学分/学时：3学分/48学时

授课对象： 计算机科学、信息技术、数据科学等相关专业学生，以及对人工智能有兴趣的跨学科学生。

课程性质： 专业导论与路径规划

教学目标：

理论框架构建： 使学生全面了解人工智能的基本概念、发展历程、主要分支领域及其在现代社会中的应用。

技能路径规划： 帮助学生根据个人兴趣与职业规划，制定合适的人工智能学习路径，包括数学基础、编程技能、算法理解等。

实践能力培养： 通过项目实践、案例分析和编程练习，提升学生的动手能力和问题解决能力。

前沿视野拓展： 让学生了解人工智能的最新研究动态、技术趋势和未来发展方向，激发创新思维。

教学内容与安排：

第一模块：人工智能基础（12学时）

1.1 人工智能概述

定义、历史、分类与应用

1.2 数学基础

线性代数、概率论与统计学、微积分

1.3 编程基础

Python编程语言入门

数据结构与算法基础

第二模块：人工智能核心技术（16学时）

2.1 机器学习

监督学习、无监督学习、强化学习

常用算法与框架（如scikit-learn、TensorFlow）

2.2 深度学习

神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）

深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）

2.3 自然语言处理（NLP）

词嵌入、文本分类、机器翻译

NLP工具与库（如NLTK、SpaCy）

第三模块：人工智能应用与实践（12学时）+ 项目实践（8学时）

3.1 计算机视觉

图像识别、物体检测、图像生成

应用案例与项目实践

3.2 语音处理与识别

语音识别、语音合成

应用案例与项目实践

3.3 推荐系统与数据挖掘

用户画像、协同过滤、内容推荐

应用案例与项目实践

项目实践：

学生在指导老师的帮助下，选择一个感兴趣的人工智能应用领域，完成一个小型项目，包括问题定义、数据收集与预处理、模型选择与训练、结果分析与展示。

第四模块：人工智能前沿与伦理（4学时）

4.1 人工智能最新研究动态

深度学习最新进展、生成对抗网络（GANs）、强化学习新应用

4.2 人工智能伦理与法律

数据隐私、算法偏见、人工智能责任与监管

考核方式：

平时成绩（包括课堂参与、作业、小组讨论）：40%

项目实践报告与展示：40%

期末考试（理论与应用知识测试）：20%

参考资料：

[指定教材]：《人工智能：一种现代方法》、《Python编程：从入门到实践》、《深度学习》等

相关学术论文、在线课程（如Coursera、edX上的AI课程）、开源项目与代码库

行业报告、技术博客、专业期刊等

备注： 本教学大纲旨在为学生提供一个全面而系统的人工智能学习路径，既涵盖基础理论与核心技术，又注重实践应用与前沿探索。教学过程中，教师应鼓励学生积极参与项目实践，培养其解决实际问题的能力，并引导学生关注人工智能的伦理与社会影响，培养负责任的AI人才。