《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周星期一1-2节星期二3-4节授课地点：莞城6412莞城3407授课对象：23智能制造1.2班、多媒体开课学院：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。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 星期一 1-2 节 星期二 3-4 节 授课地点：莞城 6412 莞城 3407 授课对象：23 智能制造 1,2 班、多媒体 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：知识目标工程知识：能够运用数学、基础科学和智能制造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掌握智能制造工程领域的专业基础工程专业相关知识，对智能制造工程问题具有解决内容，包括自动推理、专家系统、群智能算法、搜索技术理论和技术知识。能力等，熟悉人工智能的不同学派以及研究和应用的领域。2问题分析：能够应用数学、自然科学和工程科学2-2能熟练掌握利用现代文献检索工具的基本原理，对于智能制造工程复杂问题进行识别调研、分析和解决智能制造工程领域复与表达，并通过文献研究分析，以获得有效结论。目标2：能力目标杂问题的能力。5使用现代工具：能够针对智能制造工程复杂问题，掌握人工智能相关的各类算法，配合编程语言实现，来熟5-2能针对具体的对象开发或选用满足合理选用适当的技术、资源、现代工具，进行预测悉机器学习、深度学习、强化学习等应用。特定需求的现代工具，模拟和预测专业与模拟并做可行性分析。通过国际化视野和跨文化问题，并能分析其局限性。交流合作的能力，发掘更多有效解决问题的现代工具。4研究：能够熟悉智能制造工程的机械加工、机械设计、单片机编程、PLC控制、工业机器人集成、目标3：素质目标4-1能够基于科学原理并采用科学方法工业物联网运维等基本科学研究方法，具有科学研了解人工智能项目的创新力、团队力、专业力、跨界力、对智能制造工程领域复杂工程问题进究精神，为智能制造工程复杂问题提出有效研究手段并将问题有效解决。服务力与英语运用能力，并提升学生人文素养、社会服务行实验设计、分析，并解释数据。的情操，培养学生良好的职业道德与社会责任感，使其具9-1能与其他学科的成员有效沟通，合9个人和团队具有积极正面谋事的人格特质与良作共事。性团队互动的做事态度，在智能制造工程复杂问题有团队合作精神与国际视野。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。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 掌握智能制造工程领域的专业基础 理论和技术知识。 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。 2-2 能熟练掌握利用现代文献检索工具 调研、分析和解决智能制造工程领域复 杂问题的能力。 5-2 能针对具体的对象开发或选用满足 特定需求的现代工具，模拟和预测专业 问题，并能分析其局限性。 2 问题分析：能够应用数学、自然科学和工程科学 的基本原理，对于智能制造工程复杂问题进行识别 与表达，并通过文献研究分析，以获得有效结论。 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。 4-1 能够基于科学原理并采用科学方法 对智能制造工程领域复杂工程问题进 行实验设计、分析，并解释数据。 9-1 能与其他学科的成员有效沟通，合 作共事。 4 研究：能够熟悉智能制造工程的机械加工、机械 设计、单片机编程、PLC 控制、工业机器人集成、 工业物联网运维等基本科学研究方法，具有科学研 究精神，为智能制造工程复杂问题提出有效研究手 段并将问题有效解决。 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敏师学时数课程教学方法作业小考安排点)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课程思政融入点：感知人工智能研究对象线下讲授绪论目标212罗聪明与生活密切相关，激发学生们对智能制造的热情，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。4线下1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。线下罗聪明4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、知情搜索及线性回归重要性。重点：线性回归的实现41次罗聪明线下目标3讲授6-7搜索算法难点：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线下目标1罗聪明讲授重点：知识图谱的应用8-9知识表示难点：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4线下1次罗聪明讲授目标310-11专家系统习。3
3 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 的热情，并认识到我国在高精尖技术上的 不足。 线下 讲授 目标 2 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。 线下 讲授 1 次 目标 3
置点：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。罗聪明4线下目标1讲授12-13机器学习重点：机器学习的应用难点：神经网络算法深度学习的概念、核心思路与研究。罗聪明4线下1次目标2讲投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)说明比赛，鼓励学生参加比赛活动，争取荣誉。目标2罗聪明线下讲授16实践与竞赛介绍2重点：赛制及要求课程思政融入点：通退预测房价案例，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（%）课程目标支撑丰业要求指标点平时-考勤及合计作业/小考实践与报告期末考查课堂表现1-210101010目标140目标2010510252-2, 5-2目标3100520354-1, 9-1总计20202040100备注：1）根据《东莞理工学院考试管理规定》第十二条规定：广课3次（或6课时）学生不得参加该课程的期终考核。2）各项者核标准见附件所示。4
4 重点：推理机的建立 难点：知识库的获取 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 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。 线下 讲授 目标 2 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 实践与报告 期末考查 合计 目标 1 1-2 10 10 10 10 40 目标 2 2-2, 5-2 0 10 5 10 25 目标 3 4-1, 9-1 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：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。PPA4系（部）主任签名：MMON日期：2025年2月23日备注：5
5 大纲编写时间：2025 年 2 月 18 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 2 月 23 日 备注：