人工智能与深度学习实训课程内容—学习路线

人工智能与深度学习实训课程内容—学习路线

为了加快创新步伐,全面实施创新驱动发展战略,进一步贯彻落实国务院《新一代人工智能发展规划》和教育部《高等学校人工智能创新行动计划》,加强人工智能课程建设,提高人工智能教育水平,提高人才培养质量是当务之急。要满足国家对人
工智能人才培养的需要、提高人才培养质量,师资是关键,而组织教师培训是提高师资水平的最佳途径之一。通过培训,可以使教师了解人工智能行业发展的最新动态,分享人工智能专业相关课程的优秀教学成果,提升高校教师特别是中青年教师的业务水平和教学能力,从而进一步促进人工智能相关课程的教学发展。同时,培训可以为教师提供一个沟通信息的平台,交流课程建设和教学改革的经验,交流产、学、研合作的可能。

一、课程目标

【1】 人工智能导论课程介绍与设计
① 示范课:人工智能发展现状及应用领域
② 示范课:知识表示之一──状态空间表示及搜索技术
【2】 智能算法导论课程介绍与设计
① 智能算法基础与梳理
② 智能算法的生物学基础
③ 智能算法求解问题
④ 深度学习理论、算法与应用
【3】 实训课:人工智能实验教程
① 人工智能实验基础理论介绍,涉及深度学习模型框架的理论、发展及功能
② 人工智能实验背景、原理、操作步骤、数据、评估准则、应用平台及系统环境等

二、课程内容及时间安排

人工智能导论—— 人工智能导论——示范课:人工智能绪论 示范课:人工智能绪论 示范课:人工智能绪论
(1) 课程介绍与设计
(2) 什么是人工智能
(3) 人工智能发展史及现状
(4) 人工智能三大学派
(5) 人工智能的研究内容

人工智能导论—— 人工智能导论——示范课:状态空间表示及搜索技术 示范课:状态空间表示及搜索技术 示范课:状态空间表示及搜索技术
(1) 状态空间法
(2) 一般图搜索策略
(3) 盲目式搜索
(4) 启发式搜索

智能算法导论—— 智能算法导论——智能算法基础与梳理 智能算法基础与梳理
(1) 介绍主要的智能算法:遗传算法、免疫算法、Memetic 算法、粒子群
算法、蚁群算法、狼群算法、蜂群算法、细菌觅食算法、分布估计算
法、差分进化算法、模拟退火、贪心算法、雨滴算法、禁忌搜索算法、
量子算法、最小二乘法、A*算法、神经网络算法、深度学习算法、混
合智能算法。
(2) 介绍开发环境、主要的编程方法

智能算法导论——智能算法的生物学基础 智能算法的生物学基础 智能算法的生物学基础
以遗传算法为例,介绍其生物学基础

智能算法导论—— 智能算法导论——智能算法求解问 智能算法求解问 智能算法求解问题
(1) 介绍智能算法求解问题的关键问题,包括编码问题、解码问题、种群
初始化问题、交叉方式、变异方式、选择策略等
(2) 以具体的问题为例,介绍智能算法的实现方法

智能算法导论—— 智能算法导论——深度学习理论、算法与应用 深度学习理论、算法与应用 深度学习理论、算法与应用
(1) 介绍深度学习的理论与模型,包括深度学习的发展历史、深度学习的
优势、深度学习与人类生活、深度学习的学习范式、深度前馈神经网
络、深度卷积神经网络、卷积神经网络训练技巧、稀疏深度神经网络、
深度循环神经网络、稀疏自编码器、生成对抗网络、深度融合网络深
度复卷积神经网络与深度二值神经网络;
(2) 介绍深度学习的经典模型,包括 LeNet-5、AlexNet、VGG-Net、
GoogLeNet、ResNet 等
(3) 介绍深度学习框架与平台
(4) 介绍深度学习在遥感图像中的应用研究

人工智能实训—— 人工智能实训——基础理论介绍
深度学习模型框架的理论、发展及功能

人工智能实训—— 人工智能实训——实验理论介绍
各实验部分的实验背景、原理、操作步骤、数据、评估准则、所应用
的平台及系统环境等内容

人工智能实训—— 人工智能实训——实验
(1) 语义图生成风景图
(2) 图像分割
(3) 视频目标跟踪
(4) 人物年龄性别及情绪预测
(5) 目标检测

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