职称:教师
单位:西安电子科技大学
部门:人工智能学院
主讲教师:尚荣华
教师团队:共6位
| 学校: | 西安电子科技大学 |
| 开课院系: | 人工智能学院 |
| 开课专业: | 智能科学与技术 |
| 课程负责人: | 尚荣华 |
| 课程英文名称: | Computational Intelligence |
| 课程编号: | AI204003 |
| 学分: | 3.5 |
| 课时: | 56 |
计算智能是神经科学、计算机科学、信息科学等学科相互交叉融合的结果,是人们对自然智能认识和模拟的最新成果,通过借鉴仿生学原理,为人工智能提供高效的计算方法和优化策略。 不用于一般的导论课,计算智能导论课程是大三年级专业核心课程,3.5学分,56学时。其中,线上12学时,线下课堂40学时、实践4学时。主要包含模糊系统、神经网络以及进化计算三大模块。引入浙江大学吴飞教授的国家精品慕课,精选“搜索求解”、“强化学习”等内容,拓展课程内涵。进一步校企合作,通过探知图灵智能实验平台,实现智能实验,如图像修复、诗词生成等。课程主要面向国家产业需求,通过对自然智能的认知,培养学生分析问题、解决问题、知识创新和技术创新的能力,为人工智能领域一流人才的培养提供有力的支撑。 我校于2005年获批“智能科学与技术”国家首批特色专业。2007年开设国内第一门计算智能导论课程,与特色专业并肩发展,在通识教育基础上,开展特色化专业能力培养。 然而,作为一门新兴课程,教材匮乏。为此,从2007年至2016年间,我们持续致力于课程资源和体系的优化构建,不断夯实基础;2017年结合学术前沿开始编写教材、搭建线上线下立体化的教学资源;2018年开始课程思政建设、探索混合式的教学模式。历经十余载的精心打造与深厚积淀,当2019年人工智能领域迎来重大转折点时,主编教材出版。与时俱进,2024年再版出版,得到同行专家高度认可。 同时,知识爆炸性增长与不断累积,教学内容日益丰富且日新月异,对教学也提出了更高要求。如何创新教学方法,高效传授核心知识,同时激发学生创新思维,成为当前教育面临的重大挑战。因此,近五年,课程负责人积极进行课程创新改革,从教材编写到教改项目、从课堂创新到课程建设,获多项省部级教学奖励、获批陕西省线上线下混合式一流课程,并已推荐申报国家级。
| 课程章节 | | 文件类型 | | 大小 | | 备注 | |
| 1.1 人工智能的发展 |
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65.27MB | ||
| 1.2 人工智能的新生-计算智能 |
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16.61MB | ||
| 2.1 绪论 |
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262.36MB | ||
| 2.2 遗传算法示例 |
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67.02MB | ||
| 2.3 编码、选择 |
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23.45MB | ||
| 2.4 交叉、变异 |
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67.84MB | ||
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81.77MB | |||
| 2.5 遗传算法基础 |
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6.74MB | ||
| 2.6 扩展 |
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27.31MB | ||
| 3.1 模糊集合 |
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7.27MB | ||
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35.40MB | |||
| 3.2 模糊隶属度 |
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9.01MB | ||
| 3.3 模糊关系 |
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12.48MB | ||
| 3.4 模糊聚类 |
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7.01MB | ||
| 4.1 生物学基础 |
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21.21MB | ||
| 4.2 人工神经元、Hebb |
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12.25MB | ||
| 4.3 感知器 |
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20.04MB | ||
| 4.4 BP神经网络 |
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5.72MB | ||
| 5.1 遗传算法基础 |
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387.39MB | ||
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174.50MB | |||
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| 5.2 遗传算法求解数值优化问题 |
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| 5.3 遗传算法五个关键问题 |
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| 5.4 遗传算法理论基础 |
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| 5.5 模糊逻辑 |
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| 5.6 人工神经网络-深度学习 |
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| 6.3 0312 |
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| 6.4 0326 |
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| 6.5 0402 |
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