人工智能技术与应用课程详细信息

课程号 04834560 学分 2
英文名称 Artificial Intelligence Technologies and Applications
先修课程 无必须先修课程。有计算机基础类课程知识更佳。
中文简介 人工智能经过多年的发展,取得令人瞩目的成就,正在深刻地改变着我们的生产生活,加速我们迈进“智能时代”。有理由认为,不论我们从事什么专业什么行业,人工智能应该是一种必备的基本素养。

本课程面向北京大学智能学科相关专业之外的学生,力求系统性地给同学们呈现人工智能的基本全貌,将课程定位为现代大学生的必备核心素质课。
英文简介 With the decades of development, artificial intelligence has achieved remarkable achievements, and brought a profound impact on our lives and our society. We are now steeping into the so-called “age of Intelligence”. It is reasonably believed that AI should be a necessary basic quality no matter what profession or industry we are engaged in.
Faced to students from majors outside Intelligence Science or related, this course strives to systematically present the basic overall picture of AI, positioning as an essential core quality course for modern college students.
开课院系 信息科学技术学院
通选课领域  
是否属于艺术与美育
平台课性质  
平台课类型  
授课语言 中文
教材 无;
Artificial Intelligence: A Modern Approach,Stuart J. Russell, Peter Norvig,Pearson Education,2010,
参考书 3,9789332543515;
教学大纲 课程基本目的:
(1) 一方面,本课程结合多个非智能学科专业的实际背景问题,系统性地介绍人工智能的基本概念、主要思想和最新前沿进展。使同学们能对AI的基本概貌有较深入的认识和把握。
(2) 另一方面,通过课程教学中的积极互动,使同学们能结合对AI的学习和理解,具备利用AI的思想分析自身专业一些实际问题的基本能力。
(3) 通过本课程教学,结合不同专业的实际背景,为碰撞产生火花奠定基础,既有望对相关专业已有问题探索更有效便捷的求解途径,也可为人工智能领域新方法新思想提供养分,是个双赢的局面。
课程面向非智能相关学科专业本科生,主要包括以下内容: 人工智能的基本概念、智能机器人技术、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、计算机听觉、数据科学与大数据技术、问题求解的搜索策略、智能机器人应用、人工智能伦理等。

结合课程教学目标,主要教学内容设置及学时分配如下:
No.               Contents                                                          Lecturers
Lecture 1    What is AI (何为AI)                                                       LUO Dingsheng
Lecture 2    How Our Brain Works (人脑是如何工作的?)                         CHEN Jing  
Lecture 3    Intelligent Agents and Robotics (认识智能机器人)                 LUO Dingsheng
Lecture 4    Machine Learning  (机器学习)                                                       DENG Zhihong
Lecture 5    Natural Language Processing Technologies (自然语言处理技术)            DENG Zhihong
Lecture 6    ANN Models and Deep Learning (人工神经网络模型)               LIU Jiaying
Lecture 7  Intelligent Visual Computing Applications (智能视觉计算)               LIU Jiaying
Lecture 8  Machine Hearing and Speech Technologies (机器听觉与语音技术)         CHEN Jing
Lecture 9  Data Science and Big Data Technologies  (数据科学与大数据技术)       TONG Yunhai
Lecture 10  Knowledge Graph based Data Analysis (基于知识图谱的数据分析)       TONG Yunhai
Lecture 11  Problems Modeling (问题建模)                    LI Wenxin
Lecture 12  Problem-Solving by Searching Technologies (问题求解的搜索技术) LI Wenxin
Lecture 13  Game AI (游戏AI)                                                                 LI Wenxin
Lecture 14  Service Robots for Elderly Care (老龄护理服务机器人应用)        LUO Dingsheng
Lecture 15  Issues to AI ethics and governance (AI伦理与治理的问题)         LUO Dingsheng
Lecture 16  Course Summary (课程总结)                                  ALL
采用“课堂教学+作业+交流讨论+课题实践”相结合的教学形式,涉及以下几个要点:
(1) 注重课堂教学以多媒体讲义为主,辅以板书讲解
(2) 建设基于网站、微信群、邮件组等多种交互手段,形成线上线下结合的教学模式
(3) 鼓励师生之间、助教组与学生之间、学生相互之间积极互动、共同参与到教学中,营造积极交互、体验反馈的教学生态;
(4) 积极探索双赢模式:对学生自身专业有益处,对AI自身发展有养分
课程成绩由以下几部分组成
(1) 平时成绩: 30% (作业、文献阅读、课堂提问、课后讨论)
(2) 实践报告: 30% (结合本专业的实际问题,探讨AI如何应用,形成报告)
(3) 期末考试: 40% (闭卷笔试)
教学评估 李文新:
学年度学期:20-21-1,课程班:人工智能技术与应用1,课程推荐得分:0.0,教师推荐得分:2.5,课程得分分数段:80及以下;
学年度学期:21-22-1,课程班:人工智能技术与应用1,课程推荐得分:0.0,教师推荐得分:8.13,课程得分分数段:85-90;
学年度学期:22-23-1,课程班:人工智能技术与应用1,课程推荐得分:null,教师推荐得分:null,课程得分分数段:80及以下;
学年度学期:23-24-1,课程班:人工智能技术与应用1,课程推荐得分:null,教师推荐得分:null,课程得分分数段:85-90;
童云海:
学年度学期:20-21-1,课程班:人工智能技术与应用1,课程推荐得分:null,教师推荐得分:null,课程得分分数段:80及以下;
学年度学期:21-22-1,课程班:人工智能技术与应用1,课程推荐得分:0.0,教师推荐得分:6.67,课程得分分数段:85-90;
学年度学期:22-23-1,课程班:人工智能技术与应用1,课程推荐得分:null,教师推荐得分:null,课程得分分数段:80及以下;
学年度学期:23-24-1,课程班:人工智能技术与应用1,课程推荐得分:null,教师推荐得分:null,课程得分分数段:85-90;
邓志鸿:
学年度学期:20-21-1,课程班:人工智能技术与应用1,课程推荐得分:null,教师推荐得分:null,课程得分分数段:80及以下;
学年度学期:21-22-1,课程班:人工智能技术与应用1,课程推荐得分:0.0,教师推荐得分:6.67,课程得分分数段:85-90;
学年度学期:22-23-1,课程班:人工智能技术与应用1,课程推荐得分:null,教师推荐得分:null,课程得分分数段:80及以下;
学年度学期:23-24-1,课程班:人工智能技术与应用1,课程推荐得分:null,教师推荐得分:null,课程得分分数段:85-90;
罗定生:
学年度学期:20-21-1,课程班:人工智能技术与应用1,课程推荐得分:0.0,教师推荐得分:2.5,课程得分分数段:80及以下;
学年度学期:21-22-1,课程班:人工智能技术与应用1,课程推荐得分:0.0,教师推荐得分:8.13,课程得分分数段:85-90;
学年度学期:22-23-1,课程班:人工智能技术与应用1,课程推荐得分:null,教师推荐得分:null,课程得分分数段:80及以下;
学年度学期:23-24-1,课程班:人工智能技术与应用1,课程推荐得分:0.0,教师推荐得分:8.5,课程得分分数段:85-90;
刘家瑛:
学年度学期:20-21-1,课程班:人工智能技术与应用1,课程推荐得分:0.0,教师推荐得分:10.0,课程得分分数段:80及以下;
学年度学期:21-22-1,课程班:人工智能技术与应用1,课程推荐得分:0.0,教师推荐得分:7.5,课程得分分数段:85-90;
陈婧:
学年度学期:20-21-1,课程班:人工智能技术与应用1,课程推荐得分:null,教师推荐得分:null,课程得分分数段:80及以下;
学年度学期:21-22-1,课程班:人工智能技术与应用1,课程推荐得分:0.0,教师推荐得分:5.0,课程得分分数段:85-90;
学年度学期:22-23-1,课程班:人工智能技术与应用1,课程推荐得分:null,教师推荐得分:null,课程得分分数段:80及以下;
学年度学期:23-24-1,课程班:人工智能技术与应用1,课程推荐得分:null,教师推荐得分:null,课程得分分数段:85-90;