研究生人工智能概论:发展、内容与学习路径
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更新于2024-07-28
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人工智能概论是一门针对研究生的学位课程,由董春游博士主讲,课程旨在帮助学生理解人工智能的基本概念和发展历程,以及课程的主要教学内容。课程总共分为42个学时,理论讲解占大部分,上机实践和小组讨论也占据一定比例,强调理论与实践的结合。
课程内容包括:
1. **人工智能概述**:这部分介绍了AI的定义、历史发展和当前的研究热点,使学生对整个领域有一个宏观认识。学生将从一般了解转向深入研究,学会区分重点与一般性知识。
2. **学习方法**:课程强调了处理好一般了解与重点掌握的关系,例如计算机应用技术专业的学生应注重理论与编程技能的结合,而管理专业的学生则着重于不确定多属性决策方法的应用。同时,课程鼓励学以致用,通过撰写小论文和大论文的方式,提升实际问题解决能力。
3. **主要参考资料**:教师推荐了一系列经典教材和国际知名作者的作品,如王永庆的《人工智能原理与方法》,史忠植和王文杰的《人工智能》,以及国外权威书籍如Michael Negnevitsky的《Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems》和Nils J. Nilsson的《Artificial Intelligence: A New Synthesis》。这些书籍覆盖了人工智能的理论基础、方法论和最新进展。
4. **人工智能课程内容**:除了基础的理论框架,课程还将涉及机器学习、人工智能技术的具体应用,如智能系统设计、算法开发以及科研论文写作技巧。目标是培养具备发表高质量论文的能力,包括可能的EI级论文。
5. **考核方式**:课程考核采用多元评价体系,包括撰写读书报告、平时报告和最终论文,希望学生能提交能够体现所学知识和技能的研究成果。
这门课程为研究生提供了全面的人工智能教育,不仅涵盖了理论知识,还注重实践技能的培养,并且关注学术论文的撰写和发表,使得学生能在跨学科的背景下深入理解和运用人工智能技术。
2020-07-14 上传
2021-11-13 上传
2021-09-21 上传
2021-09-29 上传
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2021-09-21 上传
dongchunyou1962
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