《人工智能与大数据导论》 课程教学大纲 一、课程基本信息 总学时为学时数 课程类型 √理论课 总学时为周数 口实习 口课程设计口毕业设计 课程编码 7321501 总学时32学分 2 课程名称 人工智能与大数据导论 课程英文名称Introduction to Artificial Intelligence and Big Data 适用专业 通信工程 先修课程 (7029501)概率论与数理统计、(7215811)高级编程语言工程应用 开课部门信息学院电子工程系（通信） 二、课程简介 本课程是通信工程专业的指定选修课，主要讲授人工智能和大数据的发展现 状、基础理论和应用。学生通过学习本课程，应达到以下基本要求： (1)掌握人工智能和大数据的基本概念和发展现状： (2)掌握深度学习的基本概念，以及其与人工智能之间的关系： (3)理解深度卷积神经网络的基本理论方法，了解常用的网络结构： (4)掌握深度学习在计算机视觉和通信领域的相关应用。 三、课程目标及其支撑的毕业要求 (一)本课程支撑的毕业要求指标点 指标点1-2掌握解决复杂工程问题所需的工程基础和计算机基础知识和 原理，能够应用其基本概念、基本理论和基本方法分析实际问题。 (二)本课程的具体目标 ()通过课程学习，使学生掌握解决信号与信息处理、模式识别等工程问题 所涉及的大数据、机器学习、深度学习等基本知识。（支撑毕业要求1-2） (2)通过课程学习，培养学生能分析复杂工程问题中所涉及大数据和人工智 能相关任务，并合理应用大数据、机器学习、深度学习技术解决相应问题。（支 撑毕业要求1-2) 《人工智能与大数据导论》 课程教学大纲 一、课程基本信息 课程类型 总学时为学时数 √理论课 总学时为周数 □实习 □课程设计 □毕业设计 课程编码 7321501 总学时 32 学分 2 课程名称 人工智能与大数据导论 课程英文名称 Introduction to Artificial Intelligence and Big Data 适用专业 通信工程 先修课程 (7029501)概率论与数理统计、(7215811)高级编程语言工程应用 开课部门 信息学院电子工程系（通信） 二、课程简介 本课程是通信工程专业的指定选修课，主要讲授人工智能和大数据的发展现 状、基础理论和应用。学生通过学习本课程，应达到以下基本要求： （1）掌握人工智能和大数据的基本概念和发展现状； （2）掌握深度学习的基本概念，以及其与人工智能之间的关系； （3）理解深度卷积神经网络的基本理论方法，了解常用的网络结构； （4）掌握深度学习在计算机视觉和通信领域的相关应用。 三、课程目标及其支撑的毕业要求 （一）本课程支撑的毕业要求指标点 指标点 1-2 掌握解决复杂工程问题所需的工程基础和计算机基础知识和 原理，能够应用其基本概念、基本理论和基本方法分析实际问题。 （二）本课程的具体目标 (1) 通过课程学习，使学生掌握解决信号与信息处理、模式识别等工程问题 所涉及的大数据、机器学习、深度学习等基本知识。（支撑毕业要求 1-2） (2) 通过课程学习，培养学生能分析复杂工程问题中所涉及大数据和人工智 能相关任务，并合理应用大数据、机器学习、深度学习技术解决相应问题。（支 撑毕业要求 1-2）