人工智能应用导论-咸宁职业技术学院

人工智能应用导论

《人工智能应用导论》是一门面向人工智能、计算机、电子信息等相关专业的入门级必修课程，同时也适合非理工专业学生了解AI的通识选项。课程涵盖人工智能的产业现状、发展脉络及核心技术，包括知识表示、搜索、机器学习、深度学习、NLP、专家系统、智能机器人等。通过案例驱动和任务驱动的教学方法，学生将掌握常见AI产品的使用，并能够分析高频需求场景，完成简单原型设计。

课程属性：公共基础课

所属专业：人工智能技术应用

院系：信息工程学院

学时安排：36

开课时间：-

1开课期数

0知识点

0技能点

0教学资源

31选课人数

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课程大纲
课程概述
教学团队
知识图谱
能力图谱
AI工具台

一、AI 概述

1.1 人工智能的定义与历史

1.2 智能体与环境

1.3 伦理与社会影响
二、搜索与自动推理

2.1 状态空间表示

2.2 搜索算法

2.3 约束满足问题

2.4 博弈树与决策
三、机器学习

3.1 学习范式

3.2 模型评估

3.3 过拟合与调参
四、深度学习

4.1 神经网络基础

4.2 卷积神经网络

4.3 循环神经网络

4.4 大模型与AIGC
五、自然语言处理

5.1 文本预处理

5.2 词向量表示

5.3 语言模型
六、专家系统与知识图谱

6.1 知识获取与表示

6.2 推理引擎

6.3 行业应用案例
七、智能机器人与视觉

7.1 感知-规划-执行

7.2 目标检测

7.3 SLAM技术
八、前沿与产业应用

8.1 智能医疗

8.2 金融科技

8.3 智能交通

8.4 智能制造

主讲教师

陈小礼

暂无

学习成员

课程简介

教学团队

陈小礼

教师｜暂无

暂无简介

知识图谱

能力图谱

AI助教资料助手 AI学情分析

HI！AI助手已上线，陪你解锁知识，有需要随时喊我~

AI助教

依托课程资料智能问答，快速匹配知识点并解答

资源推荐

关联学习情况，智能推送课程资源与拓展补充内容

人工智能应用导论

一、AI 概述

1.1 人工智能的定义与历史

1.2 智能体与环境

1.3 伦理与社会影响

二、搜索与自动推理

2.1 状态空间表示

2.2 搜索算法

2.3 约束满足问题

2.4 博弈树与决策

三、机器学习

3.1 学习范式

3.2 模型评估

3.3 过拟合与调参

四、深度学习

4.1 神经网络基础

4.2 卷积神经网络

4.3 循环神经网络

4.4 大模型与AIGC

五、自然语言处理

5.1 文本预处理

5.2 词向量表示

5.3 语言模型

六、专家系统与知识图谱

6.1 知识获取与表示

6.2 推理引擎

6.3 行业应用案例

七、智能机器人与视觉

7.1 感知-规划-执行

7.2 目标检测

7.3 SLAM技术

八、前沿与产业应用

8.1 智能医疗

8.2 金融科技

8.3 智能交通

8.4 智能制造