《人工智能》教学大纲课程名称：人工智能课程类别（必修/选修）：通识必修课程英文名称：ArtificialIntelligence其中实验/实践学时：0总学时/周学时/学分：32/2/2先修课程：高等数学、线性代数后续课程支撑：机器视觉技术、人工智能技术及应用授课时间：1-16周星期二3-4节授课地点：莞城3407授课对象：23工业设计1班，23计技设计1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：课后的1~2节课、实验楼307、面答/微信群遵强核方式：开卷（）闭卷（）课程论文（）其它（V）：报告使用教材：周苏，张泳，人工智能导论，机械工业出版社，2020年3月。教学参考资料：王健，赵国生，赵中楠，人工智能导论，机械工业出版社，2021年10月。课程倾介：《人工智能》课程是高等院校相关专业的重要课程，按涉入各个内容深广的不同，可以概分为导论、进阶应用两部分，本课程为先修导论内容，包括：引言、基础知识（大数据思维、搜索算法、知识表示）、基于知识的系统（专家系统、机器学习、深度学习）、高级专题（机器人技术、智能图像处理、自然语言处理、自动规划）等方面。通过本课程的教学，使学生了解人工智能的相关概念、理论与应用，帮助学生扎实地打好人工智能的知识基础l课程教学目标及对毕业要求指标点的支撑支撑毕业要求指标点毕业要求课程教学目标1
1 《人工智能》教学大纲 课程名称：人工智能 课程类别（必修/选修）：通识必修 课程英文名称：Artificial Intelligence 总学时/周学时/学分：32/2/2 其中实验/实践学时：0 先修课程：高等数学、线性代数 后续课程支撑：机器视觉技术、人工智能技术及应用 授课时间：1-16 周 星期二 3-4 节 授课地点：莞城 3407 授课对象：23 工业设计 1 班, 23 计技设计 1 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：课后的 1~2 节课、实验楼 307、面答/微信群 课程考核方式：开卷（）闭卷（）课程论文（）其它（√）：报告 使用教材：周苏，张泳，人工智能导论，机械工业出版社，2020 年 3 月。 教学参考资料：王健，赵国生，赵中楠，人工智能导论，机械工业出版社，2021 年 10 月。 课程简介： 《人工智能》课程是高等院校相关专业的重要课程，按涉入各个内容深广的不同，可以概分为导论、进阶应用两部分，本课程为先修导论内容，包 括：引言、基础知识（大数据思维、搜索算法、知识表示）、基于知识的系统（专家系统、机器学习、深度学习）、高级专题（机器人技术、智能图像 处理、自然语言处理、自动规划）等方面。通过本课程的教学，使学生了解人工智能的相关概念、理论与应用，帮助学生扎实地打好人工智能的知识基 础。 课程教学目标及对毕业要求指标点的支撑： 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1-2能够理解智能制造的基本概念和原理1熟练运用设计基础知识·智能制造知识与美学知识的内容，包括自动推理、专家系统、群智能算法、搜索技术来实现设计的目标。能力等，熟悉人工智能的不同学派以及研究和应用的领域。11研究：深人研究工业设计理论与实践的能力·能够运目标2：能力目标11.1具备科学研究方法的应用能力能够设用科学研究方法解决设计问题·提出创新设计方案·并能掌握人工智能相关的各类算法，配合编程语言实现，来熟计并执行科学合理的研究方案·收集·整理在学术或行业界发表相矢研究成果·推动工业设计领域悉机器学习、深度学习、强化学习等应用。和分析设计领域的相笑数据和信息的发展。9个人和团队：具有积极正面谋事的人格特质与良性团目标3：素质目标9.1在设计团队中能够具备沟通协调的能队互动的做事态度·在工业设计复杂问题解决过程中能了解人工智能项目的创新力、团队力、专业力、跨界力、力，领设计团队顺利地执行设计项目。够发挥键性作用，让问题以团队合作方式快速完成。服务力与英语运用能力，并提升学生人文素养、社会服务12.2学习和掌握人工智能在工业设计中的12终身学习：具备终身学习的意识和能力，不断追踪科的情操，培养学生良好的职业道德与社会责任感，使其具应用，不断提升相笑技能和知识。技创新和人工智能技术的发展·持续提升专业知识和技有团队合作精神与国际视野。能·适应行业快速变化的需求·保持竞争力和创新能力。理论教学进程表支撑教学内容（重点、难点、课程思政融入教学模式周次教学主题授课教师学时数教学方法作业小者安排课程点)线下/混合式目标人工智能定义、发展历史与研究。重点：人工智能时代需要的人才线下讲授目标2绪论罗聪明2T课程思政融入点：感知人工智能研究对象与生活密切相关，激发学生们对智能制造2
2 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。 1-2 能够理解智能制造的基本概念和原理 来实现设计的目标。 1 熟练运用设计基础知识，智能制造知识与美学知识的 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。 11.1 具备科学研究方法的应用能力，能够设 计并执行科学合理的研究方案，收集、整理 和分析设计领域的相关数据和信息 11 研究：深入研究工业设计理论与实践的能力，能够运 用科学研究方法解决设计问题，提出创新设计方案，并能 在学术或行业界发表相关研究成果，推动工业设计领域 的发展。 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。 9.1 在设计团队中能够具备沟通协调的能 力，领设计团队顺利地执行设计项目。 12.2 学习和掌握人工智能在工业设计中的 应用，不断提升相关技能和知识。 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，在工业设计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。 12 终身学习：具备终身学习的意识和能力，不断追踪科 技创新和人工智能技术的发展，持续提升专业知识和技 能，适应行业快速变化的需求，保持竞争力和创新能力。 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 作业小考安排 支撑 课程 目标 1 绪论 罗聪明 2 人工智能定义、发展历史与研究。 重点：人工智能时代需要的人才 课程思政融入点：感知人工智能研究对象 与生活密切相关，激发学生们对智能制造 线下 讲授 目标 2
的热情，并认识到我国在高精尖技术上的不足。智慧城市、智慧交通、智慧家居、智慧医人工智能及应用疗、智慧教育特性。线下41次目标1讲授罗聪明2-3领域重点：人工智能的意义与目标难点：人工智能的过渡过程大数据与人工智能、数据操作、数据预处理及相关处理。罗聪明4线下讲授目标34-5大数据思维重点：大数据思维的特性难点：大数据思维的转变机制盲目搜索、知情搜素及线性回归重要性。重点：线性回归的实现罗聪明4线下1次目标3讲授搜索算法6-7难点：数据判别课程思政融入点：通过线性回归的特性，引导学生体认走在正确轨道上的正要性。知识表示方法、决策树及语义网络介绍。4罗聪明线下讲授目标18-9知识表示重点：知识图谱的应用难点：语义网络的不确定性知识工程内容及获取，专家系统的结构学习。线下罗聪明41次讲授目标310-11专家系统重点：推理机的建立难点：知识库的获取监督学习、无监督学习、强化学习的理解。4线下罗聪明目标1讲授重点：机器学习的应用12-13机器学习难点：神经网络算法深度学习的概念、核心思路与研究。4线下罗聪明1次目标2讲授14-15深度学习重点：多层感知机的实现以预测气候（例如：温度、湿度、雨量等）说明罗聪明线下讲授目标2216比赛，鼓励学生参加比赛活动，争取荣誉。实践与竞赛介绍重点：赛制及要求3
3 的热情，并认识到我国在高精尖技术上的 不足。 2 - 3 人工智能及应用 领域 罗聪明 4 智慧城市、智慧交通、智慧家居、智慧医 疗、智慧教育特性。 重点：人工智能的意义与目标 难点：人工智能的过渡过程 线下 讲授 1 次 目标 1 4 - 5 大数据思维 罗聪明 4 大数据与人工智能、数据操作、数据预处 理及相关处理。 重点：大数据思维的特性 难点：大数据思维的转变机制 线下 讲授 目标 3 6 - 7 搜索算法 罗聪明 4 盲目搜索、知情搜索及线性回归重要性 。 重点：线性回归的实现 难点：数据判别 课程思政融入点：通过线性回归的特性， 引导学生体认走在正确轨道上的正要性。 线下 讲授 1 次 目标 3 8 - 9 知识表示 罗聪明 4 知识表示方法 、决策树及语义网络介绍 。 重点：知识图谱的应用 难点：语义网络的不确定性 线下 讲授 目标 1 10 -11 专家系统 罗聪明 4 知识工程内容及获取，专家系统的结构学 习。 重点：推理机的建立 难点：知识库的获取 线下 讲授 1 次 目标 3 12 -13 机器学习 罗聪明 4 监督学习 、无监督学习 、强化学习的理解。 重点：机器学习的应用 难点：神经网络算法 线下 讲授 目标 1 14 -15 深度学习 罗聪明 4 深度学习的概念、核心思路与研究。 重点：多层感知机的实现 线下 讲授 1 次 目标 2 16 实践与竞赛介绍 罗聪明 2 以预测气候 (例如 :温度、湿度、雨量等 )说明 比赛，鼓励学生参加比赛活动，争取荣誉。 重点：赛制及要求 线下 讲授 目标 2
课程思政融入点：通遇预测房价案例，让学生体验人工智能的优势。32合计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-考勤及作业/小考实践报告期末考查课堂表现101-210101040目标1目标25010102511-1目标3100520359-1, 12-2总计20202040100备注：1）根据《东弗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专核。2）各项者核标准见附件所示。大纲编写时间：2025年2月18日4
4 课程思政融入点：通過预测房价案例，让 学生体验人工智能的优势。 合计 32 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-考勤及 课堂表现 作业/小考 实践报告 期末考查 目标 1 1-2 10 10 10 10 40 目标 2 11-1 0 10 5 10 25 目标 3 9-1, 12-2 10 0 5 20 35 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 2 月 18 日
系（部）审查意见：禹灯奎系（部）主任签名：日日期：2025年02月25备注：5
5 系（部）审查意见： 系（部）主任签名： 日期：2025 年 02 月 25 日 备注：