1423D06007-人工智能原理-2023版人才培养方案课程教学大纲 (2).doc
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ADDINCNKISM.UserStyle《人工智能原理》课程教学大纲
（理论课程·2023版）
一、课程基本信息
课程号
1423D06007
开课单位
建筑工程学院
课程名称
人工智能原理
ArtificialIntelligence
课程性质
必修
考核类型
考试
课程学分
2
课程学时
34
课程类别
学科核心课
先修课程
智能建造导论、Python语言程序设计
适用专业（类）
智能建造
二、课程描述及目标
（一）课程简介
《人工智能原理》是智能建造专业的学科拓展课程(创业就业方向)，是学科核心课程。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能系统，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能技术可以应用到土木工程的各个分支，使用智能系统和智能机械代替人力，可以降低建造成本，精准把控建造过程，合理分配建造任务。
（二）教学目标
本课程的目的是使学生
熟悉常见的人工智能算法，了解当前人工智能的应用领域与前沿技术，能够结合工程设计和施工的需求，采用适当的算法并与BIM、工程物联网技术等相结合，设计出合理的设计施工方案。
课程目标CG1：能够熟练掌握人工智能的常用算法，可以使用一种编程语言实现算法，了解人工智能研究的前沿以及目前比较成熟的应用领域。
课程目标CG2：能够根据工程设计和施工的基本要求，采用人工智能方法，设计出合理的方案对设计和施工环节做出适当改进。
三、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
1.3掌握控制论、人工智能等基础知识。
CG1
4.4能够针对某些问题，可以运用人工智能方法对其进行分析，并得出可信结论。
CG2
四、课程教学方式与方法
（一）课堂讲授
课程以多媒体教学为主，将前沿新方法和技术纳入教学内容。在教学设计上既强调学生对人工智能算法的掌握，又注重利用相关知识点解决实际问题的训练。在教学内容上，注重从将算法与实际工程案例结合，通过案例引出问题，让学生学习并获得解决复杂工程问题的能力。
（二）课堂讨论
围绕教学难点重点、当前人工智能算法的发展以及多学科融合的问题为导向开展课堂讨论。注重培养学生独立思考、团结协作和创新探究的综合能力。
（三）作业
课下作业的布置则应侧重于将所讲授的算法使用代码实现，结合人工智能技术对有关工程问题和案例背景进行总结分析。可通过工程案例分析、多方案比选等作业考核方式，重点考察学生对知识的理解和应用能力。
五、教学重点与难点
（一）教学重点
理解常见的人工智能算法，使用某种编程语言对代码进行实现；了解人工智能的发展前沿和应用领域。
（二）教学难点
与典型的工程设计和施工环节相结合，采用适当的人工智能算法和工程物联网技术，设计出合理的设计和施工方案。
六、教学内容、基本要求与学时分配
序号
教学内容
基本要求
学时
教学
方式
对应课程目标
1
绪论
了解人工智能的发展历程及当前的研究热点
2
讲授
CG1
2
人工智能的数学基础
使学生了掌握人工智能必备的微积分、线性代数和概率统计知识。
2
讲授
CG1
3
搜索算法(一)
让学生掌握基本的搜索算法，包括二分查找、深度优先、广度优先、贪心算法等。
6
讲授
习题
CG2
4
搜索算法(二)
让学生掌握基本的启发式搜索算法，包括遗传算法和粒子群算法。
6
讲授
习题
CG2
5
机器学习
使学生了解机器学习大概念，掌握常见的聚类算法。
4
讲授
习题
CG2
6
线性回归
使学生掌握基本的回归算法。
6
讲授
习题
CG2
7
强化学习
使学生了解强化学习概念，掌握基本的强化学习算法。
8
讲授
CG2
合计
34
七、学业评价和课程考核
（一）考核类型：t考试?考查
（二）考核方式：?开卷t闭卷?项目报告?课程论文
?其它：（填写具体考核方式）
（三）成绩评定：
课程的考核以考核学生能力培养目标的达成为主要目的，以检查学生对各知识点的掌握程度和应用能力为重要内容，包括平时成绩及期末考试两部分。在最终成绩评定中，平时成绩权重占40%，期末考试成绩权重占60%。期末考试具有严格的试卷设计要求和评分标准，平时成绩根据课堂表现、课堂测试、课下作业等各方面的表现综合评定。平时成绩评分标准如表7.1所列。
表7.1平时成绩考核方式与评分标准
考核方式
分值
考核点
A：90~100分
B：80~89分
C：60~79分
D：60分以下
课堂表现
30
学习积极性
学习热情很高，上课听讲极认真，积极回应老师并参与互动答题。
学习热情高，上课听讲认真，回应老师并参与互动答题。
学习热情一般，上课听讲较认真，不主动回应老