《人工智能》课程教学大纲一、课程基本信息课程名称：人工智能Artificial Intelligence课程代码：06E7050B课程类别：专业拓展选修课适用专业：数字媒体技术专业课程学时：32学时（含实验14学时）课程学分：1.5学分修读学期：第2学期先修课程：离散数学、数据结构、操作系统、程序设计基础二、课程目标《人工智能》是计算机科学与技术专业中面向智能应用的一门重要的专业拓展选修课程。人工智能主要研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算机系统。本课程要求学生掌握人工智能的基本原理，了解人工智能中常用的基本技术，诸如：知识表示技术、搜索技术、自动推理技术以及专家系统等，同时学会运用Python语言求解人工智能的实际问题。通过本课程的学习，使得学生具备扎实的人工智能理论基础，掌握知识表示方法、推理方法和机器学习等方法，具备运用相关方法求解实际问题的能力。（一）具体目标通过本课程的学习，使学生达到以下目标：1.全面了解人工智能的当前发展状态和研究主题：掌握人工智能的基础理论、关键方法和重要算法；熟悉经典的人工智能系统；学习利用启发式搜索方法解决问题；初步了解机器学习和专家系统的基本原理；培养使用传统人工智能技术处理简单实际问题的能力。【支撑毕业要求指标点1.3、1.4】2.掌握人工智能的关键技术和方法，并了解其在不同领域的研究重点和应用策略。深入认识经典技术和方法的核心原理，以及它们的优势和潜在局限。【支撑毕业要求指标点1.4、2.2】1
1 《人工智能》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程名称：人工智能 Artificial Intelligence 课程代码：06E7050B 课程类别：专业拓展选修课 适用专业：数字媒体技术专业 课程学时：32 学时（含实验 14 学时） 课程学分：1.5 学分 修读学期：第 2 学期 先修课程：离散数学、数据结构、操作系统、程序设计基础 二、课程目标 《人工智能》是计算机科学与技术专业中面向智能应用的一门重要的专业拓展选修 课程。人工智能主要研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，其主要 任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算机系 统。本课程要求学生掌握人工智能的基本原理，了解人工智能中常用的基本技术，诸如： 知识表示技术、搜索技术、自动推理技术以及专家系统等，同时学会运用 Python 语言 求解人工智能的实际问题。通过本课程的学习，使得学生具备扎实的人工智能理论基础， 掌握知识表示方法、推理方法和机器学习等方法，具备运用相关方法求解实际问题的能 力。 （一）具体目标 通过本课程的学习，使学生达到以下目标： 1. 全面了解人工智能的当前发展状态和研究主题；掌握人工智能的基础理论、关键 方法和重要算法；熟悉经典的人工智能系统；学习利用启发式搜索方法解决问题；初步 了解机器学习和专家系统的基本原理；培养使用传统人工智能技术处理简单实际问题的 能力。【支撑毕业要求指标点 1.3、1.4】 2. 掌握人工智能的关键技术和方法，并了解其在不同领域的研究重点和应用策略。 深入认识经典技术和方法的核心原理，以及它们的优势和潜在局限。【支撑毕业要求指 标点 1.4、2.2】
3通过本课程的学习，让学生全面、系统地掌握人工智能的关键知识，培养学生积极探索、严密思考和创新的科学精神，以及解决实际问题的实践能力。课程还强调运用人工智能技术解决相关问题的实战技能，同时培养学生持续学习和适应新技术的能力，保持对人工智能领域最新技术和发展动态的关注。此外，课程鼓励学生发扬爱国主义精神，通过实际操作增强民族自豪感，并在实践中培养勤奋、坚持和创新的精神及工匠精神。【支撑毕业要求指标点2.2、4.1】（二）课程目标与毕业要求的对应关系表1课程目标与毕业要求指标点的对应关系课程目标支撑的毕业要求支撑的毕业要求指标点【1.3知识素养】掌握计算机知识和数学建模的方法，应用于计算机工程问题的推演和分析。【1.4专业技能】能够运用计算机知识和数学建模的方课程目标11.工程知识法，对计算机工程问题的解决方案进行评估、比较、分析和综合。【1.4专业技能】能够运用计算机知识和数学建模的方法，对计算机工程问题的解决方案进行评估、比较、分1.工程知识析和综合。课程目标22.问题分析【2.2专业技能】利用计算机科学知识，在分析和识别计算机复杂工程问题的基础上，使用数学建模的方法进行描述和解决。【2.2专业技能】利用计算机科学知识，在分析和识别计算机复杂工程问题的基础上，使用数学建模的方法进2.问题分析行描述和解决。课程目标3【4.1勤学善思】能够基于计算机科学技术及相关学4.科学研究科的科学原理，通过文献研究或相关方法，调研和分析复杂计算机工程问题的解决方案。三、课程内容（一）课程内容与课程目标的关系
2 3. 通过本课程的学习，让学生全面、系统地掌握人工智能的关键知识，培养学生积 极探索、严密思考和创新的科学精神，以及解决实际问题的实践能力。课程还强调运用 人工智能技术解决相关问题的实战技能，同时培养学生持续学习和适应新技术的能力， 保持对人工智能领域最新技术和发展动态的关注。此外，课程鼓励学生发扬爱国主义精 神，通过实际操作增强民族自豪感，并在实践中培养勤奋、坚持和创新的精神及工匠精 神。【支撑毕业要求指标点 2.2、4.1】 （二）课程目标与毕业要求的对应关系 表1 课程目标与毕业要求指标点的对应关系 课程目标 支撑的毕业要求 支撑的毕业要求指标点 课程目标 1 1.工程知识 【1.3 知识素养】 掌握计算机知识和数学建模的方法， 应用于计算机工程问题的推演和分析。 【1.4 专业技能】能够运用计算机知识和数学建模的方 法，对计算机工程问题的解决方案进行评估、比较、分 析和综合。 课程目标 2 1.工程知识 2.问题分析 【1.4 专业技能】能够运用计算机知识和数学建模的方 法，对计算机工程问题的解决方案进行评估、比较、分 析和综合。 【2.2 专业技能】 利用计算机科学知识，在分析和识别 计算机复杂工程问题的基础上，使用数学建模的方法进 行描述和解决。 课程目标 3 2.问题分析 4.科学研究 【2.2 专业技能】 利用计算机科学知识，在分析和识别 计算机复杂工程问题的基础上，使用数学建模的方法进 行描述和解决。 【4.1 勤学善思】 能够基于计算机科学技术及相关学 科的科学原理，通过文献研究或相关方法，调研和分析 复杂计算机工程问题的解决方案。 三、课程内容 （一）课程内容与课程目标的关系
表2课程内容与课程目标的关系课程内容教学方法学时安排支撑的课程目标第一章2人工智能概述讲授法+多媒体课程目标1,3第二章8人工智能程序设计语言课程目标1讲授法+示范法6第三章图搜索技术讲授法+实验课程目标1,2,32第四章产生式系统讲授法+实验课程目标1,2,34第五章知识表示讲授法+实验课程目标1,210第六章机器学习讲授法+实验课程目标1,2,3合计32学时（二）具体内容第一章人工智能概述（2学时）【教学目标与要求】1、教学目标：了解人工智能的发展概况；理解人工智能的概念；掌握人工智能的研究途径与方法、人工智能的分支领域；灵活运用人工智能的基本技术。2、教学要求：了解人工智能的发展概况；理解人工智能的概念；掌握人工智能的研究途径与方法、人工智能的分支领域；灵活运用人工智能的基本技术。【教学重点与难点】1、教学重点：人工智能的研究途径与方法、人工智能的分支领域。2、教学难点：人工智能的分支领域、人工智能的基本技术。【学习内容】1.1人工智能的概念1.2人工智能的研究途径与方法1.3人工智能的分支领域1.4人工智能的基本技术1.5人工智能的发展概况【思政元素融入点】讨论人工智能技术如何符合国家战略需求，以及如何在促进国家科技进步和经济发展中扮演重要角色。强调国家在全球人工智能领域的地位提升，以及如何通过科技创新实现国家自强不息的目标。帮助学生建立正确的世界观、人生观和价值观，同时增强其科技创新能力和社会责任感。m
3 表2 课程内容与课程目标的关系 课程内容 教学方法 支撑的课程目标 学时安排 第一章 人工智能概述 讲授法+多媒体 课程目标 1,3 2 第二章 人工智能程序设计语言 讲授法+示范法 课程目标 1 8 第三章 图搜索技术 讲授法+实验 课程目标 1, 2,3 6 第四章 产生式系统 讲授法+实验 课程目标 1, 2,3 2 第五章 知识表示 讲授法+实验 课程目标 1, 2 4 第六章 机器学习 讲授法+实验 课程目标 1, 2,3 10 合计 32 学时 （二）具体内容 第一章 人工智能概述（2 学时） 【教学目标与要求】 1、教学目标：了解人工智能的发展概况；理解人工智能的概念；掌握人工智能的 研究途径与方法、人工智能的分支领域；灵活运用人工智能的基本技术。 2、教学要求：了解人工智能的发展概况；理解人工智能的概念；掌握人工智能的 研究途径与方法、人工智能的分支领域；灵活运用人工智能的基本技术。 【教学重点与难点】 1、教学重点：人工智能的研究途径与方法、人工智能的分支领域。 2、教学难点：人工智能的分支领域、人工智能的基本技术。 【学习内容】 1.1 人工智能的概念 1.2 人工智能的研究途径与方法 1.3 人工智能的分支领域 1.4 人工智能的基本技术 1.5 人工智能的发展概况 【思政元素融入点】 讨论人工智能技术如何符合国家战略需求，以及如何在促进国家科技进步和经济发 展中扮演重要角色。强调国家在全球人工智能领域的地位提升，以及如何通过科技创新 实现国家自强不息的目标。帮助学生建立正确的世界观、人生观和价值观，同时增强其 科技创新能力和社会责任感
第二章人工智能程序设计语言（8学时）【教学目标与要求】1、教学目标：了解人工智能程序设计语言分类；掌握混合式的面向对象程序设计语言Python；灵活运用Python程序设计语言。2、教学要求：了解人工智能程序设计语言分类；掌握混合式的面向对象程序设计语言Python；灵活运用Python程序设计语言。【教学重点与难点】1、教学重点：混合式的面向对象程序设计语言Python的基本语法、第三方包及其高级应用。2、教学难点：混合式的面向对象程序设计语言Python的程序设计。【学习内容】2.1综述2.2混合式的面向对象程序设计语言Python的基本语法2.3混合式的面向对象程序设计语言Python的第三方包及其高级应用【思政元素融入点】强调掌握和发展程序设计语言的重要性，以实现技术自主创新。指出技术自主是国家安全和发展的关键，激励学生投身于原创技术和开源项自，推动国产软件和工具的发展。通过上述思政元素的融入，学生不仅能学到专业知识，还能培养正确的价值观和职业道德，为成为责任感强、技术精湛的未来科技工作者打下坚实基础。第三章图搜索技术（6学时）【教学目标与要求】1、教学目标：掌握状态图搜索方法、与或图搜索方法：灵活运用状态图搜索方法进行问题求解、与或图搜索方法进行问题求解；了解博奔树搜索技术。2、教学要求：掌握状态图搜索方法、与或图搜索方法：灵活运用状态图搜索方法进行问题求解、与或图搜索方法进行问题求解；了解博奔树搜索技术。【教学重点与难点】1、教学重点：状态图搜索、状态图问题求解、与或图搜索。2、教学难点：状态图搜索、与或图搜索、与或图问题求解。【学习内容】3.1状态图搜索4
4 第二章 人工智能程序设计语言（8 学时） 【教学目标与要求】 1、教学目标：了解人工智能程序设计语言分类；掌握混合式的面向对象程序设计 语言 Python；灵活运用 Python 程序设计语言。 2、教学要求：了解人工智能程序设计语言分类；掌握混合式的面向对象程序设计 语言 Python；灵活运用 Python 程序设计语言。 【教学重点与难点】 1、教学重点：混合式的面向对象程序设计语言 Python 的基本语法、第三方包及其 高级应用。 2、教学难点：混合式的面向对象程序设计语言 Python 的程序设计。 【学习内容】 2.1 综述 2.2 混合式的面向对象程序设计语言 Python 的基本语法 2.3 混合式的面向对象程序设计语言 Python 的第三方包及其高级应用 【思政元素融入点】 强调掌握和发展程序设计语言的重要性，以实现技术自主创新。指出技术自主是国 家安全和发展的关键，激励学生投身于原创技术和开源项目，推动国产软件和工具的发 展。通过上述思政元素的融入，学生不仅能学到专业知识，还能培养正确的价值观和职 业道德，为成为责任感强、技术精湛的未来科技工作者打下坚实基础。 第三章 图搜索技术（6 学时） 【教学目标与要求】 1、教学目标：掌握状态图搜索方法、与或图搜索方法；灵活运用状态图搜索方法 进行问题求解、与或图搜索方法进行问题求解；了解博弈树搜索技术。 2、教学要求：掌握状态图搜索方法、与或图搜索方法；灵活运用状态图搜索方法 进行问题求解、与或图搜索方法进行问题求解；了解博弈树搜索技术。 【教学重点与难点】 1、教学重点：状态图搜索、状态图问题求解、与或图搜索。 2、教学难点：状态图搜索、与或图搜索、与或图问题求解。 【学习内容】 3.1 状态图搜索
3.2状态图问题求解3.3与或图搜索3.4与或图问题求解3.5博奔树搜索【思政元素融入点】强调图搜索技术在国家重要领域的应用，如智慧城市构建、交通网络优化等，展示科技创新如何服务于国家发展的实际案例。鼓励学生将学到的技术用于推动国家的科技进步和社会发展。增强学生对图搜索技术的学习兴趣和实践应用能力，还能培养他们的社会责任感和伦理意识，为成为具有全面素质的科技人才打好基础。第四章产生式系统（2学时）【教学目标与要求】1、教学目标：掌握产生式规则、产生式系统；灵活运用产生式系统；了解产生式系统的程序实现。2、教学要求：掌握产生式规则、产生式系统；灵活运用产生式系统；了解产生式系统的程序实现。【教学重点与难点】1、教学重点：产生式规则、产生式系统、产生式系统与图搜索。2、教学难点：产生式系统的程序实现。【学习内容】4.1产生式规则4.2产生式系统4.3产生式系统与图搜索4.4产生式系统的应用4.5产生式系统的程序实现【思政元素融入点】讨论产生式系统在国内科技自主创新中的应用，如何通过这类系统增强国产软件的智能化和自主可控能力。强调掌握核心技术的重要性，激励学生参与到国内外源技术的创新和优化中。帮助学生在掌握产生式系统的专业知识的同时，形成正确的价值观、职业道德观和社会责任感，为培养全面发展的高素质人才奠定基础。第五章知识表示（4学时）5
5 3.2 状态图问题求解 3.3 与或图搜索 3.4 与或图问题求解 3.5 博弈树搜索 【思政元素融入点】 强调图搜索技术在国家重要领域的应用，如智慧城市构建、交通网络优化等，展示 科技创新如何服务于国家发展的实际案例。鼓励学生将学到的技术用于推动国家的科技 进步和社会发展。增强学生对图搜索技术的学习兴趣和实践应用能力，还能培养他们的 社会责任感和伦理意识，为成为具有全面素质的科技人才打好基础。 第四章 产生式系统（2 学时） 【教学目标与要求】 1、教学目标：掌握产生式规则、产生式系统；灵活运用产生式系统；了解产生式 系统的程序实现。 2、教学要求：掌握产生式规则、产生式系统；灵活运用产生式系统；了解产生式 系统的程序实现。 【教学重点与难点】 1、教学重点：产生式规则、产生式系统、产生式系统与图搜索。 2、教学难点：产生式系统的程序实现。 【学习内容】 4.1 产生式规则 4.2 产生式系统 4.3 产生式系统与图搜索 4.4 产生式系统的应用 4.5 产生式系统的程序实现 【思政元素融入点】 讨论产生式系统在国内科技自主创新中的应用，如何通过这类系统增强国产软件的 智能化和自主可控能力。强调掌握核心技术的重要性，激励学生参与到国内外源技术的 创新和优化中。帮助学生在掌握产生式系统的专业知识的同时，形成正确的价值观、职 业道德观和社会责任感，为培养全面发展的高素质人才奠定基础。 第五章 知识表示（4 学时）
【教学目标与要求】1、教学目标：掌握知识及其表示；灵活运用框架和语义网络。2、教学要求：掌握知识及其表示；灵活运用框架和语义网络。【教学重点与难点】1、教学重点：知识及其表示、框架、语义网络。2、教学难点：框架、语义网络。【学习内容】5.1知识及其表示5.2框架5.3语义网络【思政元素融入点】通过案例分析，展示知识表示技术在解决社会问题中的应用，如在智慧城市、环境保护、公共安全等领域的应用。讨论技术如何更好地服务于社会发展和公众需求。帮助学生系统地掌握专业技能，培养他们的社会责任感、伦理道德观和国家意识，为培养全面发展的人才奠定基础。第六章机器学习（10学时）【教学目标与要求】1、教学目标：了解机器学习、神经网络学习和深度学习的概述；理解深度学习；掌握常用的机器学习的方式。2、教学要求：了解机器学习、神经网络学习和深度学习的概述；理解深度学习；掌握常用的机器学习的方式。【教学重点与难点】1、教学重点：机器学习。2、教学难点：机器学习、神经网络学习、深度学习、遗传算法。【学习内容】6.1机器学习的概念及其分类6.2常用的机器学习方法6.3神经网络学习6.4深度学习6.5机器学习、神经网络学习和深度学习的关系【思政元素融入点】6
6 【教学目标与要求】 1、教学目标：掌握知识及其表示；灵活运用框架和语义网络。 2、教学要求：掌握知识及其表示；灵活运用框架和语义网络。 【教学重点与难点】 1、教学重点：知识及其表示、框架、语义网络。 2、教学难点：框架、语义网络。 【学习内容】 5.1 知识及其表示 5.2 框架 5.3 语义网络 【思政元素融入点】 通过案例分析，展示知识表示技术在解决社会问题中的应用，如在智慧城市、环境 保护、公共安全等领域的应用。讨论技术如何更好地服务于社会发展和公众需求。帮助 学生系统地掌握专业技能，培养他们的社会责任感、伦理道德观和国家意识，为培养全 面发展的人才奠定基础。 第六章 机器学习（10 学时） 【教学目标与要求】 1、教学目标：了解机器学习、神经网络学习和深度学习的概述；理解深度学习； 掌握常用的机器学习的方式。 2、教学要求：了解机器学习、神经网络学习和深度学习的概述；理解深度学习； 掌握常用的机器学习的方式。 【教学重点与难点】 1、教学重点：机器学习。 2、教学难点：机器学习、神经网络学习、深度学习、遗传算法。 【学习内容】 6.1 机器学习的概念及其分类 6.2 常用的机器学习方法 6.3 神经网络学习 6.4 深度学习 6.5 机器学习、神经网络学习和深度学习的关系 【思政元素融入点】
通过实际案例，展示机器学习技术如何解决社会问题和改善民生，如在医疗、教育、交通等领域的应用。激励学生将所学技术用于社会服务，提高人民生活质量。帮助学生在学习机器学习的技术知识的同时，形成正确的世界观、价值观和人生观，增强其社会责任感，为培养能够为国家科技进步和社会发展做出贡献的人才打下坚实基础。四、教学方法与手段本课程概念多、较抽象、涉及面广，因此教学形式以讲授方式为主。关键性概念、整体实现思想方面的问题可辅以课堂讨论的形式。该课程的教学环节包括课堂讲授结合多媒体演示，实验教学和课堂讨论。为加强实际动手能力的培养，应充分重视实践性教学环节，课内学时保证上机时间不少于8学时。关键环节实现方面的技术问题可辅以课堂讨论的形式。同时注重理论与实践相结合，要求学生完成一定量的作业，教师在习题课上评判讲解。通过上述基本教学步骤，要求学生具备扎实的人工智能理论基础，掌握知识表示方法、推理方法和机器学习等方法，具备运用相关方法求解实际问题的能力。本课程课堂讲授18学时，实验演示和操作14学时。五、实践教学安排表3《人工智能》课程实验教学一览表实验所需主要仪必做/是否为开序号备注实验项目名称实验类型学时选做放实验器设备必做否计算机、Python语言安装及2验证性1JupyterNotebook的使用Python软件Python基本控制结构及计算机、必做否验证性2其函数的使用（“水仙花”2Python软件数的鉴别)是计算机、必做2设计性3产生式系统的实现Python软件否搜索技术解决八数码问计算机、必做2设计性4题Python软件否K最近邻算法对生成数计算机、必做2综合性5据集的聚类实现Python软件否计算机、选做朴素贝叶斯判断肿瘤恶2综合性6良性的实现Python软件A计算机、选做神经网络对MNIST数据2综合性集进行图像识别的实现Python软件合计14 学时
7 通过实际案例，展示机器学习技术如何解决社会问题和改善民生，如在医疗、教育、 交通等领域的应用。激励学生将所学技术用于社会服务，提高人民生活质量。帮助学生 在学习机器学习的技术知识的同时，形成正确的世界观、价值观和人生观，增强其社会 责任感，为培养能够为国家科技进步和社会发展做出贡献的人才打下坚实基础。 四、教学方法与手段 本课程概念多、较抽象、涉及面广，因此教学形式以讲授方式为主。关键性概念、 整体实现思想方面的问题可辅以课堂讨论的形式。该课程的教学环节包括课堂讲授结合 多媒体演示，实验教学和课堂讨论。为加强实际动手能力的培养，应充分重视实践性教 学环节，课内学时保证上机时间不少于 8 学时。关键环节实现方面的技术问题可辅以课 堂讨论的形式。同时注重理论与实践相结合，要求学生完成一定量的作业，教师在习题 课上评判讲解。通过上述基本教学步骤，要求学生具备扎实的人工智能理论基础，掌握 知识表示方法、推理方法和机器学习等方法，具备运用相关方法求解实际问题的能力。 本课程课堂讲授 18 学时，实验演示和操作 14 学时。 五、实践教学安排 表3 《人工智能》课程实验教学一览表 序号 实验项目名称 实验 学时 实验类型 所需主要仪 器设备 必做/ 选做 是否为开 放实验 备注 1 Python 语言安装及 Jupyter Notebook 的使用 2 验证性 计 算 机 、 Python 软件 必做 否 2 Python 基本控制结构及 其函数的使用（“水仙花” 数的鉴别） 2 验证性 计 算 机 、 Python 软件 必做 否 3 产生式系统的实现 2 设计性 计 算 机 、 Python 软件 必做 是 4 搜索技术解决八数码问 题 2 设计性 计 算 机 、 Python 软件 必做 否 5 K 最近邻算法对生成数 据集的聚类实现 2 综合性 计 算 机 、 Python 软件 必做 否 6 朴素贝叶斯判断肿瘤恶 良性的实现 2 综合性 计 算 机 、 Python 软件 选做 否 7 神经网络对MNIST 数据 集进行图像识别的实现 2 综合性 计 算 机 、 Python 软件 选做 否 合计 14 学时
六、课程考核本课程考核方式分平时考核和期末课程设计两大部分。平时考核：包括学生的作业、实验报告、到课情况以及上课回答问题表现等；期末课程设计：完成教师对学生布置的课程设计任务。对所学内容实施全面考核。本课程考核采用结构成绩，即总成绩由平时考核成绩和期末考核成绩两部分组成。平时考核成绩占总成绩的50%，期末考核成绩占总成绩的50%。1、平时考核（百分制，满分100分）平时考核成绩占总成绩的50%。平时考核包括课堂考勤（20%）、作业（40%）、实验报告（40%）。（1）课堂考勤共20分，请假未到的一次扣2分，旷课一次扣4分。扣完为止；（2）作业共40分，5次课后作业，每次8分。结合课堂提问及课堂练习的作答情况，根据作业的正确率、完成情况综合评定成绩；（3）实验报告共40分，5份实验报告：每份8分。实验结果正确，内容完整，字迹工整为满计8分；实验结果正确，格式不规范者计7分；实验结果不完整，格式不规范者计6分；实验结果有偏差，格式不规范者给4分；未交实验报告或抄袭者，计0分。平时考核成绩按照上述原则进行总计，若平时成绩合计不足60分者，则本门课程以未通过计。平时成绩达到60分或以上者，最后以50%计入期末总成绩中。2、期末考核（满分100分）期末考核以课程报告的方式考核，成绩占总成绩的50%。在课程报告中包括但不限如下内容：（1）人工智能的概念及其重要作用；（2）人工智能的发展历史概括：（3）人工智能包含的主要技术概括；（4）人工智能的应用及其当前就业前景概括；（5）通过本学期课程的学习，总结一下自己的心得体会。综上，二者综合即为该门课程的综合成绩。七、课程教学评价课程评价主要是本门课程的课程目标达成度评价。课程目标达成度评价主要采用定量评价与定性评价相结合的方法，具体包括：课程调查问卷、平时考核成绩和期末考核成绩。相应课程目标评价方式见表4。8
8 六、课程考核 本课程考核方式分平时考核和期末课程设计两大部分。平时考核：包括学生的作业、 实验报告、到课情况以及上课回答问题表现等；期末课程设计：完成教师对学生布置的 课程设计任务。对所学内容实施全面考核。 本课程考核采用结构成绩，即总成绩由平时考核成绩和期末考核成绩两部分组成。 平时考核成绩占总成绩的 50%，期末考核成绩占总成绩的 50％。 1、平时考核（百分制，满分 100 分） 平时考核成绩占总成绩的 50%。 平时考核包括课堂考勤（20%）、作业（40%）、实验报告（40%）。 （1）课堂考勤共 20 分，请假未到的一次扣 2 分，旷课一次扣 4 分。扣完为止； （2）作业共 40 分，5 次课后作业，每次 8 分。结合课堂提问及课堂练习的作答情 况，根据作业的正确率、完成情况综合评定成绩； （3）实验报告共 40 分，5 份实验报告：每份 8 分。实验结果正确，内容完整，字 迹工整为满计 8 分；实验结果正确，格式不规范者计 7 分；实验结果不完整，格式不规 范者计 6 分；实验结果有偏差，格式不规范者给 4 分；未交实验报告或抄袭者，计 0 分。 平时考核成绩按照上述原则进行总计，若平时成绩合计不足 60 分者，则本门课程 以未通过计。平时成绩达到 60 分或以上者，最后以 50%计入期末总成绩中。 2、期末考核（满分 100 分） 期末考核以课程报告的方式考核，成绩占总成绩的 50%。在课程报告中包括但不限 如下内容: （1）人工智能的概念及其重要作用； （2）人工智能的发展历史概括； （3）人工智能包含的主要技术概括； （4）人工智能的应用及其当前就业前景概括； （5）通过本学期课程的学习，总结一下自己的心得体会。 综上，二者综合即为该门课程的综合成绩。 七、课程教学评价 课程评价主要是本门课程的课程目标达成度评价。课程目标达成度评价主要采用定 量评价与定性评价相结合的方法，具体包括：课程调查问卷、平时考核成绩和期末考核 成绩。相应课程目标评价方式见表 4
表4课程目标评价方式课程目标调查间卷平时成绩期末结课成绩课程目标1VVV课程目标27VV课程目标3VVV1.定性评价定性评价采用调查问卷的方式来实现。调查问卷根据本门课程目标制作，主要反映被调查者（教师本人和学生）对课程目标达成的满意度，根据被调查者的满意程度赋分。表5教师、学生对课程目标达成情况评价课程目标教师评价50%学生评价50%课程目标达成评价方法课程分目标Ai达成度TIS1课程目标1=0.5×Ti+0.5×Si,(i=1,2,3) ;课程目标2T2S2课程目标整体达成度T3S3课程目标3=min(Ai)2.定量评价定量评价包括平时考核成绩和期末考核成绩。平时考核成绩包括考勤，作业（即：课程实验），课堂实践三类，根据完成情况给分：期末考核成绩以学生期末课程总结报告成绩为准，最终按照表6所列分值为百分比权重进行转换
9 表4 课程目标评价方式 课程目标 调查问卷 平时成绩 期末结课成绩 课程目标 1 √ √ √ 课程目标 2 √ √ √ 课程目标 3 √ √ √ 1. 定性评价 定性评价采用调查问卷的方式来实现。调查问卷根据本门课程目标制作，主要反映 被调查者（教师本人和学生）对课程目标达成的满意度，根据被调查者的满意程度赋分。 表5 教师、学生对课程目标达成情况评价 课程目标 教师评价 50% 学生评价 50% 课程目标达成评价方法 课程目标 1 T1 S1 课程分目标 Ai 达成度 =0.5×Ti+0.5×Si， （i=1,2,3）; 课程目标整体达成度 =min{Ai} 课程目标 2 T2 S2 课程目标 3 T3 S3 2. 定量评价 定量评价包括平时考核成绩和期末考核成绩。平时考核成绩包括考勤，作业（即： 课程实验），课堂实践三类，根据完成情况给分；期末考核成绩以学生期末课程总结报 告成绩为准，最终按照表 6 所列分值为百分比权重进行转换
表6课程考核成绩对课程目标达成情况评价平时考核成绩期末考核成绩课程目标课程目标达成评价方法50%50%课程分目标达成度Bi=0.5x课程目标14240（分目标平时考核成绩平均分/分目标平时考核成绩总分）+0.5×（分目标期末考核成绩平均分/分目标期37课程目标240末考核成绩总分）(i=1,2,3) ;课程目标整体达成度2120课程目标3=min(Bi)。3.综合评价课程目标达成情况综合评价按照定性和定量所占权重进行综合计算，具体如表7所示。表7课程目标达成情况评价定性达成定量达成（80%）（调查问卷课程目标课程目标达成评价方法期末考核平时考核（50%）20%)(50%)1、课程分目标达成度354240课程目标1=0.20×（分目标问卷调查平均分/分目标问卷调查总分）353740课程目标2+0.80×[0.50×（分目标平时成绩平均分/分目标平时成绩总分）+0.50×（分目标期末课程考核成绩平均分/分目标期末课程考核成绩总302120课程目标3分)];2、课程目标整体达成度=课程分目标达成度的最小值。八、课程资源（一）建议选用教材李德毅等，《人工智能导论》，中国科学技术出版社，2018年8月。（二）主要参考书目10
10 表6 课程考核成绩对课程目标达成情况评价 3.综合评价 课程目标达成情况综合评价按照定性和定量所占权重进行综合计算，具体如表 7 所 示。 表7 课程目标达成情况评价 课程目标 定性达成 （调查问卷 20%） 定量达成（80%） 课程目标达成评价方法 平时考核（50%） 期末考核 （50%） 课程目标 1 35 42 40 1、课 程 分 目 标 达 成 度 =0.20×（分目标问卷调查平 均分/分目标问卷调查总分） +0.80×[0.50×（分目标平时成 绩平均分/分目标平时成绩 总分）+0.50×（分目标期末 课程考核成绩平均分/分目 标 期 末 课 程 考 核 成 绩 总 分）]； 2、课程目标整体达成度=课 程分目标达成度的最小值。 课程目标 2 35 37 40 课程目标 3 30 21 20 八、课程资源 （一）建议选用教材 李德毅等,《人工智能导论》,中国科学技术出版社，2018 年 8 月。 （二）主要参考书目 课程目标 平时考核成绩 50% 期末考核成绩 50% 课程目标达成评价方法 课程目标 1 42 40 课程分目标达成度 Bi=0.5× （分目标平时考核成绩平 均分/分目标平时考核成绩 总分）+0.5×（分目标期末 考核成绩平均分/分目标期 末考核成绩总分） （i=1,2,3）； 课程目标整体达成度 =min{Bi}。 课程目标 2 37 40 课程目标 3 21 20