"模式识别与人工智能教学指南及要求"

本课程是一门关于模式识别与人工智能的专业课程，主讲老师是王丽会，所在单位是计算机科学与技术学院。该课程的对象包括计算机专业的本科生、学院的硕士研究生以及博士研究生的选修课之一。涉及的相关学科包括统计学、概率论、线性代数、形式语言、人工智能、图像处理、计算机视觉等。教学方法着重讲述模式识别的基本概念、基本方法和算法原理，并注重理论与实践的紧密结合，在实例教学中讲述如何将所学知识应用到实际应用中。教学目标包括掌握模式识别的基本概念和方法，有效地运用所学知识和方法解决实际问题，并为研究新的模式识别的理论和方法打下基础。基本要求包括完成课程学习并获得学分，提高要求则是能够将所学知识和内容用于课题研究，解决实际问题。教材和参考文献包括了《现代模式识别》、《模式识别－原理、方法及应用》以及《Pattern Classification, 2nd ed》等。 在本课程中，学生将会系统地学习到模式识别与人工智能的相关知识。通过对模式识别的基本概念、基本方法和算法原理的着重讲述，学生将能够深入理解模式识别的基本理论，并能够将这些理论应用到实际问题中去，为研究新的模式识别的理论和方法打下基础。 同时，本课程还将通过实例教学的方式，帮助学生更好地掌握模式识别的知识。通过实例讲述如何将所学知识运用到实际应用之中，学生将更好地理解和掌握知识的实际运用，提高解决实际问题的能力。本课程避免引用过多的、繁琐的数学推导，着重在让学生掌握实际应用的能力，从而更好地为他们的未来职业发展做好准备。 此外，本课程还会对模式识别的教学目标进行明确。通过课程学习，学生将掌握模式识别的基本概念和方法，能够有效地运用所学知识和方法解决实际问题。除了满足基本要求外，提高要求则是能够将所学知识和内容用于课题研究，解决实际问题。通过这些教学目标的指导，学生将能够更好地应用所学知识，提高自己的综合能力。 最后，本课程还提供了多种教材和参考文献，为学生的学习提供了充分的资源支持。学生可以通过这些参考书籍对所学知识进行进一步的学习和提高，为以后的学习和研究提供更好的基础。 综上所述，本课程对模式识别与人工智能的学习提供了全面的指导和支持。通过系统的教学安排和明确的教学目标，学生将能够全面地掌握模式识别与人工智能的知识，并能够更好地应用这些知识。通过本课程的学习，学生将为未来的学习和研究打下坚实的基础。