山东大学人工智能导论2024

### 山东大学2024年人工智能导论课程概述

#### 课程基本信息
- **课程名称**: 人工智能导论
- **开设院校**: 山东大学
- **授课对象**: 计算机科学与技术及相关专业的本科生和研究生
- **学分**: 3 学分
- **总学时**: 48 学时 (理论讲授 36 学时, 实验上机 12 学时)

#### 教学目标
本课程旨在使学生掌握人工智能的基本概念、原理和技术方法，了解人工智能的发展历程及其应用领域。通过学习，培养学生分析问题的能力以及利用人工智能解决实际问题的能力。

#### 主要内容安排

##### 第一部分 基础知识介绍
- 第一章 绪论
- 人工智能定义与发展历史
- 当前主要研究方向和发展趋势

- 第二章 数理基础
- 概率统计初步
- 线性代数简介
- 图论基础知识

##### 第二部分 核心算法讲解
- 第三章 搜索策略
- 不知情搜索(广度优先搜索、深度优先搜索等)[^1]

- 第五章 博弈树搜索
- Minimax算法及Alpha-Beta剪枝优化

- 第六章 机器学习入门
- 监督学习、无监督学习的概念区分
- 几种常见分类器的工作机制(KNN、决策树等)

- 第七章 自然语言处理概览
- 文字表示模型(word embedding), 句法语义解析工具(Spacy, NLTK)

##### 第三部分 应用实践探讨
- 第八章 AI伦理道德和社会影响讨论会
- 探讨AI带来的社会变革和个人隐私保护议题

- 第九章 大作业项目指导
- 结合前面所学知识点完成一个小规模的人工智能工程项目开发

#### 考核方式
平时成绩占40%，期末考试占60%；其中平时成绩包括但不限于课堂表现、实验报告提交情况等方面综合评定。

def calculate_final_score(class_performance, final_exam):
    """
    Calculate the final score based on class performance and final exam.
    
    Args:
        class_performance (float): The average score of all assignments during semester.
        final_exam (float): Score obtained from end-of-term examination.

    Returns:
        float: Final overall grade calculated as weighted sum.
    """
    return round((class_performance * 0.4 + final_exam * 0.6), 2)