模式识别与机器学习教学大纲

模式识别就是利用计算机对某些物理现象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与事物相符。模式识别的原理和方法在医学、军事等众多领域应用十分广泛，是计算机及其相关专业进行科学研究的基础。课程以模式识别任务为主导，讲授如何确定学习目标、获取学习样例，进行分类、识别与预测。

课程概述

本课程面向大学本科三年级以上学生或者具有先验课程基础的学生，通过培养学生认识模式识别的目的和意义，了解模式识别的过程，掌握机器学习的基本算法，并用以解决模式识别基本任务，促进学生应用模式识别处理计算机自动识别事物，掌握机器学习数据分析的相关技术；切实提高机器学习算法的理解与应用，提升对新理论、新方法的把握能力和研究能力，以及正确的解决工程问题的实践能力。课程面向模式识别领域的前沿知识，内容兼顾基本理论和应用实例，紧扣该领域国际发展前沿和热门研究课题，将实例贯穿于知识点，并能够对知识点进行延伸扩展，达到举一反三的目的。

课程大纲

模式识别基本概念

课时

1.1 什么是模式识别

1.2 模式识别数学表达

1.3 特征向量的相关性

1.4 机器学习基本概念

1.5 模型的泛化能力

1.6 评估方法与性能指标

基于距离的分类器

课时

2.1 MED分类器

2.2 特征白化

2.3 MICD分类器

贝叶斯决策与学习

课时

3.1 贝叶斯决策与MAP分类器

3.2 MAP分类器：高斯观测概率

3.3 决策风险与贝叶斯分类器

3.4 最大似然估计

3.5 最大似然的估计偏差

3.6 贝叶斯估计(1)

3.7 贝叶斯估计(2)

3.8 KNN估计

3.9 直方图与核密度估计

线性判据与回归(一)

课时

4.1 线性判据基本概念

4.2 线性判据学习概述

4.3 并行感知机算法

4.4 串行感知机算法

4.5 Fisher线性判据

4.6 支持向量机基本概念

4.7 拉格朗日乘数法

4.8 拉格朗日对偶问题

4.9 支持向量机学习算法

线性判据与回归(二)

课时

4.10 软间隔支持向量机

4.11 线性判据多类分类

4.12 线性回归

4.13 逻辑回归的概念

4.14 逻辑回归的学习

4.15 Softmax判据的概念

4.16 Softmax判据的学习

4.17 核支持向量机

神经网络

课时

5.1 神经网络概念

5.2 BP算法

5.3 深度学习（一）

5.4 深度学习（二）

预备知识

前导课程是微积分、高等数学、线性代数、概率论与统计、高级语言程序设计、数据结构。

人工智能课程教学大纲

人工智能课程教学大纲【课程编码】JSZX0300 【适用专业】计算机科学与技术【课时】 72(理论)+28(实验) 【学分】 3 【课程性质、目标和要求】人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务．作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用．完成如下教学目标：（1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域．（2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。（3）掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法． (4) 掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念．（5）概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等．（6）简介人工智能程序设计的语言和工具． (7) 掌握Visual Prolog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能程序。要求学生已修过《数据结构》、《离散数据》和《编译原理》。【教学时间安排】本课程计 3 学分，理论课时72 ,实验课时28。学时分配如下表所示：

天津大学模式识别2课程教学大纲

天津大学《模式识别2》课程教学大纲课程代码：2160265 课程名称：模式识别2 学时： 20 学分： 1 学时分配：授课：12 上机：8 实验：实践：实践（周）：授课学院：计算机学院适用专业：计算机科学与技术先修课程：高等数学，线性代数，概率统计一．课程的性质与目的本课程讲授模式识别的基本理论与基本方法。具体介绍模式识别问题定义，贝叶斯分类器，错误率估计，概率密度估计，窗方法，线性判别分类器，多类别分类，紧邻法，支持向量机，人工神经网络，分类树，K均值聚类，分级聚类等基础模式识别算法的理论和实际使用方法。二．教学基本要求要求学生了解模式识别的基本理论，掌握基本算法原理，能够根据给出的数据和要求，选择合适的算法，使用现有的软件解决模式识别的模型训练，测试，性能评价问题。三．教学内容第一章：模式识别的问题定义与数据收集介绍模式识别的问题定义方法，数据形式，模型形式，并指导学生进行一次实际的数据收集。实践内容：收集包括身高，体重，性别三个维度的数据，并按照模式识别的数据要求进行整理第二章：贝叶斯分类器及其性能评价介绍贝叶斯分类器，两种错误的概念及其估计，证明最小错误率分类器，介绍概率密度估计的基本理论，窗估计方法，介绍性能评价体系，交叉验证的概念，过学习的概念，推广性的概念。实践内容：利用第一章中收集的数据，建立贝叶斯分类器并进行性能评价。

第三章：线性分类器介绍线性分类器的基本理论，Fisher线性判别器，线性分类器的性能评价。实践内容：利用第一章的数据，建立Fisher线性分类器，并进行性能评价。第四章：人工神经网络和支持向量机简介介绍人工神经网络的基本概念和算法，反向传播（BP）训练算法，支持向量机基本概念和算法。简单介绍统计机器学习理论（SLT）的最基本概念：VC维，泛化能力，模型选择定理。实践内容：利用第一章中的数据，建立人工神经网络和支持向量机模型，并进行性能评价。第五章：紧邻法介绍紧邻法的基本理论和方法，紧邻法的错误率边界定理，紧邻法的实现技术，紧邻法在应用上的优势与局限，稀疏性问题。实践内容：利用第一章中的数据，建立紧邻法分类模型并进行性能评价第六章：分类树介绍分类树的基本理论和方法，介绍C4.5算法的理论与实现。实践内容：利用第一章中的数据，建立分类树模型并进行性能评价。第七章：聚类介绍聚类与无监督学习的基本理论和方法，介绍K均值聚类，分级聚类的理论与实现。简单介绍K均值聚类算法的局限和改进算法。简单介绍半监督学习的基本方法。实践内容：利用第一章中的数据，建立聚类模型，并进行模型评价第八章：分类器组合与在线算法介绍分类器组合的基本理论和基本算法，介绍Logistic和semi-logistic 回归技术,AdaBoost技术，Bagging和BootStrap技术，介绍模型训练的在线算法的基本概念和实现算法在线化的基本方法。实践内容：利用第一章中的数据，建立组合分类器，并进行模型评价四．学时分配

《人工智能》教学大纲

附件1 广东财经大学华商学院课程教学大纲模板一、课程简介人工智能是计算机与自动化学科的一门分支学科。它研究如何用机器来模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、学习、规划、诊断等智能活动。人工智能是当前科学技术中正在迅速发展，新思想、新观点、新技术不断涌现的一个学科，也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。人工智能原理是计算机科学技术类专业的应用学科。前修课程包括：离散数学、数据结构、算法分析与设计等，后续课程：专家系统，知识工程。二、教学目标（1）熟练掌握图搜索策略，熟练掌握回溯策略、图搜索策略的过程以及算法（BACKTRACK 以及AI算法），掌握一些典型问题的启发式函数；（2）掌握用命题逻辑、一阶逻辑表示知识的方法，并在此基础上进行推理，熟练掌握归结方法以及归结反驳过程，熟练掌握利用归结反驳方法进行推理。（3）掌握基于贝叶斯规则的不确定性推理，掌握条件概率、独立、条件独立及贝叶斯公式；掌握利用贝叶斯定理检测垃圾邮件的基本方法。三、主要教学模式和教学手段 1．本课程的教学包括课堂讲授、课外作业、辅导答疑、上机实验和期末考试等教学环节。

2．课堂教学采用启发式教学方法，理例结合，多媒体并用，引导学生加深对课程内容的理解，提高学生的学习兴趣和效果。 3．理论联系实际，通过本课程的教学，力争使学生在理解和掌握大纲所要求的知识内容的基础上，能正确地运用这些知识解决有关实际问题。四、教学内容（要求编写所有章节的主要内容）第一章人工智能概述基本内容和要求： 1．人工智能的概念与目标； 2．人工智能的研究内容与方法； 3．人工智能的分支领域； 4．人工智能的发展概况。第二章逻辑程序设计语言Prolog 基本内容和要求： 1．掌握Prolog语言的语句特点、程序结构和运行机理； 2．能编写简单的Prolog程序，能读懂一般的Prolog程序。教学重点： Prolog程序设计。教学难点：表与递归，回溯控制第三章基于图搜索的问题求解基本内容和要求： 1．掌握状态图的基本概念、状态图搜索基本技术和状态图问题求解的一般方法，包括穷举式搜索、启发式搜索、加权状态图搜索和A算法、A*算法等； 2．掌握与或图的基本概念、与或图搜索基本技术和或图问题求解的一般方法； 3．理解一些经典规划调度问题（如迷宫、八数码、梵塔、旅行商、八皇后等问题）的求解方法；教学重点：

DX3004模式识别与人工智能--教学大纲概要

《模式识别与人工智能》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：DX3004 课程名称：模式识别与人工智能课程性质：选修课课程类别：专业与专业方向课程适用专业：电气信息类专业总学时： 64 学时总学分： 4 学分先修课程：MATLAB程序设计；数据结构；数字信号处理；概率论与数理统计后续课程：语音处理技术；数字图像处理课程简介：模式识别与人工智能是60年代迅速发展起来的一门学科，属于信息，控制和系统科学的范畴。模式识别就是利用计算机对某些物理现象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与事物相符。模式识别技术主要分为两大类：基于决策理论的统计模式识别和基于形式语言理论的句法模式识别。模式识别的原理和方法在医学、军事等众多领域应用十分广泛。本课程着重讲述模式识别的基本概念，基本方法和算法原理，注重理论与实践紧密结合，通过大量实例讲述如何将所学知识运用到实际应用之中去，避免引用过多的、繁琐的数学推导。这门课的教学目的是让学生掌握统计模式识别基本原理和方法，使学生具有初步综合利用数学知识深入研究有关信息领域问题的能力。选用教材：《模式识别》第二版，边肇祺，张学工等编著[M]，北京：清华大学出版社，1999；参考书目： [1] 《模式识别导论》，齐敏，李大健，郝重阳编著[M]. 北京：清华大学出版社，2009； [2] 《人工智能基础》，蔡自兴，蒙祖强[M]. 北京：高等教育出版社，2005； [3] 《模式识别》，汪增福编著[M]. 安徽：中国科学技术大学出版社，2010；二、课程总目标本课程为计算机应用技术专业本科生的专业选修课。通过本课程的学习，要求重点掌握统计模式识别的基本理论和应用。掌握统计模式识别方法中的特征提取和分类决策。掌握特征提取和选择的准则和算法，掌握监督学习的原理以及分类器的设计方法。基本掌握非监督模式识别方法。了解应用人工神经网络和模糊理论的模式识别方法。了解模式识别的应用和系统设计。要求学生掌握本课程的基本理论和方法并能在解决实际问题时得到有效地运用，同时为开发研究新的模式识别的理论和方法打下基础。三、课程教学内容与基本要求 1、教学内容：（1）模式识别与人工智能基本知识；（2）贝叶斯决策理论；（3）概率密度函数的估计；（4）线性判别函数；（5）非线性胖别函数；

《人工智能》详细教学大纲.doc

《人工智能》教学大纲课程名称：人工智能英语名称：Artificial Intelligence 课程代码：130234 课程性质：专业必修学分学时数： 5/80 适用专业：计算机应用技术修（制）订人：修（制）订日期：2009年2月审核人：审核日期：审定人：审定日期：一、课程的性质和目的（一）课程性质人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，人工智能课程是计算机科学技术专业的专业拓展选修课。通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点。掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。（二）课程目的 1、基本理论要求：课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。要求学生了解人工智能的主要思想和方法。 2、基本技能要求：学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand 域概念和Horn 子句的基础上，应用Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS ）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A 算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes 方法、D —S 证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。 3、职业素质要求：结合实战，初步理解和掌握人工智能的相关技术。二、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配第一章：人工智能概述（2学时） …… ………………………………………………………………装……订……线…………………………………………………………………………………………………………… …………………………

图像处理与分析-本科课程教学大纲

华南理工大学本科课程教学大纲基本格式《图像处理与分析技术》教学大纲总学时：54 理论课学时：48 实验课学时：6 一、课程的性质人类从外接获得的信息约有75%是从图像中获得的。随着计算机技术的高速发展,数字图像技术今年来得到极大的重视和长足的进展，并已在科学研究、军事、遥感、天文、地质、工业生产、医疗卫生、教育、管理和通信等方面得到了广泛的应用，对推动社会发展、改善人们的生活水平起到了重要的作用。本课程介绍图像处理和分析的基本原理、典型方面和实用技术。通过本课程的学习，较为全面地了解该领域的基本理论、技术、应用和发展。为将来应用于实际和进行科学研究打下良好的基础。本课程适合相关专业的大学本科高年级学生和研究生学习。二、课程的目的与教学基本要求教学目的：使学生对图像处理与分析的理论和技术有较全面的了解和掌握。基本要求：通过本课程学习，掌握基本概念和原理，应用其中的理论和方法解决问题。三、课程适用专业信号与信息处理、通信与信息系统、计算机应用技术、生物医学工程等四、课程的教学内容、要求与学时分配 1．理论教学部分：第一章绪论(2学时) 图像处理和分析系统介绍,数字图像的数学描述. 第二章图像和视觉基础(2学时) 1亮度视觉 2颜色视觉第三章图像变换(4学时) 1.傅立叶变换和性质 2.图像变换的通用公式 3.其它可分离图像变换、离散余弦变换、沃尔什-哈德码变换 4 霍德林变换

第四章图像增强(6学时) 1.图像的对比度增强 2.图像的噪声平滑滤波 3.图像的边缘第五章图像恢复和重建(6学时) 1.图像退化模型 2.常用频域和空域复原方法 3.投影重建第六章图像编码(6学时) 1.基本概念-图像的信息熵值,数据冗余,图像编码模型 2.哈夫曼编码技术 3.预测编码 4.变换编码 5.国际标准简介第七章图像分割 1.阈值法 2.区域生长,分裂合并 3.边缘检测 4.二值图像处理方法第八章.图像目标的表达和描述(6学时) 1.边界表达 2.区域的几何特征 3.区域的纹理特征第九章.模式识别方法简介(4学时) 1.统计模式识别方法 2.句法模式识别方法 3.模糊集合识别方法 2．实验教学部分（课内共6学时，未计课外实验时间）1）DFT、DCT正反变换实现 2）直方图均衡、直方图规定化、时域模板处理、频域高低通滤波3）去运动模糊、去失焦、逆滤波、维纳滤波 4）DPCM编码、游程编码、HUFFMAN编码 5）目标描述与识别(分割、描述、识别)

人工智能教学大纲

《人工智能》教学大纲一、课程概述 1. 课程研究对象和研究内容人工智能是计算机与自动化学科的一门分支学科。它研究如何用机器来模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、学习、规划、诊断等智能活动。人工智能是当前科学技术中正在迅速发展，新思想、新观点、新技术不断涌现的一个学科，也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。《人工智能》（双语）课程的主要目标是为大学本科高年级学生提供有关人工智能理论以及应用所必需的知识和技能；掌握人工智能的基本原理；掌握设计开发智能系统的基本方法。 2. 课程在整个课程体系中的地位人工智能原理是计算机科学技术类专业的应用学科。前修课程包括：离散数学、数据结构、算法分析与设计等，后续课程：专家系统，知识工程，该课程可以在大学三、四年级开设。二、课程目标 1．熟练掌握图搜索策略，熟练掌握回溯策略、图搜索策略的过程以及算法（BACKTRACK 以及A*算法），掌握一些典型问题的启发式函数。 2．掌握用命题逻辑、一阶逻辑表示知识的方法，并在此基础上进行推理，熟练掌握归结方法以及归结反驳过程，熟练掌握利用归结反驳方法进行推理。 3．掌握基于贝叶斯规则的不确定性推理，掌握条件概率、独立、条件独立及贝叶斯公式；掌握利用贝叶斯定理检测垃圾邮件的基本方法。三、课程内容和要求这门学科的知识与技能要求分为知道、理解、掌握、学会四个层次。这四个层次的一般涵义表述如下：知道———是指对这门学科和教学现象的认知。理解———是指对这门学科涉及到的概念、原理、策略与技术的说明和解释，能提示所涉及到的教学现象演变过程的特征、形成原因以及教学要素之间的相互关系。掌握———是指运用已理解的教学概念和原理说明、解释、类推同类教学事件和现象。

数字图像处理教学大纲(2014新版)

数字图像处理课程编码：3073009223 课程名称：数字图像处理总学分： 2 总学时：32 (讲课28，实验4) 课程英文名称：Digital Image Processing 先修课程：概率论与数理统计、线性代数、C++程序设计适用专业：自动化专业等一、课程性质、地位和任务数字图像处理课程是自动化专业的专业选修课。本课程着重于培养学生解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下坚实的理论基础。主要任务是学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统，为学习图像处理新方法奠定理论基础。二、教学目标及要求 1．了解图像处理的概念及图像处理系统组成。 2．掌握数字图像处理中的灰度变换和空间滤波的各种方法。 3．了解图像变换，主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。 4．理解图像复原与重建技术中空间域和频域滤波的各种方法。 5. 理解解彩色图像的基础概念、模型和处理方法。 6. 了解形态学图像处理技术。 7. 了解图像分割的基本概念和方法。三、教学内容及安排第一章：绪论（2学时）教学目标：了解数字图像处理的基本概念，发展历史，应用领域和研究内容。通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域；了解数字图像处理的基本步骤；了解图像处理系统的组成。重点难点：数字图像处理基本步骤和图像处理系统的各组成部分构成。 1.1 什么是数字图像处理 1.2 数字图像处理的起源

1.3.1 伽马射线成像 1.3.2 X射线成像 1.3.3 紫外波段成像 1.3.4 可见光及红外波段成像 1.3.5 微波波段成像 1.3.6 无线电波成像 1.3.7 使用其他成像方式的例子 1.4 数字图像处理的基本步骤 1.5 图像处理系统的组成第二章：数字图像基础（4学时）教学目标：了解视觉感知要素；了解几种常用的图像获取方法；掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系；掌握像素间的联系的概念；了解数字图像处理中的常用数学工具。重点难点：要求重点掌握图像数字化过程及图像中像素的联系。 2.1 视觉感知要素（1学时） 2.1.1 人眼的构造 2.1.2 眼镜中图像的形成 2.1.3 亮度适应和辨别 2.2 光和电磁波谱 2.3 图像感知和获取（1学时） 2.3.1 用单个传感器获取图像 2.3.2 用条带传感器获取图像 2.3.3 用传感器阵列获取图像 2.3.4 简单的图像形成模型 2.4 图像取样和量化（1学时） 2.4.1 取样和量化的基本概念 2.4.2 数字图像表示 2.4.3 空间和灰度级分辨率 2.4.4 图像内插 2.5 像素间的一些基本关系（1学时） 2.5.1 相邻像素 2.5.2 临接性、连通性、区域和边界 2.5.3 距离度量 2.6 数字图像处理中所用数学工具的介绍 2.6.1 阵列与矩阵操作

0803701069《工业机器人》教学大纲

《工业机器人》课程教学大纲课程编号：0803701069 课程名称：工业机器人英文名称：Industrial Robot 课程类型：专业任选课总学时：32 讲课学时：24 实验学时：8 学分：2 适用对象：四年制机械设计制造及其自动化专业、四年制机械电子工程专业。先修课程：高等数学、线性代数、工程制图、机械工程材料、理论力学、材料力学、机械原理、机械设计、电子技术、电工技术、机械制造基础、互换性与技术测量、液压与气压传动、机电传动控制、单片机原理及应用、自动控制原理等。一、课程性质、目的和任务工业机器人课程是机械设计制造及其自动化专业各专业方向的一门主要专业技术课，是一门多学科的综合性技术，它涉及自动控制、计算机、传感器、人工智能、电子技术和机械工程等多学科的内容。其目的是使学生了解工业机器人的基本结构，了解和掌握工业机器人的基本知识，使学生对机器人及其控制系统有一个完整的理解。培养学生在机器人技术方面分析与解决问题的能力，培养学生在机器人技术方面具有一定的动手能力，为毕业后从事专业工作打下必要的机器人技术基础。二、教学基本要求本课程以机器人为研究对象，以工业机器人为重点。学完本课程应达到以下基本要求：1．了解机器人的由来与发展、组成与技术参数，掌握机器人分类与应用，对各类机器人有较系统地完整认识。 2．了解机器人运动学、动力学的基本概念，能进行简单机器人的位姿分析和运动分析。 3．了解机器人本体基本结构，包括机身及臂部结构、腕部及手部结构、传动及行走机构等。 4．了解机器人轨迹规划和关节插补的基本概念和特点。 5.了解机器人控制系统的构成、编程语言与编程特点。 6．了解工业机器人工作站及生产线的基本组成和特点。 7．对操纵型机器人、智能机器人有一般的了解。三、教学内容及要求绪论 0.1概述 0.1.1机器人的由来与发展 0.1.2机器人的定义 0.1.3机器人技术的研究领域与学科范围 0.2机器人的分类 0.2.1 按机器人的开发内容与应用分类

机器人教学大纲

课程编号：课程名称：机器人学《机器人学》教学大纲一、课程的地位、性质何任务本课程是自动化、机械类专业为培养高级工程技术应用型人才而开设的硕士研究生选修课程。面对21世纪知识经济时代的机遇与挑战，人类（地球人）正在以非凡的智慧构思新世纪的蓝图。世界的明天将更加美好。但是，地球人在发展中也面临着环境、人口、资源、战争和贫困等普遍问题，同时还要学会与机器人共处,这是21世纪地球人必须正视和处理的紧要问题，是影响地球人生存和发展的休戚与共的重大事件。机器人学是一门高度交叉的前沿学科，机器人技术是集力学、机械学、生物学、人类学、计算机科学与工程、控制论与控制工程学、电子工程学、人工智能、社会学等多学科知识之大成，是一项综合性很强的新技术。自第一台电子编程工业机器人问世以来，机器人学已取得令人瞩目的成就。正如宋健教授1999年7月5日在国际自动控制联合会第14届大会报告中所指出的：“机器人学的进步和应用是本世纪自动控制最有说服力的成就，是当代最高意义上的自动化。”机器人技术的出现与发展，不但使传统的工业生产面貌发生根本性的变化，而且将对人类的社会生活产生深远的影响。通过本课程的学习，培养学生的思维能力和严谨的求学态度，本课程的主要任务是：通过本课程的学习，使学生达到以下基本要求：（1）了解机器人的特点、结构与分类。了解机器人学的研究领域及其与人工智能的关系。（2）掌握机器人运动方程的表示及运动方程的求解。（3）掌握机器人动力学方程。（4）了解机器人的基本控制原则，初步掌握机器人的位置控制和柔顺控制以及机器人的分解运动控制。（5）了解机器人规划的作用和任务，初步认识机器人的轨迹规划问题。（6）了解机器人编程的要求和分类、机器人语言系统的结构和基本功能。

《人工智能》课程教学大纲

人工智能》课程教学大纲、课程基本信息二、课程教学目标《人工智能》是计算机科学与技术专业的一门专业拓展课，通过本课程的学习使本科生对人工智能的基本内容、基本原理和基本方法有一个比较初步的认识，掌握人工智能的基本概念、基本原理、知识的表示、推理机制和智能问题求解技术。启发学生开发软件的思路，培养学生对相关的智能问题的分析能力，提高学生开发应用软件的能力和水平。三、教学学时分配

四、教学内容和教学要求第一章人工智能概述（3 学时）（一）教学要求 1.掌握人工智能的基本概念； 2.理解人工智能的发展状况。 3.理解人工智能的基本技术； 4.了解人工智能的研究途径与方法； 5.了解人工智能的分支领域；（二）教学重点与难点教学重点：人工智能的基本技术。教学难点：三大学派的研究途径与方法。（三）教学内容第一节人工智能的基本概念 1.什么是人工智能 2.强人工智能与弱人工智能 3.脑智能和群智能 4.符号智能和计算智能第二节人工智能发展概况 1.人工智能学科的产生

2.人工智能学科的发展 3.人工智能三大学派第三节人工智能研究途径与方法 1.人工智能的研究目标 2.人工智能的研究方法 3.人工智能的研究内容第四节人工智能基本技术 1.推理技术 2.搜索技术 3.知识库技术 4.归纳技术 5.联想技术第五节人工智能的应用 1.难题求解 2.机器定理证明 3.自动程序设计 4.模式识别 5.机器翻译 6.智能管控 7.智能决策 8.智能人机接口第六节人工智能的影响 1.人工智能对人类的影响 2.人工智能对社会的影响本章习题要点：对基本概念、技术、方法的理解。第二章智能程序设计语言（5 学时）（一）教学要求 1．了解常见的几种人工智能程序设计语言；

模式识别导论教学大纲

《模式识别导论》教学大纲（课程编号08824380 学分-学时 2-40）东南大学自动化学院一．课程的性质与目的本课程是自动化专业高年级本科生一门专业选修课，是研究计算机模式识别的基本理论和方法、应用。本课程的教学目的是，通过对模式识别的基本理论和方法、运用实例的学习，使学生掌握模式识别的基本知识，培养学生利用模式识别方法、运用技能解决本专业及相关领域实际问题的能力。二．课程内容的教学要求 1.掌握模式识别的概念、发展和应用，模式识别的研究方法； 2.掌握统计模式识别中Bayes决策理论的基本原理及运用； 3.掌握统计模式识别中线性判别函数的基本理论及运用； 4.熟悉概率总体估计中的参数估计方法和非参数技术估计方法； 5.掌握近邻法则和集群； 6.掌握模式特征的抽取和选择； 7.了解人工神经网络在模式识别中的应用； 8.熟悉模式识别的聚类算法。三．能力培养要求 1.分析能力的培养：主要是对相似性度量方法、特征提取和选择方法、各种识别方法特点进行分析的能力的培养，同时也要注意培养针对具体应用选择合适的识别方法的能力的培养。 2.计算能力的培养：要求学生通过本课程的学习，具备对线性判决函数、似然比、Bayes 风险进行计算或确定计算步骤的能力和对计算结果的正确性进行判断或校核的能力；具有使用计算机进行模式识别分析和计算的能力。 3.自学能力的培养：通过本课程的教学，要培养和提高学生对所学知识进行整理、概括、消化吸收的能力，以及围绕课堂教学内容，阅读参考书籍和资料，自我扩充知识领域的能力。 4.表达能力的培养：主要是通过作业，清晰、整洁地表达自己解决问题的思路和步骤的能力。 5.创新能力的培养：培养学生独立思考、深入钻研问题的习惯，和对问题提出多种解决方案、选择不同计算方法，以及对计算进行简化和举一反三的能力。

《人工智能》课程教学大纲.doc

《人工智能》课程教学大纲课程代码：H0404X 课程名称：人工智能适用专业：计算机科学与技术专业及有关专业课程性质：本科生专业基础课﹙学位课﹚ 主讲教师：中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所蔡自兴教授总学时：40学时﹙课堂讲授36学时，实验教学4学时﹚ 课程学分：2学分预修课程：离散数学，数据结构一.教学目的和要求：通过本课程学习，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。人工智能涉及自主智能系统的设计和分析，与软件系统、物理机器、传感器和驱动器有关，常以机器人或自主飞行器作为例子加以介绍。一个智能系统必须感知它的环境，与其它Agent和人类交互作用，并作用于环境，以完成指定的任务。人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。此外，人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决甚至无法解决的问题。这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。通过学习，学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。二.课程内容简介人工智能的主要讲授内容如下： 1.叙述人工智能和智能系统的概况，列举出人工智能的研究与应用领域。 2.研究传统人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。 3.讨论高级知识推理，涉及非单调推理、时序推理、和各种不确定推理方法。 4.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命诸内容。 5.比较详细地讨论了人工智能的主要应用，包括专家系统、机器学习、自动规划、Agent、自然语言理解、机器视觉和智能控制等。对于应用内容，根据学时，有选择地进行讲授。 6.评述近年来人工智能的争论，讨论人工智能对人类经济、社会和文化的影响，展望人工智能的发展。以上内容反映了人工智能的最新进展，理论联系实际，具有很好的针对性。三.教学内容和学时安排

《人工智能》详细教学大纲

《人工智能》详细教学大纲《人工智能》教学大纲课程代码：130234 课程性质：专业必修学分学时数： 5/80 适用专业：计算机应用技术一、课程的性质和目的（一）课程性质人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，人工智能课程是计算机科学技术专业的专业拓展选修课。通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点。掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。（二）课程目的 1、基本理论要求：课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。要求学生了解人工智能的主要思想和方法。 2、基本技能要求：学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand 域概念和Horn 子句的基础上，应用Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS ）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A 算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes 方法、D —S 证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。 3、职业素质要求：结合实战，初步理解和掌握人工智能的相关技术。二、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配第一章：人工智能概述（2学时） 1、讲授内容：（1）人工智能的概念（2）人工智能的研究途径和方法 ………………………………………………

《人工智能导论》教学大纲.

《人工智能导论》教学大纲大纲说明课程代码：3235042 总学时：32学时（讲课32学时）总学分：2学分课程类别：限制性选修适用专业：计算机科学与技术，以及有关专业预修要求：C程序设计语言，数据结构课程的性质、目的、任务：人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。本课程是计算机科学与技术，以及有关专业重要的专业方向与特色模块课程之一。通过本课程的开设，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。课程教学的基本要求：人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。要求学生掌握这些研究论题的基础知识。人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决，甚至无法解决的问题。这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。要求学生掌握利用其中的重要工具解决给定问题的基本方法。大纲的使用说明：通过适当调节教学内容和学时安排，减少有关章节学时和增加专家系统这一章的学时，本大纲亦可作为《人工智能与专家系统》的课程教学大纲。大纲正文第一章绪论学时：2学时（讲课2学时）了解人类智能与人工智能的含义，人工智能的发展和应用领域；理解人工智能的内涵。本章讲授要点：在介绍人工智能概念的基础上，使学生了解本课程所涉知识的重要意义，以及人工智能的应用现状和应用前景。

机器视觉教学大纲

《机器视觉》教学大纲课程编码：08241059 课程名称：机器视觉英文名称：MACHINE VISION 开课学期：7 学时/学分：36/2 （其中实验学时：4 ）课程类型：专业方向选修课开课专业：机械工程及自动化选用教材：贾云得编著《机器视觉》科学出版社 2002年主要参考书： 1.ROBOTICS: Control, Sensing, Vision, and Intelligence, K. S. Fu，McGraw-Hill Publishing Company, 1987 2.张广军编著，机器视觉，科学出版社，2005年执笔人：孔德文本课程主要内容包括：二值图像分析、图像预处理、边缘检测、图像分割、纹理分析、明暗分析、彩色感知、深度图与立体视觉。通过本课程的学习，学生应掌握机器视觉的基础理论、基本方法和实用算法。一、课程性质、目的与任务机器视觉课程是机械工程及自动化专业在智能机器方向的一门专业方向选修课。机器智能化是机械学科的重要发展方向，也是国际上跨学科的热门研究领域。而机器视觉是智能机器的重要组成部分，它与图象处理、模式识别、人工智能、人工神经网络以及神经物理学及认知科学等都有紧密的关系。本课程对于开阔学生视野、使学生了解本专业的发展前沿，把学生培养成面向二十一世纪的复合型人才具有重要的地位和作用。通过本课程的学习，学生也能掌握一定的科学研究方法与技能，为有潜力成为研究型人才的学生打下一定基础。二、教学基本要求本课程主要内容包括：二值图像分析、图像预处理、边缘检测、图像分割、纹理分析、明暗分析、深度图与立体视觉。通过本课程的学习，学生应掌握机器视觉的基础理论、基本方法和实用算法。本大纲仅列出达到教学基本要求的课程内容，不限制讲述的体系、方式和方法，列出的内容并非要求都讲，有些内容，可以通过自学达到教学基本要求。使用CAI课件作为辅助教学手段可以节省大量时间，传递更多的信息量，所以本课程建议使用CAI课件。作业是检验学生学习情况的重要教学环节，为了帮助学生掌握课程的基本内容，培养分析、运算的能力，建议布置作业5－8次，并在期末前安排一次综合作业作为主要考查环节。实验是教学的一个主要环节，实验时间共4学时，每次实验每小组4－6人，使每个学生均有亲自操作的机会。三、各章节内容及学时分配 1．人类视觉与机器视觉 (4学时) : 人类视觉原理与视觉信息的处理过程；机器视觉理论框架与应用；成像几何学基础。

模式识别大纲

《模式识别》教学大纲一、课程的教学目标和任务本课程是一门模式识别与智能计算方向的导论基础课，适合计算机各专业对该学科有兴趣的学生选修。本课程的目的是通过学习使学生了解模式识别技术的基本概念、基本理论、基本算法和应用方式，理解模式识别的主要研究内容、研究方向和研究方法，掌握统计模式识别和结构模式识别的基础算法。本课程的任务是通过教师对课程的讲授，使学生了解模式识别学科的基本概念、基本理论和研究思路，掌握模式识别的分类决策理论和基本算法，掌握模式识别分析的基本理论和基本算法，培养学生利用所学知识解决模式识别方面的实际问题的基本能力，为后续模式识别与智能系统专业的学习和深入研究奠定基础。二、教学内容及学时分配总学时：32学时第一章绪论（5学时） 1、课程内容一、模式识别中的概念二、模式识别系统构成三、特征选择方法概要 2、重点、难点 ⑴教学重点：本课程是计算机信息处理领域的基础理论课程，明确模式识别的基本功能

⑵教学难点：快速将学生引入模式识别领域，提升学生对计算机理论研究的兴趣。 3、基本要求灵活应用紧致性处理模式之间是否可分的问题；通过掌握判别阈值法，明确模式识别的基本处理方法，模式识别是如何分析解决现实问题的；掌握特征生成方法中的提取和选择，对于给定实物特征能领会提取实物的有用信息。第二章分类器设计（10学时） 1、课程内容第一节基于概率统计的贝叶斯分类器设计一、贝叶斯决策的基本概念二、基于最小错误率的的贝叶斯决策三、基于最小风险的贝叶斯分类实现第二节判别函数分类器设计一、判别函数的基本概念二、LMSE分类算法三、fisher分类算法第三节神经网络分类器设计一、人工神经网络的基本原理二、BP神经网络第四节决策树分类器一、决策树的基本概念二、决策树分类器设计第五节粗糙集分类器一、粗糙集理论的基本概念二、粗糙集在模式识别中的应用三、粗糙集分类器设计 2、重点、难点 ⑴教学重点：如何保证分类器设计完成后，能正常分类，如何查找错分情况，如何分析错分可能性； ⑵教学难点：阐明分类器设计中的数学理论，增强其对分类器的理论支撑。

《人工智能基础》教学大纲(自考)

人工智能基础（8017）考试大纲一、课程性质与设置目的（一）课程性质和特点 “人工智能”是21世纪计算机科学发展的主流，为了培养国家建设跨世纪的有用人才，在计算机专业本科开设《人工智能基础》课程是十分必要的。《人工智能基础》是计算机专业本科的一门必修课程，本课程中涉及的理论、原理、方法和技术有助于学生进一步学习其他专业课程。开设本课程的目的是培养学生软件开发的“智能”观念；掌握人工智能的基本理论、基本方法和基本技术；提高解决“智能”问题的能力，为今后的继续深造和智能系统研制，以及进行相关的工作打下人工智能方面的基础。（二）本课程的基本要求（课程总目标）《人工智能基础》是理论性较强，涉及知识面较广，方法和技术较复杂的一门学科。通过对本课程的学习，学生应掌握人工智能的一个问题和三大技术，即通用问题求解和知识表示技术、搜索技术、推理技术。具体要求是：学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand域概念和Horn子句的基础上，应用Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes方法、D—S证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。另外，学生还应该了解专家系统的基本概念、研究历史、系统结构、系统评价和领域应用。学生还应认识机器学习对于智能软件研制的重要性，掌握机器学习的相关概念，机器学习的方法及其相应的学习机制，几个典型的机器学习系统的学习方法、功能和领域应用。（三）本课程与相关课程的联系、分工或区别与本课程相关的课程有：离散数学、算法设计、数值分析、程序设计语言等。离散数学中的命题逻辑、谓词逻辑、树/图、表等知识是本课程的数学基础之一。本课程中的知识表示需要利用矩阵、表、树/图、多元组等手段，因此学生前期的离散数学学习，对于本课程起到了基础作用。 -1-

人工智能-人工智能课程教学大纲精品

人工智能课程教学大纲【课程性质、目标和要求】人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务．作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用．完成如下教学目标：（1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域．（2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。（3）掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法． (4) 掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念．（5）概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等．（6）简介人工智能程序设计的语言和工具． (7) 掌握Visual Prolog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能程序。要求学生已修过《数据结构》、《离散数据》和《编译原理》。【教学时间安排】本课程计 3 学分，理论课时72 ,实验课时28。学时分配如下表所示：

【教学内容要点】教学要求的层次课程的教学要求大体上分为三个层次：了解、理解和认识。了解即能正确判别有关概念和方法；理解是能正确表达有关概念和方法的含义；认识是在理解的基础上加以灵活应用。第一章绪论一、学习目的要求 1、了解人工智能的定义、起源与发展 2、了解人工智能的研究与应用领域 3、理解人工智能求解方法的特点二、主要教学内容 1、人工智能的定义、起源与发展 2、人工智能的研究与应用领域 3、人工智能求解方法的特点第二章知识表示方法一、学习目的要求 1、认识状态空间法 2、理解问题归约法 3、认识谓词逻辑法 4、认识语义网络法 5、认识框架表示 6、认识剧本表示 7、理解过程表示二、主要教学内容 1、状态空间法 2、问题归约法 3、谓词逻辑法 4、语义网络法 5、框架表示 6、剧本表示

智能机器人教学大纲

智能机器人教学大纲（软件部分）课程目标：机器人是集科技知识启蒙、创造性思维训练及创造力开发的最佳载体。可以适合于普通中学对学生进行全面培养、提升现代学生的创造力、想象力与科学技能方面的素质教育。在机器人课堂教学中应该做到而且能做到彻底改变过去单一的教师灌输、学生被动接受的教学模式，让学生在“玩中学”，“做中学”，在机器人的模型拼装、编程控制调试的实践过程中去体验，去掌握知识、去提高能力、去创新。注重的不是结果如何，更重要的是实践的过程。最终学会学习、学会研究，为学生的终身学习打下基础。课程教学要求：教师课上不仅要讲解程序设计的理论知识，还要让学生自己动手设计，在有实验场地的机房上课。这样可以讲一些程序的功能，当时就给学生演示这段程序在机器人上的实现，学生理解起来更加透彻。学生自己也可以随时下载程序，在场地里调试。课上也要穿插运用小组讨论和个别化教学的方式。教学内容：宠物狗教学目标设计搭建一条小狗认识nxt马达冲上山坡教学目标认识NXT，理解输入和输出。认识乐高零件,学会搭建，知道什么样的速度可以上坡(速度与力量的关系) 学校班车教学目标开始学会robolab2.9的编程方式学会控制马达的时间升旗仪式教学目标 1．设计并搭建一架小旗升降机。 2．运用导航者级别2对国旗升降机进行编程，分别用时间和触动传感器来控制。一堂体育课

1．设计并搭建一个双马达人形或车型机器人。 2．运用导航者2对机器人进行编程，理解机器人是如何转弯的. 老师的烦恼教学目标设计并搭建一个自动刮玻璃器。使用导航者3进行编程。拳击赛教学目标设计并搭建一个拳击机器人。认识活塞运动。运用导航者3进行编程。九月的天气教学目标设计并搭建一架可以调节风速的电动风扇。运用齿轮加速。学习导航者4编程。刷卡门教学目标设计并搭建一个门径系统。知道如何测光值。认识光电传感器，并能编写简单程序。光控路灯教学目标设计并搭建一个光控路灯。知道如何测光值运用光感解决问题。留在圈内教学目标使用光电传感器来解决问题知道如何测得光值和使用光值超市购物教学目标 1、认识万向轮，并能够搭建简单的万向轮。 2、设计并搭建一个可以装货物的万向轮小车——超市购物车着火啦