《人工智能技术及应用》教学大纲课程类别（必修/选修）：选修课程名称：人工智能技术及应用课程英文名称：ArtificialIntelligenceTechnologyandItsApplication其中实验/实践学时：4总学时/周学时/学分：32/2/2先修课程：人工智能后续课程支撑：无人机设计组装与制作授课地点：莞城6412授课时间：1至16周，星期三3-4节授课对象，2023智能制造1.2班开课学院：粤台产业科技学院任课敏师姓名/职称：罗聪明/副教接答疑时间、地点与方式：1.每次课的课前、课间和课后，采用一对一的问答方式2.每次习题课，采用集中讲解方式。课程考核方式：开卷（）闭卷（）课程论文（）其它（）非试卷类报告使用教材：《人工智能原理、技术及应用》，安俊秀叶剑陈宏松，机械工业出版社，ISBN：9787111707776。教学参考资料：《人工智能原理及其应用》，王万森，电子工业出版社，ISBN：97871213444435。课程简介：本课程对人工智能相关知识进行了详细讲解，并应用Python或Matlab语言来实现一些人工智能的算法应用。首先对人工智能进行概述，使同学们了解人工智能的起源及发展趋势，对人工智能的应用和新发展有一定了解：接着对人工智能的基础技术、理论进行详细讲解，使同学们对这方面知识形成全局认识：在明晰基本理论的前提下，再对具体的机器学习、深度学习、强化学习等内容进行具体介绍，并且穿插了相应的实践案例，使同学们有更直观的认识，实现了理论与实践的结合，课程教学目标及对毕业要求指标点的支撑：
《人工智能技术及应用》教学大纲 课程名称：人工智能技术及应用 课程类别（必修/选修）：选修 课程英文名称：Artificial Intelligence Technology and Its Application 总学时/周学时/学分：32/2/2 其中实验/实践学时：4 先修课程：人工智能 后续课程支撑：无人机设计组装与制作 授课时间：1 至 16 周, 星期三 3-4 节 授课地点：莞城 6412 授课对象：2023 智能制造 1,2 班 开课学院：粤台产业科技学院 任课教师姓名/职称：罗聪明 / 副教授 答疑时间、地点与方式： 1.每次课的课前、课间和课后，采用一对一的问答方式； 2.每次习题课，采用集中讲解方式。 课程考核方式：开卷（ ） 闭卷（ ） 课程论文（ ） 其它（ ✔ ）非试卷类报告 使用教材：《人工智能原理、技术及应用》，安俊秀 叶剑 陈宏松，机械工业出版社，ISBN：9787111707776。 教学参考资料：《人工智能原理及其应用》，王万森，电子工业出版社，ISBN：97871213444435。 课程简介： 本课程对人工智能相关知识进行了详细讲解，并应用 Python 或 Matlab 语言来实现一些人工智能的算法应用。首先对人工智能进行概述，使同学们了解 人工智能的起源及发展趋势，对人工智能的应用和新发展有一定了解；接着对人工智能的基础技术、理论进行详细讲解，使同学们对这方面知识形成全 局认识；在明晰基本理论的前提下，再对具体的机器学习、深度学习、强化学习等内容进行具体介绍，并且穿插了相应的实践案例，使同学们有更直观 的认识，实现了理论与实践的结合。 课程教学目标及对毕业要求指标点的支撑：
毕业要求支撑毕业要求指标点课程教学目标目标1：知识目标，使学生建立人工智能的基本概念，掌毕业要求1-工程知识：能够运用数学、基础科学指标点1-2：掌握智能制造工程领域的握基础技术与理论的内容，包括自动推理、专家系统、群和智能制造工程专业相关知识，对智能制造工程智能算法、搜索技术等，熟悉人工智能的不同学派以及研专业基础理论和技术知识。问题具有解决能力。究和应用的领域。毕业要求5-使用现代工具：能够针对智能制造工程指标点5-1：了解智能制造工程专业常目标2：能力目标，掌握人工智能相关的各类算法，配合复杂问题，合理选用适当的技术、资源、现代工具，用的现代仪器、信息技术工具、工程编程语实现，来熟悉机器学习、深度学习、强化学习等进行预测与模拟并做可行性分析。通过国际化视墅野工具和模拟软件的使用原理与方法，应用。和跨文化交流合作的能力，发掘更多有效解决问题并理解其局限性。的现代工具。目标3：素质目标，了解人工智能项目的创新力、团队力、毕业要求9-个人和团队：具有积极正面谋事的人格专业力、跨界力、服务力与英语运用能力，并提升学生人指标点9-1：能与其他学科的成员有效特质与良性团队互动的做事态度，在智能制造工程文素养、社会服务的情操，培养学生良好的职业道德与社沟通，合作共事。复杂间题解决过程中能够发挥关键性作用，让问题会责任感，使其具有团队合作精神与国际视野。以团队合作方式快速完成。理论教学进程表支撑教学模式周次授课教师学时数教学主题教学内容（重点、难点、课程思政融入点）教学方法作业安排课程线下/混合式目标重点：人工智能的基本概念与研究内容人工智能概述罗聪明线下教学课堂讲授目标37难点：人工智能研究的不同学派和应用课程思政融入点：介绍Python与Matlab语
课程教学目标 支撑毕业要求指标点 毕业要求 目标 1：知识目标，使学生建立人工智能的基本概念，掌 握基础技术与理论的内容，包括自动推理、专家系统、群 智能算法、搜索技术等，熟悉人工智能的不同学派以及研 究和应用的领域。 指标点 1-2：掌握智能制造工程领域的 专业基础理论和技术知识。 毕业要求 1-工程知识：能够运用数学、基础科学 和智能制造工程专业相关知识，对智能制造工程 问题具有解决能力。 目标 2：能力目标，掌握人工智能相关的各类算法，配合 编程语言实现，来熟悉机器学习、深度学习、强化学习等 应用。 指标点 5-1：了解智能制造工程专业常 用的现代仪器、信息技术工具、工程 工具和模拟软件的使用原理与方法， 并理解其局限性。 毕业要求 5-使用现代工具：能够针对智能制造工程 复杂问题，合理选用适当的技术、资源、现代工具， 进行预测与模拟并做可行性分析。通过国际化视野 和跨文化交流合作的能力，发掘更多有效解决问题 的现代工具。 目标 3：素质目标，了解人工智能项目的创新力、团队力、 专业力、跨界力、服务力与英语运用能力，并提升学生人 文素养、社会服务的情操，培养学生良好的职业道德与社 会责任感，使其具有团队合作精神与国际视野。 指标点 9-1：能与其他学科的成员有效 沟通，合作共事。 毕业要求 9-个人和团队：具有积极正面谋事的人格 特质与良性团队互动的做事态度，在智能制造工程 复杂问题解决过程中能够发挥关键性作用，让问题 以团队合作方式快速完成。 理论教学进程表 周次 教学主题 授课教师 学时数 教学内容（重点、难点、课程思政融入点） 教学模式 线下/混合式 教学方法 作业安排 支撑 课程 目标 1 人工智能概述 罗聪明 2 重点：人工智能的基本概念与研究内容 难点：人工智能研究的不同学派和应用 课程思政融入点：介绍 Python 与 Matlab 语 线下教学 课堂讲授 目标 3
言软件，培养实事求是的科学态度和职业道德。重点：大数据与云计算的介绍人工智能与大数难点：人工智能与大数据、云计算的关系罗聪明线下教学课堂讲授目标12-3据云计算课程思政融入点：介绍大数据与云计算的概念，培养学生精益求精的工匠精神。重点：人工智能的各类技术基础认识课后作业：难点：自动推理、专家系统、群智能算法、人工智能技术基罗聪明课堂讲授4-6搜索技术等理论的了解线下教学人工智能技术的应用目标16础练习课程思政融入点：介绍各类人工智能的技术，培养学生认真细致、一丝不苟的工作作风。重点：知识发现的概述与应用难点：数据挖掘、大数据处理罗聪明7-8智能搜索技术线下教学课堂讲授目标14课程思政融入点：介绍知识发现的内容，培养学生精益求精的工匠精神。重点：机器学习的基本模型与种类难点：机器学习的应用实践课后作业：9-10罗聪明N线下教学课堂讲授机器学习目标2课程思政融入点：介绍各类机器学习的模型机器学习的应用练习培养实事求是的科学态度和职业道德。重点：人工神经网络的结构与原理11-12罗聪明线下教学课堂讲授深度学习难点：循环神经网络的结构与原理目标2课程思政融入点：介绍人工神经网络的模型
言软件，培养实事求是的科学态度和职业道 德。 2-3 人工智能与大数 据云计算 罗聪明 4 重点：大数据与云计算的介绍 难点：人工智能与大数据、云计算的关系 课程思政融入点：介绍大数据与云计算的概 念，培养学生精益求精的工匠精神。 线下教学 课堂讲授 目标 1 4-6 人工智能技术基 础 罗聪明 6 重点：人工智能的各类技术基础认识 难点：自动推理、专家系统、群智能算法、 搜索技术等理论的了解 课程思政融入点：介绍各类人工智能的技术， 培养学生认真细致、一丝不苟的工作作风。 线下教学 课堂讲授 课后作业： 人工智能技术的应用 练习 目标 1 7-8 智能搜索技术 罗聪明 4 重点：知识发现的概述与应用 难点：数据挖掘、大数据处理 课程思政融入点：介绍知识发现的内容，培 养学生精益求精的工匠精神。 线下教学 课堂讲授 目标 1 9-10 机器学习 罗聪明 4 重点：机器学习的基本模型与种类 难点：机器学习的应用实践 课程思政融入点：介绍各类机器学习的模型， 培养实事求是的科学态度和职业道德。 线下教学 课堂讲授 课后作业： 机器学习的应用练习 目标 2 11-12 深度学习 罗聪明 4 重点：人工神经网络的结构与原理 难点：循环神经网络的结构与原理 课程思政融入点：介绍人工神经网络的模型， 线下教学 课堂讲授 目标 2
培养学生认真细致、一丝不荷的工作作风。重点：强化学习的概述与应用课后作业：难点：各类强化学习的算法与模型强化学习罗聪明线下教学课掌讲授13-14神经网络算法的应用目标2课程思政融入点：介绍各类强化学习的内容，练习培养学生精益求精的工匠精神。合计28实践数学进程表支撑项目类型（验证）周次学时实贱项目名称授课教师教学方法课程教学内容（重点、难点、课程思政融入点）综合/设计)目标重点：K均值算法的原理难点：K均值算法的应用与编程目标2人工智能算法的应用练习罗聪明综合仿真/报告215课程思政融入点：通过K均值算法的原理介绍与K均值算法目标3应用仿真，培养学生认真细致、一丝不苟的工作作风。重点：人工神经网络的原理难点：人工神经网络的应用与编程目标2人工神经网络的应用练习罗聪明综合仿真/报告116课程思政融入点：透过人工神经网络的原理介绍使用人工智慧判段遥辑用目标3与应用仿真，培养学生科学严谨、认真细致、实事求是的科学态度和职业道德。合计2
培养学生认真细致、一丝不苟的工作作风。 13-14 强化学习 罗聪明 4 重点：强化学习的概述与应用 难点：各类强化学习的算法与模型 课程思政融入点：介绍各类强化学习的内容， 培养学生精益求精的工匠精神。 线下教学 课堂讲授 课后作业： 神经网络算法的应用 练习 目标 2 合计 28 实践教学进程表 周次 实践项目名称 授课教师 学时 教学内容（重点、难点、课程思政融入点） 项目类型（验证/ 综合/设计） 教学方法 支撑 课程 目标 15 人工智能算法的应用练习 _K 均值算法 罗聪明 2 重点：K 均值算法的原理 难点：K 均值算法的应用与编程 课程思政融入点：通过 K 均值算法的原理介绍与 应用仿真，培养学生认真细致、一丝不苟的工作 作风。 综合 仿真/报告 目标 2 目标 3 16 人工神经网络的应用练习_ 使用人工智慧判段邏輯閘 罗聪明 2 重点：人工神经网络的原理 难点：人工神经网络的应用与编程 课程思政融入点：透过人工神经网络的原理介绍 与应用仿真，培养学生科学严谨、认真细致、实 事求是的科学态度和职业道德。 综合 仿真/报告 目标 2 目标 3 合计 4
课程考核评价依据及成绩比例（%）课程目标支撑毕业要求指标点平时实贱作业小考期末考查n1-21001025目标15-1510201045目标29-1100020目标33020202040总计100备注：1）根据东禁理工学院考试管理规定》第士二条规定：广课3次（或6课时）学生不得参加该课程的期终考核。2）各项考核标准见附件所示。大纲编写时间：2025年8月31日系（部）审查意见：我系已对本课程教学大纲进行了审查，符合人才培养方案目标，同意执行。系（部）主任签名：日期：2025年9月1日备注；
课程考核 课程目标 支撑毕业要求指标点 评价依据及成绩比例（%） 平时 作业/小考 实践 期末考查 目标 1 1-2 5 10 0 10 25 目标 2 5-1 5 10 20 10 45 目标 3 9-1 10 0 0 20 30 总计 20 20 20 40 100 备注：1）根据《东莞理工学院考试管理规定》第十二条规定：旷课 3 次（或 6 课时）学生不得参加该课程的期终考核。2）各项考核标准见附件所示。 大纲编写时间：2025 年 8 月 31 日 系（部）审查意见： 我系已对本课程教学大纲进行了审查，符合人才培养方案目标，同意执行。 系（部）主任签名： 日期： 2025 年 9 月 1 日 备注：