问答

人工智能算法应用部分2——采用人工智能方法解决实际应用问题

6

实验

实验验证各种人工智能算法性能

掌握各类相关问题的人工智能解决方法

大作业及PPT汇报

*考核方式

(Grading)

课堂表现:25%;课程大作业:75%

*教材或参考资料

(Textbooks & Other Materials)

《人工智能:一种现代的方法(第二版)》,作者:STUART RUSSELLPETER NORVIG,译者:姜哲、金奕江、张敏等,人民邮电出版社。

《人工智能 (英文版)》,作者:尼尔松 著,机械工业出版社

 

其它

More

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备注

Notes

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备注说明:

1.带*内容为必填项。

2.课程简介字数为300-500字;课程大纲以表述清楚教学安排为宜,字数不限。

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