南京中医药大学《人工智能导论》实验教学大纲

南京中医药大学

《人工智能导论》实验教学大纲

（适用于人工智能专业）

课程名称：　　人工智能导论英文名称：Introduction to Artificial Intelligence

课程类别：专业基础必修课课程编码： 089168

课程学分： 0 课程学时： 16

开课单位：人工智能与信息技术学院实验室：人工智能实验室

实验（实训）项目数： 4 课程负责人：周作建

课程简介

本课程为人工智能本科生一年级专业必修课，不仅介绍人工智能技术的发展历程和相关技术还介绍本专业未来四年的课程规划。本课程从较高角度为学生阐述人工智能学科，使学生们了解人工智能方法对问题描述和求解框架、人工智能技术的应用领域和算法、人工智能学科的研究对象及技术体系，初步了解人工智能学科的知识结构及能力培养思路，进而理解人工智能专业能力培养与课程设置思想、核心课程的定位及作用，提高后续课程的学习兴趣。

二、教学目标与基本要求

实践技能：通过本实验教学，使学生们了解人工智能中的基本思路、概念、原理，了解人工智能学科中的经典算法，学会使用开发环境调用已有人工智能算法完成特定功能，为学生今后在学习和使用人工智能技术打下基础。

素质教育：过本课程的学习，培养学生们对本专业的兴趣，为同学们未来四年学习生活建立明确的目标，使学生们具备基本的科学素养，以及坚持不懈、勤奋严谨的研究态度，为未来的职业生涯打下良好的基础。

创新能力培养：课程以课堂讲授和代码实践相结合，使学生对人工智能技术有整体的理解，并建立感性的认识。使学生们理解并掌握人工智能中的基本技术和原理，确立在学习、科研过程使用人工智能算法解决问题的思维习惯。

三、实验（实训）项目、内容与学时分配

实验项目（实验大纲填写）

序号	实验项目名称	学时	内容提要	实验类型
序号	实验项目名称	学时	内容提要	基础性	综合设计性	创新性
1	特征降维算法	4	[实验目的] 1.了解特征降维的意义、用法和效果。 2.掌握特征降维算法的调用。 3.掌握降维后数据的可视化。 [实验内容] 1.利用PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps算法对不同小区房子特征进行降维。 2.使用matplotlib或matlab展示降维结果。 [实验方法及原理] 1.直接调用matlab或scikit-learn中降维算法对给定的特征进行降维。 2.用给定的函数查看和对比降维结果。	√
2	图片分割网络	4	[实验目的] 1.了解卷积操作原理和效果。 2.学会U-Net分割网络的训练和使用。 [实验内容] 1.查看和分析已标注图片集。 2.使用标注图片训练U-Net网络。 3.使用U-Net网络实现图片分割。 [实验方法及原理] 1.在IDE或者命令行直接调用python代码实现深度网络的训练和使用。	√
3	图片分类	4	[实验目的] 1.了解人工智能算法分类的基本原理和步骤。 2.了解卷积网络中的模块类别和作用。 3.学会使用分类算法的训练和使用。 [实验内容] 1.了解已搭建好的卷积网络各层作用，损失函数作用。 2.使用带标签的图像集训练网络。 3.利用已训练网络实现图片分类任务。 [实验方法及原理] 1.使用卷积和全连接层进行特征提取。 2.使用最后一层softmax层实现分类操作。	√
3	文本情感分析	4	[实验目的] 1.了解自然语言处理的步骤。 2.了解循环神经网络的原理和用法。 [实验内容] 1.调用已有算法对输入文字进行词向量转换。 2.将词向量作为循环神经网络输入，训练双向LSTM网络。 3.使用训练好的网络进行文本情感判断。 [实验方法及原理] 1.使用预训练模型获得词向量。 2.LSTM用于处理时序信息。	√

四、教材及主要参考资料

1. 教材

[1] 李铮，黄源，蒋文豪.人工智能导论，人民邮电出版社，2021-05-01

2. 参考资源

1）教学平台

无

2）参考书目

S.J. Russell, P. Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach (Third Edition). 清华大学出版社，2011年7月。