《人工智能》课程教案
《人工智能》课程教案
第一章绪论
教学内容：本章首先介绍人工智能的定义、发展概况及相关学派和他们的认知观，接着讨论人工智能的研究和应用领域，最后简介本书的主要内容和编排。
教学重点：1．从不同科学或学科出发对人工智能进行的定义；
2．介绍人工智能的起源与发展过程；
3．讨论人工智能与人类智能的关系；
4．简介目前人工智能的主要学派；
5．简介人工智能所研究的范围与应用领域。
教学难点：1．怎么样理解人工智能；
2．人工智能作为一门学科有什么意义；
3．人工智能的主要学派与其争论焦点；
教学方法：课堂教学为主，充分利用网络课程中的多媒体素材来表示抽象概念。
教学要求：重点掌握人工智能的几种定义，掌握目前人工智能的三个主要学派及对人工智能的理解，一般了解人工智能的主要研究范围和应用领域。
1.1 人工智能的定义与发展
教学内容：本小节主要介绍目前对人工智能的几种定义，并对人工智能的起源和发展进行了总结和分析。
教学重点：几种人工智能的定义和人工智能发展的几个重要时期。
教学难点：理解人工智能的定义与本质。
教学方法：课堂讲授为主。
教学要求：从学科和能力的角度深刻理解人工智能的定义，初步了解人工智能的起源及其发展过程。
1.1.1 人工智能的定义
定义1智能机器
能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的机器。
定义2人工智能(学科)
人工智能(学科)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。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。
定义3人工智能(能力)
人工智能(能力)是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
为了让读者对人工智能的定义进行讨论，以便更深刻地理解人工智能，下面综述其它几种关于人工智能的定义。
定义4人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland,1985）。
定义5人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化（Bellman,1978）。
定义6人工智能是用计算模型研究智力行为（Charniak和McDermott,1985）。
定义7人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算（Winston,1992）。
定义8人工智能是一种能够执行需要人的智能的创造性机器的技术（Kurzwell,1990）。
定义9人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好（Rick和Knight,1991）。
定义10人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的学科（Schalkoff,1990）。
定义11人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个分支（Luger和Stubblefield,1993）。
其中，定义4和定义5涉及拟人思维；定义6和定义7与理性思维有关；定义8和定义9涉及拟人行为；定义10和定义11与拟人理性行为有关。
1.1.2 人工智能的起源与发展
人工智能的发展是以硬件与软件为基础的，经历了漫长的发展历程。特别是20世纪30年代和40年代的智能界，发现了两件重要的事情：数理逻辑和关于计算的新思想。以维纳（Wiener）、弗雷治、罗素等为代表对发展数理逻辑学科的贡献及丘奇(Church)、图灵和其它一些人关于计算本质的思想，为人工智能的形成产生了重要影响。
1956年夏季，人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯(Dartmouth)大学举行，标志着人工智能学科的诞生。
1969年召开了第一届国际人工智能联合会议(International Joint Conference on AI, IJCAI),此后每两年召开一次。
1970年《人工智能》国际杂志(International Journal of AI)创刊。这些对开展人工智能国际学术活动和交流、促进人工智能的研究和发展起到积极作用。
了知识在人工智能中的地位。
近十多年来，机器学习、计算智能、人工神经网络等和行为主义的研
究深入开展，形成高潮。同时，不同人工智能学派间的争论也非常热烈。
这些都推动人工智能研究的进一步发展。
1.2 人类智能与人工智能
教学内容：本节主要讨论人类智能与人工智能的关系问题。
教学重点：智能信息处理系统，人类智能与人工智能的关系。
教学难点：智能信息处理系统的假设。
教学方法：课堂讲授为主。
教学要求：了解人类认知活动与计算机的比较关系，基本了解智能信息处理系统。
1.2.1 智能处理信息系统的假设
1、符号处理系统的六种基本功能
信息处理系统又叫符号操作系统(Symbol Operation System)或物理符号系统(Physical Symbol System)。所谓符号就是模式(pattern)。
一个完善的符号系统应具有下列6种基本功能：
(1)输入符号(input)；
(2)输出符号(output);
(3)存储符号(store);
(4)复制符号(copy);
(5)建立符号结构：通过找出各符号间的关系，在符号系统中形成符号结构；
(6)条件性迁移(conditional transfer):根据已有符号，继续完成活动过程。
2、可以把人看成一个智能信息处理系统
如果一个物理符号系统具有上述全部6种功能，能够完成这个全过程，那么它就是一个完整的物理符号系统。人具有上述6种功能；现代计算机也具备物理符号系统的这6种功能。
3、理符号系统的假设
任何一个系统，如果它能表现出智能，那么它就必定能够执行上述6种功能。反之，任何系统如果具有这6种功能，那么它就能够表现出智能；这种智能指的是人类所具有的那种智能。把这个假设称为物理符号系统的假设。
4、物理符号系统3个推论
人之所以能够表现出智能，就是基于他的信息处理过程。
推论二既然计算机是一个物理符号系统，它就一定能够表现出
智能。这是人工智能的基本条件。
推论三既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号
系统，那么就能够用计算机来模拟人的活动。
4、人类的认知行为具有不同的层次
认知生理学研究认知行为的生理过程，主要研究人的神经系统（神经元、中枢神经系统和大脑）的活动，是认知科学研究的底层。
认知心理学研究认知行为的心理活动，主要研究人的思维策略，是认知科学研究的顶层。
认知信息学研究人的认知行为在人体内的初级信息处理，主要研究人的认知行为如何通过初级信息自然处理，由生理活动变为心理活动及其逆过程，即由心理活动变为生理行为。这是认知活动的中间层，承上启下。
认知工程学研究认知行为的信息加工处理，主要研究如何通过以计算机为中心的人工信息处理系统，对人的各种认知行为（如知觉、思维、记忆、语言、学习、理解、推理、识别等）进行信息处理。这是研究认知科学和认知行为的工具，应成为现代认知心理学和现代认知生理学的重要研究手段。
1.2.2 人类智能的计算机模拟
1、机器智能可以模拟人类智能
物理符号系统假设的推论一告诉人们，人有智能，所以他是一个物理符号系统；推论三指出，可以编写出计算机程序去模拟人类的思维活动。这就是说，人和计算机这两个物理符号系统所使用的物理符号是相同的，因而计算机可以模拟人类的智能活动过程。
2、智能计算机的功能
(neural computer)能够以类似人类的方式进行“思考”，它力图重建人
脑的形象。一些国家对量子计算机的研究也已起步，希望通过对量子
计算(quantum computing)的研究，产生量子计算机。
1.3 人工智能的学派
教学内容：本节主要介绍人工智能的几个主要学派及认知观。
教学重点：符号主义(Symbolicism)，联结主义(Connectionism)，行为主义(Actionism)。
教学难点：各学派的对人工智能的不同观点。
教学方法：课堂讲授为主。
教学要求：了解各派别之间的关系及对人工智能发展历史的看法。
1、人工智能三大学派
·符号主义(Symbolicism)，又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。
·联结主义(Connectionism)，又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
·行为主义(Actionism)，又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism)，其原理为控制论及感知—动作型控制系统。
2、三大学派对人工智能发展历史的不同看法
符号主义认为人工智能源于数理逻辑。符号主义仍然是人工智能的主流派。这个学派的代表有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊(Nilsson)等。
联结主义认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。
行为主义认为人工智能源于控制论。这一学派的代表作首推布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人，它被看做新一代的“控制论动物”，是一个基于感知—动作模式的模拟昆虫行为的控制系统。
1.4 人工智能的研究与应用领域
教学内容：本节主要讨论人工智能的研究与应用领域。
教学重点：人工智能的一些主要研究与应用领域。
教学难点：处理好各领域间的交叉关系。
教学方法：课堂讲授为主。
教学要求：初步了解人工智能的研究与应用领域。
1.4.1 问题求解
人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序，它包含问题的表示、分解、搜索与归约等。
1.4.2 逻辑推理与定理证明
逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一，特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。
定理证明的研究在人工智能方法的发展中曾经产生过重要的影响。例如，采用谓词逻辑语言的演绎过程的形式化有助于更清楚地理解推理的某些子命题。许多非形式的工作，包括医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化。因此，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。
我国人工智能大师吴文俊院士提出并实现了几何定理机器证明的方法，被国际上承认为“吴氏方法”，是定理证明的又一标志性成果。
1.4.3 自然语言理解
语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，并引起了进一步的重视。语言的生成和理解是一个极为复杂的编码和解码问题。
一个能理解自然语言信息的计算机系统看起来就像一个人一样需要有上下文知识以及根据这些上下文知识和信息用信息发生器进行推理的过程。理解口头的和书写语言的计算机系统所取得的某些进展，其基础就是有关表示上下文知识结构的某些人工智能思想以及根据这些知识进行推理的某些技术。
1.4.4 自动程序设计
对自动程序设计的研究不仅可以促进半自动软件开发系统的发展，而且也使通过修正自身数码进行学习(即修正它们的性能)的人工智能系统得到发展。程序理论方面的有关研究工作对人工智能的所有研究工作都是很重要的。
自动程序设计研究的重大贡献之一是作为问题求解策略的调整概念。已经发现，对程序设计或机器人控制问题，先产生一个不费事的有错误的解，然后再修改它(使它正确工作)，这种做法一般要比坚持要求第一个解就完全没有缺陷的做法有效得多。
1.4.5 专家系统
一般地说，专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。
发展专家系统的关键是表达和运用专家知识，即来自人类专家的并已被证明对解决有关领域内的典型问题是有用的事实和过程。
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：
人工智能课程体系及项目实战
人工智能课程体系及 项目实战
人工智能课程体系及项目实战1、机器学习课程大纲 第一课：Python基础与科学计算库numpy 1.Python语言基础
2.Python数据结构（列表,字典,元组） 3.科学计算库Numpy基础 4.Numpy数组操作 5.Numpy矩阵基本操作 6.Numpy矩阵初始化与创建 7.Numpy排序与索引 第二课：数据分析处理库与数据可视化库 1.Pandas数据读取与现实 2.Pandas样本数值计算与排序 3.Pandas数据预处理与透视表 4.Pandas自定义函数 5.Pandas核心数据结构Series详解 6.Pandas数据索引 7. Matplotlib绘制第一个折线图
8. Matplotlib条形图,直方图,四分图绘制 9. Matplotlib数据可视化分析 第三课：回归算法 1.机器学习要解决的任务 2.有监督与无监督问题 3.线性回归算法原理推导 4.实现简易回归算法 5.逻辑回归算法原题 6.实战梯度下降算法 第四课：案例实战信用卡欺诈检测 1.数据与算法简介 2.样本不平衡问题解决思路 3.下采样解决方案 4.正则化参数选择
5.逻辑回归建模 6.过采样与SMOTE算法 第五课：决策树与随机森林 1.熵原理，信息增益 2.决策树构造原理推导 3.ID3,C 4.5算法 4.决策树剪枝策略 5.随机森林算法原理 6.基于随机森林的特征重要性选择 第六课：Kaggle机器学习案例实战 1.泰坦尼克船员获救预测 2.使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理 3.使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型 4.GBDT构造原理
千锋大数据人工智能课程的优势
千锋大数据人工智能课程的优势？ 许多大型应用程序开发企业已经意识到，要在市场上不断地发展和更新，必须采用大数据技术。亚马逊，微软等大型跨国公司已经采用了大数据解决方案来拓展业务，希望为消费者提供很好的服务。 那我们学习大数据人工智能有哪些优势呢？ 据预测，以目前的速度发展，到2020年大数据的市场规模将超过2030亿美元。2017年即将结束，随着需求的增长，数据的重点也在以同样的速度增长。今年以来，大数据的主要趋势围绕企业的大数据能力发展。大数据已经成为在投资中获得成功的技术。因此，许多移动应用程序开发商和大公司都期待着扩大他们的大数据项目。大数据实施的目标是在不久的将来取得更大的财务业绩。 大数据人工智能的技术人才将是未来的高薪一族。大数据技术深深影响着我们的生活，对我们新时代的发展有着重要的技术支撑。
随着世界慢慢接受诸如5G网络等新技术，高速网络和数据分析成为首要关注点。要构建更多这样的实时应用程序，移动应用程序开发人员需要高效地管理数据分析。 解决方案就是采用大数据。它用以前所未有的速度分析大量的数据。大数据分析比传统的数据分析技术速度更快。 在人工智能方面，在提供好的解决方案方面，大数据分析供应商之间一直存在着激烈的竞争。随着人工智能(AI)和机器学习等技术的实施和解决，其竞争日益加剧。在过去的几年中，这类解决方案主要影响了市场的增长。顶级的移动应用程序开发人员正在将人工智能的功能集成到许多应用程序中。2017年将在大数据中采用人工智能提供一个更大的愿景。 在大数据分析解决方案的行业领先企业中，大数据技能和项目提供了可观的薪酬标准。过去几年，随着大数据在市场上的发展，数据科学家和数据库专业人员的薪酬得到更多的增长。专家们表示，随着大数据需求的增加，从事大数据项目的移动应用开发者的薪酬将会大幅增长。
《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：
大数据+人工智能培训课程哪家有
大数据+人工智能培训课程哪家有 随着云计算、大数据、人工智能飞速发展新一轮IT热潮来临，网络环境发生了巨大改变，企业上云、产品智能化等等，在享受这技术创新带来的便利，随之而来的还有前所未有的安全威胁，各种各样的网络事件、信息裸奔、系统瘫痪等一系列安全事件，让网络空间成为没有硝烟的战场。互联网给人们生活带来便利的同时，网民个人信息也陷入“裸奔”的尴尬局面。如何保护网上信息安全和数据安全受到整个社会的空前关注。 今年1月，科技部部长万钢在2017年全国科技工作会议上指出，“科技创新2030—重大项目”将尽快编制完成实施方案。国家网络空间安全作为六个重大科技项目之一被列入其中，吹响了网络安全科技创新的总号角。 当我们还在用“堵”的方式进行被动式防御时，各种信息已经延伸到了网络的各个角落，严重威胁着个人、企业的生命和经济的安全。在这个“无边界世界”里，基于用户行为分析、大数据业务风控、可视化等技术的“察知”成为安全防护的关键，网络安全向更快(机器学习、人工智能、自动化)、更准(行为识别、可视化)等方向加速演进。 事实上，RSA总裁Amit Yoran曾经表示，传统的网络安全防御技术已
无法抗衡新的安全威胁，以防火墙为代表的被动防御策略是失败的，产业需要变革。利用大数据技术、人工智能和技术学习等新技术，让安全看得见，对未知威胁检测、可视化、分析和处置响应成为网络安全行业新的发展方向。 千锋大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，千锋大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，千锋大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。 千锋大数据+人工智能的课程全新上市，重金聘请一流核心骨干讲师，打造互联网大数据课程。让学员在技术的道路上捷足先登，做IT技术达人，成就人生理想。千锋大数据采用全新教学理念，课程中采用企业真实项目，让学员亲身体验企业级项目开发。 近年来，网络技术的革新带来信息安全的新需求，为网络安全发展带来强大动力，围绕用户行为分析、安全可视化、大数据风控等方向的安全创新技术，将是未来网络安全发展的重要方向，也是解决网络安全的更好方法。 学习大数据，就到千锋，集实力和品牌于一身的专业培训机构。
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《人工智能》课程教案 第一章绪论 教学内容：本章首先介绍人工智能的定义、发展概况及相关学派和他们的认知观，接着 讨论人工智能的研究和应用领域，最后简介本书的主要内容和编排。 教学重点： 1．从不同科学或学科出发对人工智能进行的定义； 2．介绍人工智能的起源与发展过程； 3．讨论人工智能与人类智能的关系； 4．简介目前人工智能的主要学派； 5．简介人工智能所研究的范围与应用领域。 教学难点： 1．怎么样理解人工智能； 2．人工智能作为一门学科有什么意义； 3．人工智能的主要学派与其争论焦点； 教学方法：课堂教学为主，充分利用网络课程中的多媒体素材来表示抽象概念。 教学要求：重点掌握人工智能的几种定义，掌握目前人工智能的三个主要学派及对人工智能的理解，一般了解人工智能的主要研究范围和应用领域。 1.1 人工智能的定义与发展 教学内容：本小节主要介绍目前对人工智能的几种定义，并对人工智能的起源和发展进行了总结和分析。 教学重点：几种人工智能的定义和人工智能发展的几个重要时期。 教学难点：理解人工智能的定义与本质。 教学方法：课堂讲授为主。 教学要求：从学科和能力的角度深刻理解人工智能的定义，初步了解人工智能的起源及其发展过程。 1.1.1人工智能的定义 定义 1智能机器 能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks) 的机器。 定义 2人工智能(学科) 人工智能 ( 学科 ) 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。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。 定义 3人工智能(能力) 人工智能 ( 能力 ) 是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、
《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…………………………………………………………………………………………………………… …………………………
人工智能课程体系与项目实战
人工智能课程体系及项目实战 1、机器学习课程大纲 第一课：Pｙtｈon基础与科学计算库numpy 1、Pythoｎ语言基础 2、Ｐython数据结构(列表,字典,元组) ３、科学计算库Numpy基础 4、Numpy数组操作 5、Ｎumpy矩阵基本操作 6、Numpy矩阵初始化与创建 7、Ｎｕmpy排序与索引 第二课:数据分析处理库与数据可视化库 1、Pandａs数据读取与现实 2、Ｐａndaｓ样本数值计算与排序
3、Ｐandas数据预处理与透视表 4、Paｎｄas自定义函数 ５、Pandas核心数据结构Ｓeries详解 6、Paｎｄas数据索引 7、Mａtpｌotｌｉb绘制第一个折线图 8、Maｔplｏtlib条形图，直方图,四分图绘制 9、Matplotliｂ数据可视化分析 第三课:回归算法 １、机器学习要解决得任务 2、有监督与无监督问题 3、线性回归算法原理推导 ４、实现简易回归算法 5、逻辑回归算法原题 ６、实战梯度下降算法
第四课:案例实战信用卡欺诈检测１、数据与算法简介 2、样本不平衡问题解决思路 3、下采样解决方案 4、正则化参数选择 5、逻辑回归建模 6、过采样与ＳＭOＴE算法 第五课:决策树与随机森林 1、熵原理,信息增益 2、决策树构造原理推导 ３、ID３，C4、5算法 4、决策树剪枝策略 5、随机森林算法原理 6、基于随机森林得特征重要性选择
第六课:Kaggｌe机器学习案例实战 1、泰坦尼克船员获救预测 2、使用ｐandas库进行数据读取与缺失值预处理 3、使用scikit-leaｒn库对比回归模型与随机森林模型 4、GBDＴ构造原理 ５、特征得选择与重要性衡量指标 6、机器学习中得级联模型 7、使用级联模型再战泰坦尼克 第七课:支持向量机算法 1、SVM要解决得问题 2、线性SＶM原理推导 3、SＶM对偶问题与核变换 4、soft支持向量机问题 ５、多类别分类问题解决方案
大数据人工智能课程培训
大数据人工智能课程培训 依据IDC的调查报告显示，2017年大数据相关岗位空缺将升至900万，巨大的技术人才空缺，让众多互联网技术人才培训机构看到先机，那么想学习大数据，该去哪家比较好呢？为什么很多人都推荐千锋大数据课程培训呢？ 其实，同行业之间的比较总会带有尖锐性的特点，其实这种尖锐性的特点对比并不是划清好与坏的标准，只是想让更多关注相关内容的人在短时间内了解各自培训机构的优势不同而已。 下面我们就来共同看看千锋大数据课程培训的优势特点： 采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成； 讲师的团队素质够硬，工作15年的开发经验的大牛（总监级）进行授课； “技术+ 项目”是先进的内容，是以北京的中关村、西二旗等IT公司密集的公司为技术背景，如：Sina&微博的推荐系统项目，作为教学项目等； 数据来源于一线互联网公司的源数据，作为学生的结业项目，具有一定的商业价值； 严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark的版本迭代，机器学习中的算法革新； 贯穿整个项目教学环节，能够潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，
既能独立思考，又能组织团队开发； 定期组织与一线名企的工程师，进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向； 课余时间，定期邀请其他领域的技术专家，与学生互动，其讲解内容除了本专业以内知识内容，还有以外的知识扩展，其目的是进一步拓展学生的视野，为未来在工作中的技术选型、岗位调配、服务与大数据分析等，打下良好的基础。 另外，据千锋大数据讲师介绍：“在千锋大数据课程培训毕业的学员，未来不仅可以在生产、管理及服务第一线从事大数据系统建设与规划、运维、测试、技术支持与销售工作，也可胜任企事业单位的大数据应用开发、管理与维护、培训教育机构的大数据教育与培训等工作。 学习大数据，当属千锋；学真正的大数据技术，高薪就业不用愁！
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。
人工智能论文机器学习与大数据
《人工智能》课程结课论文课题：机器学习与大数据 姓名： 学号： 班级： 指导老师： 2015年11月13日
机器学习与大数据 摘要 大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。大数据时代的来临，随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。然而随着大数据“越来越大”的发展趋势，我们在分析和处理的过程中感觉到的困难也愈加的多了。这个时候我们想到了机器学习。机器学习几乎无处不在，即便我们没有专程调用它们，它们也经常出现在大数据应用之中，大数据环境下机器学习的创新和发展也倍加受到了关注。 关键词：大数据；机器学习；大数据时代 Machine learning and big data Abstract Big data is not only refers to the huge amounts of data, and to talk about these data are structured, broken, can't use the traditional method of processing of the era of big data, with the industry to the explosion of data volumes, large data concept is more and more , as the data, the development trend of "growing" in the process of analysis and processing we feel is more time we thought about the machine learning is almost everywhere, even if we don't have to call them specially, they are also often appear in the big data applications, large data machine learning under the environment of innovation and the development also has received
人工智能教案
人工智能教案 Document serial number【LGGKGB-LGG98YT-LGGT8CB-LGUT-
人工智能教案 教学目标： 知识目标：了解人工智能（AI）的定义。知道常见的人工智能应用。 技能目标：能够分析“AI会取代人类吗？”这个问题。 情感目标：能够对AI产生兴趣，理性认识AI。 重难点： 重点：人工智能的定义，了解人工智能的应用。 难点：看待AI威胁论。 教学过程： 导入：你知道AlphaGo吗？（引起同学兴趣） 解释AlphaGo是什么? 同学们观看这幅图片,认识他是谁吗？（柯洁） 我们来读读他的微博：决战前夕，感慨万千... 在这个特殊的时间，我有些话想和热爱围棋、关注围棋、关注我的朋友们说: 无论输赢，这都将是我与人工智能最后的三盘对局 很多人可能会问为什么？ 其实私底下我已经与朋友家人说了很多次这样的想法，现在的AI进步之快远超我们的想象。像国产的绝艺、日产的ZEN虽然和AIphago还有着较大差距，但已经表现出超强的实力了...我相信未来是属于人工智能的。
可它始终都是冷冰冰的机器，与人类相比，我感觉不到它对围棋的热情和热爱。对它而言...它的热情——也只不过是运转速度过快导致CPU发热罢了。 我会我用所有的热情去与它做最后的对决，不管面对再强大的对手——我也绝不会后退！至少这...最后一次... 拼尽全力后，无论结果...管他口中是是非非，来一首《沧海一声笑》..岂不美哉、快意？我淡然笑到... 不眠夜，且看且珍惜，请大家欣赏我最后的三盘人机大战。? 我们可以感受到柯洁什么样的心态？ 我们可以用一句话来表明：人工智能赢了棋，人类却赢得了未来。 其实这人工智能时代的序幕！ 那么什么是人工智能呢？请同学起来回答。 定义：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工：人力所能及制造的。 智能：涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。 接下里，我们了解人工智能的发展。（现阶段的人工智能播放视频） 我们现在是什么时代？是互联网时代 未来是属于人工智能的时代!他们有什么区别呢？ 区别：互联网只是把原来存在的方式变得更加有效（连接万物）。
青少年人工智能考级一级课程体系标准2019年
附件 《人工智能基础》（1级）课程标准 课程名称、代码：人工智能基础 总学时数：24 理实一体化课时：24 学分数：2 适用专业：信息类（中小学生） 一、课程的性质 1、任选课； 2、技能拓展课程； 3、理实一体化课； 二、课程定位 《人工智能基础》课程是信息类及相关专业有兴趣钻研人工智能及创客应用学生的技能拓展课程。主要学习人工智能与机器人、金属材料和非金属材料、力和运动、电器控制、计算机与数学及编程思维等内容。 三、课程设计思路 以培养基于人工智能应用人才为目标，以实际的小项目为主线，讲解从工程到计算、从计算机到深度学习、从传感到控制等多学科知识。注重对学生实际应用技能和动手能力的培养。课程按PBL的方式设计情境，符合学生的认知过程。 四、课程基本目标 1、知识目标 （1）了解人工智能与机器人。 （2）理解结构的稳定性。 （3）学习力和运动。 （4）学习电气控制。 （5）理解计算机与数学。 （6）学习数制及其转换。 （7）了解计算机系统的组成。 （8）了解计算机网络。 （9）理解杠杆结构。 （10）理解伸缩结构。 （11）理解齿轮传动。 （13）理解其他传动。 （14）综合应用。
2、技能目标 （1）能够较为熟练使用器材进行各种静态物体的搭建。 （2）能够简单完成各种实物的草图设计。 （3）能够解释现实生活中特定事物结构的基本原理。 （4）能够进行个性化的创意搭建。 3、学习素质养成目标 （1）通过课程小案例实践，激发学生的自学潜力，使学生具有一定的自学习惯，在学习中动手动脑的良好习惯； （2）通过以小组形式组织学生进行小创客实训和开发，为培养学生的团队意识、组织协调能力、创新思维能力，在小创客实施中要求对学生进行分组，并以小组完成实训（实验）效果来评定个人成绩。 （3）通过多个小创客的搭建，培养学生综合应用所学知识的能力。 （4）通过小创客的搭建，培养学生以工程和计算思想解决问题的能力。 五、先修课程 无 六、教学内容及学时安排 1、课程主要内容说明 该课程通过几个学习情境的设计，使学生学习人工智能基础相关技术和应用，培养学生的自学能力和团队协作能力，具备一定的工程和计算思维，来解决生活中的一些实际问题。 2、课程组织安排说明 采用“实例教学，问题引动”、“学生为主体，教师为主导”的教学组织形式。在教学过程中，采用以搭建器材作为知识的载体，追踪学生的兴趣和问题，由实例去操纵学生自己主动发现、分析和处理问题。注意通过小型作品的搭建、使用，来激发学生的学习主动性和加深对一些概念的理解。
大数据人工智能开发培训课程
大数据人工智能开发培训课程：这三个要点一定要知道随着互联网和科技的发展，人工智能也逐渐成为未来科技发展的重要方向，而在大数据时代的今天，对于数据采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目。那么在人工智能和大数据的开发培训课程学习过程中，有哪些特别需要注意的要点呢？今天千锋小编就带大家先了解一下其中的三大要点。 要点一：数据并不是万能的 根本上看，机器学习算法并不是魔法，它需要从训练数据开始，逐步延伸到未知数据中去。例如假设你已经对数据的分布规律有所了解，那么通过图模型
来表达这些先验的知识会非常有效。除了数据以外，你还需要仔细的考虑，该领域有哪些知识可以应用，这对开发一个更有效的分类器会很有帮助。数据和行业经验结合往往能事半功倍。 要点二：泛化能力是目标 机器学习实践中普遍存在的一个误区是陷入处理细节中而忘了当初的目标——通过调查来获得处理问题的方法。 测试阶段是验证某个方法是否具备泛化能力(generalization ability)的关键环节(通过交叉验证、外部数据验证等方法)，但是寻找合适的验证数据集不容易。如果在一个只有几百个样本的集合上去训练有数百万维特征的模型，试图想获得优秀的精度是很荒唐的。 要点三：相关关系不等同于因果关系 这一点值得反复强调，我们可以通过一句调侃的话来解释：“地球变暖、地震、龙卷风，以及其他自然灾害，都和18世纪以来全球海盗数量的减少有直接
关系”。这两个变量的变化有相关性，但是并不能说存在因果关系，因为往往存在第三类(甚至第4、5类)未被观察到的变量在起作用。相关关系应该看作是潜在的因果关系的一定程度的体现，但需要进一步研究。 学习大数据人工智能开发课程，专业和技巧都是要有的！千锋大数据人工智能课程用专业的课程打造专业的你，感兴趣的可以联系小编了，优惠福利、视频资料一应俱全！
《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；
我谈人工智能与教师教学
我认识的人工智能与教师教学 江西省上饶市广丰区东关小学祝志伟 自从Alpha Go陆续战胜了包括李世石、柯洁等在内的围棋世界顶尖高手之后，人工智能瞬间“火”了，火速成为2017年、2018年最火热的话题之一。如今各行各业都在谈人工智能“AI”，那么人人都在谈的AI到底是什么呢? 人工智能就是用计算机来代替人类做一些繁杂的运算。它计算正确率很高，反应也很快。这都源于人类嵌入式储存的知识库。脱离了人类输入的知识库，那么它的创新能力应该是为0。人脑是充分体现人类从学习到运用，再到创新的一个复杂的运算核心。它是我们人类所能运用的最犀利的武器和最突出的代表。没有人脑，我们人类，也就失去了存在的意义。综上所述，人工智能是绝对不能代替人脑的。所谓的人工智能，它的智能并不是真正的智能，还是人工输进去各种程序和知识，使他获得一个正确而迅速的一个应变。所以，或许它可以战胜许多人，但战胜不了创新的人。 而教育，就是人类对于自身成长以及知识的传承、运用和创新。什么是真正的教育？德国著名哲学家雅斯贝尔斯形象地描绘为，用一棵树撼动另一棵树，一朵云推动另一朵云，一颗心灵唤醒另一颗心灵。教师正在努力从教学的主宰者、知识的灌输者向学生的学习伙伴、引导者的方向转变。但是，自人工智能出现起，就存在一种人工智能威胁论，假设未来人工智能不仅在教育的技术层面，而且在知识层面应
用得越来越成熟，那么人工智能是否会取代人类教师呢? 人工智能将会是新时代教师的得力助手。但它永远不可能取代老师。因为老师并不是单纯的授业解惑。“师者，传道授业解惑也。”未来人工智能不会完全替代教师，但是在人工智能时代，教师的角色会发生比较大的变化。“一些比较重复的劳动，像知识的传递，技能的训练，这些是能够被人工智能取代的，教师角色的变化他们可以把精力、才华放在更重要的地方就是育人的部分，就是属于传道的部分。未来人类教师核心价值我觉得更多是在育人。”老师不单单要引导学生的知识与情感。还要引导他们人生观，价值观，世界观。还要培养他们的创新意识，创新能力。以上这些内容之中，人工智能所能做到的，就只是知识的层面。其余的那种人与人之间的，面对生存和情感传递，以及影响和创新，人工智能是完全不可能做到的。就算看起来好像是做到似的，但从我们人类的心理上来说，面对着冷冰冰的机器是绝对不可能有温暖的感觉。那么在潜意识里面，始终是两种完全不同的物种，所以两者交流不可能是欣然和惬意的。更不可能是深层次心悦诚服的那种引领后的追随，追随后的开拓。人工智能说到底，就是披着科学高度的一种高级工具而已。它完全不具备主观能动性。所以，它完全替代不了教师这个教育中最重要的角色。如果哪个国家要用人工智能完全替代老师的角色，我敢断言，他们国家一定正在快速走向了灭亡。 人工智能进入教育的使命应该是让教师腾出更多地时间和精力，创新教育内容、改革教学方法，让教育变得更好。目前人工智能在教
《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
人工智能教案课程
人工智能教案 教学目标： 知识目标：了解人工智能（AI）的定义。知道常见的人工智能应用。 技能目标：能够分析“AI会取代人类吗？”这个问题。 情感目标：能够对AI产生兴趣，理性认识AI。 重难点： 重点：人工智能的定义，了解人工智能的应用。 难点：看待AI威胁论。 教学过程： 导入：你知道AlphaGo吗？（引起同学兴趣） 解释AlphaGo是什么? 同学们观看这幅图片,认识他是谁吗？（柯洁） 我们来读读他的微博：决战前夕，感慨万千... 在这个特殊的时间，我有些话想和热爱围棋、关注围棋、关注我的朋友们说:无论输赢，这都将是我与人工智能最后的三盘对局 很多人可能会问为什么？
其实私底下我已经与朋友家人说了很多次这样的想法，现在的AI进步之快远超我们的想象。像国产的绝艺、日产的ZEN虽然和AIphago还有着较大差距，但已经表现出超强的实力了...我相信未来是属于人工智能的。 可它始终都是冷冰冰的机器，与人类相比，我感觉不到它对围棋的热情和热爱。对它而言...它的热情——也只不过是运转速度过快导致CPU发热罢了。 我会我用所有的热情去与它做最后的对决，不管面对再强大的对手——我也绝不会后退！至少这...最后一次... 拼尽全力后，无论结果...管他口中是是非非，来一首《沧海一声笑》..岂不美哉、快意？我淡然笑到... 不眠夜，且看且珍惜，请大家欣赏我最后的三盘人机大战。? 我们可以感受到柯洁什么样的心态？ 我们可以用一句话来表明：人工智能赢了棋，人类却赢得了未来。 其实这人工智能时代的序幕！ 那么什么是人工智能呢？请同学起来回答。 定义：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工：人力所能及制造的。 智能：涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。
人工智能课程体系基础理论指导-逻辑思考力
AI课程体系基础理论指导——逻辑思考力 引言 AI课程体系基础理论指导即人工智能课程体系基础理论指导，之所以这样来定义我们即将要讲授的内容，是因为，我们所谈及的内容在一些人看来不能称其为课程，因为这是一个人人都有的基本能力，是在生活历练中发展起来的。而笔者认为，无论是具体的还是抽象的事物，都有其从无知到认知的过程，例如我们常常提及的情商，智商，情感，诚信，表达力，思考力等等，当我们意识到其存在的意义的时候，它就是一门具体的科学，值得我们去发现，去研究，便于我们更好的学习，利用和发展其规律。不论是生产力提高，物质丰富方面，还是人类种族特征，民族综合素养方面都有着重要而深远的意义。 基于这样的原因，我们暂时没有将我们要讲授的内容作为具体的课程内容来使用，但是在我们的所有课程中，又完全离不开我们现在所要提及的知识。所以我们将其暂定为我们课程体系中的一个重要的基本理论指导思想，在我们的所有课程中围绕着这方面能力的锻炼来展开我们所有课程的学习，我们称之为“逻辑思考力”。 在人工智能课程体系（以下简称为“AI课程体系”）的所有课程中，每当提及学习人工智能的好处时，除了社会发展的需要，孩子未来规划的需要以外，谈及最多的就是对学习者逻辑思维能力的建立和培养。
那么什么是逻辑思维？逻辑思维的具体内容又是什么呢？逻辑思维是具体的事物还是抽象的过程呢？逻辑思维是一门专业的技能还是人人都应具备的基本素养呢？ 从简单意义上来讲，所谓逻辑，可以理解为有层次，有条理，有顺序，即它符合我们对事物、事件的认知过程。当一个人描述一件事物或讲一个小故事的时候，听者很快便听懂了，并跟随其进入了他所设计的场景中，这时我们会说这个人讲话是很有章法，有条理，有逻辑的。与之相反，一个人讲了很多遍，说了很长时间却仍然让听者一头雾水，通常这样的表达可以认为是无顺序，无逻辑的。那么所谓的思维又是什么呢？思维就是想，想法，想象。是对一切事物的认识、认知、理解、消化、掌握、运用发展的一系列过程。古人云：三思而后行、行成于思、学而不思则罔、思而不学则怠，这些都是强调了思维的重要性。由“思”而知事、知人、知礼、知道、知法。故有中国思想家、教育家陶行知的“行是知之始，知是行之成”的名言警句。将二者结合在一起，则为逻辑思维，即有顺序，有条理，有层次、分阶段的去思考，分析一件事物的过程，即可以称之为逻辑思维。 我们需要知道的是思维是一种人人都具有的能力，即思考力，而逻辑对于思维来讲是一种方法，方式。逻辑思维是一种按逻辑性去思考问题的能力。这种逻辑思维的能力可以高效的解决我们生活中遇到的所有问题。在我们面对生活中所有问题时，可以摆脱不必要的烦恼，保持理性，情绪稳定，成熟而稳重的去面对，使自己成为一个高效而快乐的人。
小学六年级《信息技术》 23《初识人工智能》教学设计
第23课初识人工智能 一、教材分析 本课是人工智能模块的起始课，目的是要让学生通过学习了解人工智能的基本概念和发展历程，从而走近人工智能，更多地感受计算机科学发展对我们生活的影响，同时通过对现代人工智能里程碑事件的了解，更好地促进学生融入到探索与发现人工智能的学习中。 二、学情分析 本节课的教学对象是六年级的学生，他们对人工智能的应用有一定的了解，但这种了解只基于应用本身，对人工智能的概念和发展历史的认识是比较模糊的。同时，对于与人工智能相关的计算机发展，机器人、编程知识等也有一定的了解，但知识之间是相对割裂的。所以，可以通过资料收集、交流讨论、对比想象等形式发挥学生的主观能动性，更好地让全体学生主动参与获取新知。 三、教学目标与要求 1. 知识与技能 （1）知道人工智能的基本概念。 （2）了解人工智能的发展史。 （3）了解人工智能的分类，感受生活中的人工智能。 2. 过程与方法 通过视频展示、讨论交流、对比想象等方式，感受和认知人工智能的概念和相关知识。 3. 情感态度与价值观 （1）感受人工智能对生活和学习的作用，产生并保持学习的兴趣。 （2）通过对人工智能的对比想象分析，培养学生的分析和语言表达能力。
（3）能辩证认识人工智能对社会和生活带来的影响。 4. 行为与创新 通过发现和体验生活中的人工智能，提升学生的观察与思考的能力，激发学生的探究与学习兴趣。 四、教学重点与难点 1.重点： （1）了解计算机科学与人工智能之间的关系。 （2）了解人工智能发展的历史，及其重要性。 （3）了解人工智能的分类，感受生活中的人工智能。 2. 难点：知道人工智能的基本概念。 五、教学方法与手段 1. 方法：通过视频激发学生的学习兴趣，在教学过程中利用体验式学习、自主探究和小组合作交流学习等形式结合，重点培养学生对人工智能的兴趣和探究热情。 2. 手段：多媒体教学网络、教师课件展示。 六、课时安排 安排1课时。 七、教学过程 （一）导入 同学们，你们知道人工智能吗？今天，我们来通过一段视频了解一下。