《人工智能技术》教学大纲

《人工智能技术》教学大纲

一、课程概要
课程名称 人工智能技术 课程代码
课程学分 3 课程学时 共48学时，理论30学时，实验18学时
课程类别 通识教育：基础课程 核心课程 一般课程 拓展专业课程
专业教育：基础课程核心课程 拓展课程
课程性质 必修 选修 适用专业 电子信息类、计算机类相关专业
先修课程 数学、计算机应用基础、Python基础 后续课程 综合实训
顶岗实习
开设学期 专科专业建议第三、四学期；本科专业建议第四、五学期
教学方式 面授 实验 综合实训 慕课 测试 其他___________
二、课程定位
《人工智能技术》是华为ICT认证系列丛书专注于介绍人工智能相关技术的一门课程，课程的定位是人工智能初级开发工程师，面向对象为需要掌握人工智能技术，希望具备及其学习和深度学习算法应用能力，希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师，也适合高等院校相关专业的学生或计算机爱好者。本课程的目的与任务是使学生通过本课程的学习，让学生了解人工智能研究和发展的基本轮廓，对人工智能有一个基本的认识,知道目前人工智能研究中的一些热点，掌握人工智能研究和应用中的一些基本的、普遍的原理和方法
三、教学目标
(一)知识目标
1.了解人工智能的基本概念。?
2.了解人工智能的相关技术及发展历史。
3.了解人工智能的应用技术及应用领域。
4.了解华为的人工智能发展战略。?
5.了解人工智能的发展趋势。
6.掌握学习算法定义与机器学习的流程。
7.了解常用机器学习算法。
8.了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念。
9.描述神经网络的定义与发展。
10.熟悉深度学习神经网络的重要“部件”。
11.熟悉神经网络的训练与优化。
12.描述深度学习中常见的问题。
13.描述深度学习框架是什么。
14.列举主流深度学习框架有哪些。
15.了解Pytorch的特点。
16.了解TensorFlow的特点。
17.区别TensorFlow1.X与2.X版本。
18.掌握TensorFlow2.X的基本语法与常用模块。
19.掌握MNIST手写体数字识别实验的流程。
20.描述Mindspore是什么。
21.了解Mindspore的框架、设计思路及特点。
22.了解Mindspore的环境搭建流程与开发案例。
23.了解AI芯片的概览。
24.了解华为昇腾芯片的硬件和软件架构。
25.了解华为Atlas人工智能计算平台。
26.了解Atlas的行业应用。
27.掌握华为HiAI平台的使用方法。
28.了解HiAI平台的强大功能。
29.了解华为云EI生态及EI相关服务。
30.了解华为ModelArts平台，掌握平台的操作方法。
(二)能力目标
1.能够利用机器学习算法解决问题。
2.能够利用深度学习框架搭建神经网络。
3.能够华为云EI企业智能实现AI应用。
(三)素质目标
1.培养学生团队意识、协作意识、理解能力和逻辑能力。
2.培养学生认真负责、严谨细致的工作态度和工作作风。
3.培养学生创新思维以及解决问题的能力。
四、课程设计
本课程在较为全面地介绍人工智能进展的前提下对一些传统内容进行了取舍，本课程设计了32学时的理论介绍，辅以18学时的实践操作，提升学生的动手能力。内容共8章:第1章是人工智能概述，主要介绍一些关于人工智能起源、相关技术、应用领域、发展趋势，以及华为人工智能发展战略等的内容;第2章是机器学习，主要介绍机器学习的分类、整体流程，以及常见算法，包括近年来比较流行的决策树、支持向量机和聚类算法等经典机器学习算法;第3章是深度学习概览,主要介绍深度学习的发展历程，并围绕神经网络这一深度学习通用模型介绍其训练法则、激活函数、正则化、优化器等内容;第4章是深度学习开发框架，在3种主流开发框架中，本章主要介绍TensorFlow 2.0;第5章是华为AI开发框架 MindSpore，主要介绍MindSpore开发与应用;第6章是华为Atlas人工智能计算解决方案，主要介绍昇腾AI处理器的软硬件架构、Atlas人工智能计算平台及其行业应用等;第7章是华为智能终端AI开放平台，主要介绍HUAWEI HiAI平台和基于HUAWEI HiAI平台开发App等;第8章是华为云企业智能应用平台，主要介绍华为云EI、ModelArts等。
五、教学内容安排
表1 《人工智能技术》教学安排

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