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《智能技术前沿》教学大纲
课程编号英文名称:Frontierinintelligenttechnology
学分:2
学时:总学时32学时,其中理论32学时
先修课程:无
课程类别:专业主干课程
授课对象:大数据管理与应用专业学生
教学单位:商学院
修读学期:第6学期
一、课程描述和目标
智能技术前沿是大数据管理与应用专业的专业主干课程之一。该课程是一门兼具理论性、操作性的综合性的专业课程。本课程主要系统讲授人工智能技术含义、发展历史、前沿、专家系统、模糊控制技术、粗糙集合、遗传算法、神经网络、深度学习等内容。通过深入学习和了解,帮助学生更好地掌握和智能技术前沿知识。
课程目标:
1.专业知识方面。深入工智能技术含义、发展历史、前沿等知识,掌握专家系统、模糊控制技术、神经网络、深度学习等相关原理和步骤。
2.专业能力方面。熟练掌握专家系统、模糊控制技术、遗传算法、神经网络、深度学习等的相关理论、原理、运行、步骤,使学生具备扎实的理论知识和专业素养,能够将理论和实践相结合,针对实践中智能技术的具体应用场景加以分析与优化。
3.综合能力和素质方面。能够提升学生的视野,了解智能技术前沿知识,增强学生对智能技术的敏感性,培养学生智能技术的分析能力、创新能力,培养学生爱国敬业、诚实守信、团队合作、勇于专研等的基本素质。
二、课程目标对毕业要求的支撑关系
毕业要求指标点
课程目标
权重
专业素养:2-2、2-3、2-4
课程目标1、2、3
M
实践应用能力:3-1
课程目标2、3
L
人文道德素养:1-3
课程目标1、3
L
三、教学内容、基本要求与学时分配
序号
教学内容
基本要求及重、难点(含德育要求)
学时
教学
方式
对应课程目标
1
绪论
掌握人工智能技术的含义、历史、内容、学派、前沿等内容。
4
集中讲授
课程目标1
2
专家系统
掌握专家系统的发展历程、含义、工作流程、结构等内容。
4
集中讲授
课程目标1、2
3
模糊控制技术
掌握模糊集合的含义、表达方式、模糊关系、模糊语言、模糊推理等内容。
4
集中讲授
课程目标1、2
4
粗糙集合
掌握粗糙集合的理论、步骤、应用等内容。
4
集中讲授、案例讨论
课程目标1、2、3
5
遗传算法
掌握时遗传算法的原理、内容、应用实例等。
4
集中讲授、案例讨论
课程目标1、2、3
6
蚂蚁算法
掌握产蚂蚁算法的基本原理、基本内容及其他生物计算技术.
4
集中讲授、案例讨论
课程目标1、2、3
7
神经网络
掌握神经网络技术的含义、技术背景、模型、学习规制、实现方法等内容。
4
集中讲授、案例讨论
课程目标1、2、3
8
深度学习
掌握深度学习含义、技术背景、主要方法、卷积神经网络等内容
4
集中讲授、案例讨论
课程目标1、2、3
合计
32
四、课程教学方法
如集中讲授、小组讨论、案例分析等教学方式
五、学业评价和课程考核
推行多元评价,对本课程所采用的评价和考核方式作具体说明,若采用多种考核方法请分别列出考核评价的方法、内容、考核标准、成绩占比等,考核方法、内容应突出“学生中心、产出导向”。(以下以工科某课程为例,仅供参考。各课程要按课程实际情况设计填写)
(一)考核方式及具体要求
1.课程成绩构成与要求
课程考核注重形成性和终结性评价相结合,考核内容主要由平时作业、课堂表现、期末考核组成,均按百分制计分,其中平时作业成绩占30%、课堂表现成绩占20%、期末考核成绩占50%。
2.课程目标达成考核与评价
序号
教学环节
课程目标1(分值)
课程目标2(分值)
课程目标3(分值)
合计
1
平时作业
10
10
10
30
2
课堂表现
0
5
5
10
3
期末考试
25
20
15
60
课程目标对应分值
35
35
30
100
(二)考核与评价标准
1.平时成绩考核与评价标准
分值
观测点
90-100分
70-89分
60-69分
0-59分
作业
按时完成,90%以上的作业内容齐全,基本知识点理解、掌握到位。能够利用理论知识识别、分析智能技术前沿领域相关专业问题。
按时完成,70%以上的作业内容齐全,基本知识点理解、掌握较到位。能够较好利用理论知识识别、分析智能技术前沿领域相关专业问题。
延时完成,60%以上的作业内容齐全,基本知识点理解、掌握基本到位。利用理论知识对智能技术前沿领域相关专业问题有一定的识别、分析。
不交和补交,50%以下的作业内容齐全,基本知识点理解、掌握有偏差。不能利用理论知识对智能技术前沿领域相关专业问题进行识别、分析。
2.章节测试与评价标准
章节测试根据测试题目及评分标注进行打分(百分制)。
3.期末试卷考核与评价标准
根据课程目标及教学内容,设计期末考核试题,综合检验学生对课程相关知识的掌握、综合应用及解决复