研究生人工智能概论：发展、内容与学习路径

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。