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人工智能导论(概论)

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    人工智能导论(概论)
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人工智能导论是一门介绍人工智能基本概念和技术的课程。该课程涵盖了人工智能的历史、人工智能的应用领域、机器学习、神经网络等方面的知识。通过学习本课程,学生不仅可以拓宽对人工智能的认识,还可以为今后进一步深入研究人工智能打下坚实的基础。

课程概览

第一章:绪论

       1.1 生命与智能

       1.2 人工智能历史

       1.3 人工智能发展趋势

第二章:人工智能哲学观

       2.1 哲学如何看待人工智能

       2.2 人工智能的理性看待

第三章:人工神经网络

       3.1 人工神经网络概述

       3.2 感知机与前馈神经网络

       3.3 卷积神经网络

       3.4 深度神经网络

第四章:机器学习

       4.1 机器学习的类型和应用

       4.2 深度学习

       4.3 强化学习

第五章:数字图像处理技术

       5.1 数字图像处理

       5.2 计算机视觉

       5.3 机器视觉

第六章:人工智能伦理与法律

       6.1人工智能伦理

       6.2 人工智能法律

授课讲师

黄晓杰

专业成就: 在云计算与云服务领域,拥有华为双IE专家资格认证。撰写的技术文章《云上主机安全设计》被收录于华为专家有料,并获得了1700次的阅读量。 教育贡献: 每年培养超过250名华为认证人才,包括HCIA、HCIP和HCIE不同级别的认证。去年,共有131名学员获得HCIA认证,85名获得HCIP认证,20名获得HCIE认证。 教学风格: 授课方式以深入浅出、通俗易懂为特点,能够与学生建立良好的互动关系,使课堂氛围生动有趣。课后讨论环节进一步加深学生对技术的理解,激发学习热情。 学术地位: 作为高校的客座教授,享有学术界和业界的广泛认可。

课程大纲
  • 第1章绪论
  •     第1节 生命与智能
    视频名称:1.1生命与智能.wmv
  •     第2节 人工智能的历史
    视频名称:人工智能的历史.wmv
  •     第3节 人工智能发展趋势
  • 第2章人工智能哲学观
  •     第1节 哲学如何看人工智能
  •     第2节 人工智能的理性本质
  • 第3章人工神经网络
  •     第1节 人工神经网络概述
  •     第2节 感知机与前馈神经网络
  •     第3节 卷积神经网络
  •     第4节 深度神经网络
  • 第4章机器学习
  •     第1节 机器学习的类型和应用
  •     第2节 深度学习
  •     第3节 强化学习
  • 第5章数字图像处理技术
  •     第1节 数字图像处理
  •     第2节 计算机视觉
  •     第3节 机器视觉
  • 第6章人工智能伦理与法律
  •     第1节 人工智能伦理
  •     第2节 人工智能法律
实验列表
  • 实验名称LeNet-5手写数字识别
  • 实验描述LeNet-5是由有着卷积神经网络之父美誉的Yann LeCun(中文翻译杨立昆)于1998年提出的一种经典的卷积网络结构。它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。在MINST数据集上,LeNet-5模型可以达到大约99.2%的正确率。作为早期的一种卷积神经网络结构,LeNet-5极大地推动了后续卷积神经网络的发展,它通常被认为是CNN的开山之作
  • 实验名称逻辑回归
  • 实验描述通过 Python 工具包 scikit-learn 实现简单线性回归算法的使用。
  • 实验名称案例:中文字体识别——隶书和行楷
  • 实验描述AlexNet 是2012 年ImageNet 竞赛冠军获得者 Hinton 和他的学生 Alex Krizhevsky 设计的,该模型 Top5预测的错误率为 18.9%,远超第 2名,是 ImageNet 竞赛中第一个使用卷积神经网络的参赛者。在这之后,更多更深的卷积神经网络被提出,比如VGG 和GoogLeNet 等。
节数上课时间星期一 星期二星期三星期四 星期五星期六星期天
第1节08:00 - 08:40
第2节09:00 - 09:40
第3节10:00 - 10:40
第4节11:00 - 11:40
第5节14:00 - 14:40
第6节15:00 - 15:40
第7节16:00 - 16:40
第8节17:00 - 17:40
天数上课日期上课时间内容
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课程名称:
人工智能导论(概论)
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