| 课程号 |
04835300 |
学分 |
1 |
| 英文名称 |
Frontiers of Artificial Intelligence |
| 先修课程 |
人工智能基础/引论 |
| 中文简介 |
人工智能前沿课程将探讨最新的人工智能技术和发展趋势。本课程将从机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习等人工智能研究领域出发，涵盖自主驾驶、人机交互、机器人、医疗保健、金融科技等领域的应用案例。学生将学习如何应用人工智能解决实际问题，并了解人工智能的前沿领域，发展趋势及其对社会和工作的影响。 |
| 英文简介 |
The frontiers of artificial intelligence course will explore the latest AI technologies and trends. This course will introduce fundamental concepts such as machine learning, deep learning, natural language processing, computer vision, and reinforcement learning, and cover application cases in fields such as autonomous driving, human-machine interaction, robotics, healthcare, and fintech. Students will learn how to apply AI to solve real-world problems and understand the development trends of AI and its impact on society and work. |
| 开课院系 |
信息科学技术学院 |
| 通选课领域 |
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| 是否属于艺术与美育 |
否 |
| 平台课性质 |
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| 平台课类型 |
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| 授课语言 |
中英双语 |
| 教材 |
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| 参考书 |
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| 教学大纲 |
针对人工智能领域的前沿方向进行讲座型介绍，让学生了解目前最前沿的研究方向。同时，通过邀请相关方向的国内外专家，提供同学们和领域内资深专家直接的面对面交流机会。
人工智能前沿课程将探讨最新的人工智能技术和发展趋势。本课程将从机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习等人工智能研究领域出发，涵盖自主驾驶、人机交互、机器人、医疗保健、金融科技等领域的应用案例。学生将学习如何应用人工智能解决实际问题，并了解人工智能的前沿领域，发展趋势及其对社会和工作的影响。
课程组织形式主要以邀请国内外相关领域知名研究者开展讲座形式展开，预计将涵盖以下内容，总计32学时（预计由8个半天长度的讲座组成）
1. 人工智能和机器学习基础理论前沿研究讲座（4课时）
主要聚焦人工智能理论研究前沿相关工作和成果，如算法理论性分析、人工智能算法机理发现等。
2. 机器学习前沿研究讲座（8课时）
主要聚焦机器学习研究前沿相关工作和成果，如可解释机器学习、生成式机器学习、对抗机器学习等新型机器学习范式。
3. 自然语言处理（NLP）前沿研究讲座（8课时）
主要聚焦于自然语言处理研究前沿相关工作和成果，如通用对话人工智能（如ChatGPT），领域自然语言处理应用（如医疗文本处理）等。
4. 图像处理（CV）前沿研究讲座（8课时）
主要聚焦于图像处理研究前沿相关工作和成果，如人工智能绘画（如Stable Diffusion），领域图像处理应用（如医疗图像处理）等。
5. 机器学习隐私保护和伦理前沿研究讲座（4课时）
主要聚焦于机器学习隐私保护和伦理研究前沿相关工作和成果，如人工智能模型的隐私泄露、公平性、法律合规性等。
以上为整体课程内容范围与各部分内容占比。具体讲座内容将根据每学期邀请到的研究人员及人工智能研究进展进行实时调整，以保证课程在开课时间段的科学性和前瞻性。
课堂讲座与讨论
课后报告
课堂考勤与课后报告相结合
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| 教学评估 |
王乐业：
学年度学期：22-23-3，课程班：人工智能前沿1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：10.0，课程得分分数段：100-105；
董豪：
学年度学期：22-23-3，课程班：人工智能前沿1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：10.0，课程得分分数段：100-105；
仉尚航：
学年度学期：22-23-3，课程班：人工智能前沿1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：10.0，课程得分分数段：100-105；
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