附件3：《XX大学课程教学大纲模板（其他专业）》（仅供参考）
《仪器分析》教学大纲
课程编码：*********课程名称：仪器分析
总学分： 2.5总学时：40（理论30，实验10）课程英文名称Instrumental Analysis
课程类别：专业必修
先修课程：无机及分析化学、有机化学、大学物理
适用专业：食品科学与工程、食品质量与安全专业等
一、课程简介
《仪器分析》是食品科学与工程、食品质量与安全专业的学科基础课，在支撑学生今后从事实际工作及在研究生阶段从事科学研究中起着工具性作用，占有重要地位。课程主要介绍光谱分析法导论、原子吸收光谱法、紫外-可见分子吸收光谱法、荧光光谱法、红外光谱法、电分析方法导论、电位分析法、色谱法分离原理、气相色谱法、高效液相色谱法等内容。其中，重点介绍各种仪器分析方法的基本原理和定量方法，为联系实际，也举例说明在检验专业中的应用。
二、课程目标
本课程的主要任务是内容是通过课堂教学、实验设计和操作及拓展专题讨论等环节使学生掌握常用仪器分析技术的基本理论与方法，达到为后续研究支撑及支撑专业学习成果中相应指标点的完成。
课程目标对学生的能力要求如下：
课程目标1：通过本课程的学习，使学生掌握各种仪器分析方法的基本原理、特点、适用范围和使用方法，
课程目标2：能够运用已学的理论知识，利用现代分析仪器手段，获得食品成分的组成和结构信息，加工和贮藏过程中的变化，以及食品安全中的有害物质的分析。
课程目标3：掌握仪器分析的基本知识和技能，学会合理地选择实验条件，正确处理数据和表达实验结果。着重培养学生掌握必备仪器的使用原理和操作技巧，提高动手能力和思维能力。
课程目标4：课外兴趣小组及参观观摩等方式增进学生的拓展和深度知识应用能力及实际实验设计能力, 进一步培养提高动手能力和思维能力。
三、教学内容与课程目标的关系
四、课程教学方法
1. 课堂讲授
1.1 采用启发式教学，激发学生主动学习的兴趣，培养学生独立思考、分析问题和解决问题的能力，引导学生主动通过实践和自学获得所需知识。
1.2 采用电子教案，多媒体课件与传统板书、教具教学相结合，提高课堂授课的效果，增大客厅授课的信息量，同时辅助以网络课堂教学以巩固课堂授课效果。
1.3 采用案例式教学，结合所讲知识在食品科学领域的应用实例增加学生的兴趣和求知欲。
课堂研讨及课外兴趣小组和观摩
通过课堂研讨，学生主讲等方式，激发学生的独立思维和运用知识的能力，同时增加学生的求知热情；课外兴趣小组和观摩等方式，培养学生独立设计和动手能力，同时巩固和拓展课堂知识。
实验教学
仪器分析实验教学是仪器分析课程中重要的实践环节，目的是培养学生进一步理解所学的仪器分析方法的基本原理和应用范围；了解常用仪器的基本构造、特点并掌握仪器的操作方法；掌握仪器分析的基本知识和技能，学会合理地选择实验条件，正确处理数据和表达实验结果。该课程必修实验5个，各实验学生分组完成，并提交实验报告。
五、课程考核方法
课程考核方式：课堂表现、检查作业，检查实验报告，闭卷考试。课程成绩评定分为：课堂表现（10％），平时作业（20％），实验成绩（20%），期末考试（50%）。建议值
六、建议教材及参考书
[1] 陈浩．仪器分析．第三版．北京：科学出版社．2016
[2] 叶宪曾等．仪器分析教程．第二版．北京：XX大学出版社．2009
[3] 朱明华等．仪器分析．第四版．北京：高等教育出版社.2008
[4] XX大学化学系编．仪器分析．北京：高等教育出版社.2001
[5] XX大学等编．分析化学下册．第三版．北京：高等教育出版社． 2001
[6] 陈允魁．仪器分析．上海：XX大学出版社．1999
[7] 罗伯特D. 布朗．最新仪器分析技术全书．北京：化学工业出版社．1990 执笔人签名：教研室主任签名：教学院长审核签名：
《小学数学课程标准与教材研究》教学大纲
课程编码：******** 课程名称：小学数学课程标准与教材研究
总学分：4（理论3、实践1）总学时：72（理论48、实践24）
课程英文名称：Study on Mathematics Course Standards and Teaching Materials for Primary Schools
课程类别：专业选修
先修课程：微积分、数与代数学科内涵分析、图形与几何学科内涵分析、统计与概率学科内涵分析、数学文化与现代数学概览
并修课程：小学数学课堂教学设计与课堂教学案例研究
适用专业：教育学-卓越小学教师实验班
一、课程简介
本课程是教育学专业卓越小学教师版的专业选修课程之一。《小学数学课程标准与教材研究》以《教师教育课程标准（试行）》为依据，目的在于为培养高质量的小学教师，提高学生适应小学数学教学的需要，提供丰富的、实用的有关数学课程标准和小学数学教材分析的课程资源。
本课程主要分为两个部分，对《义务教育数学课程标准》（以下简称《数学课程标准》）的重要内容进行解析与案例分析与对小学数学教材进行解析与案例分析。第一部分主要对《数学课程标准》的基本理念、10个核心词数学课程的总目标和具体目标以及小学数学课程的内容结构和内容主线进行了详细解析。第二部分对教材分析选用的是以国家审订通过并在全国范围内使用的六套小学数学教材，也适当参考国外相关教材的内容。教材的分析重点对数与代数，图形与几何，统计与概率、综合与实践4个领域的内容结构，教学主线和教材特点，进行较为全面的分析。
二、课程目标
本课程采用讲授、讨论和实践等多种形式，帮助学生掌握《数学课程标准》中的重要内容，培养学生基本具备分析处理教材和教学设计的能力。
课程目标对学生的能力要求如下：
课程目标1：理解《数学课程标准》的基本理念与主要内容，掌握《数学课程标准》中对小学（一、二学段）的具体要求，掌握《数学课程标准》基本理念和重点内容，了解小学数学教材的基本功能、基本特征和编写特点；
课程目标2：加深对课程标准与国内主要版本小学数学教材的编写特点的认识，结合教学实际情况灵活运用，具备一定的教材分析能力；
课程目标3：初步具备运用《数学课程标准》和教材进行小学数学教学设计的能力；
课程目标4：贯彻理论学习与实践相结合的原则，培养学生综合运用所学的知识、技能、思想和方法分析解决小学数学教学中的实际问题的能力。
三、教学内容与课程目标的关系
四、课程教学方法
1.课堂讲授
1.1 采用启发式教学，激发学生主动学习的兴趣，培养学生独立思考、分析和解决小学数学教育教学问题的能力，引导学生主动通过课堂互动、专题研究和实践操作，积淀小学数学教育教学的基本功；
1.2 采用电子教案，多媒体教学与传统板书相结合，提高课堂信息量；
1.3 采用互动式教学：课堂讨论和课外答疑相结合，每两周至少一次进行答疑。
2.专题研讨
选择小学数学课程教学的四个领域、不同版本的小学数学教科书，将学生分成8组，分组开展课后分组研讨、课堂讨论展示的方式。
五、课程考核方法
课程考核主要检验课程目标的达成度，考核的环节包括平时考核（考勤、课堂互动讨论）、期中小论文、期末开卷考查相结合的方式考核学习效果，评定学生的综合成绩。
综合成绩 = 平时成绩+期中成绩+期末成绩。
平时成绩、期中成绩（作业成绩、课程论文）、期末成绩分别占20%，30%，50%，建
六、建议教材及参考书
（一）教材
[1]马云鹏主编.小学数学课程标准与教材研究[M].北京：高等教育出版社.2016.
（二）主要参考资料
[1]史宁中.基本概念与运算法则：小学数学教学中的核心问题[M].北京：高等教育
出版社，2013.
[2]孔凡哲等著.教科书研究方法与质量保障研究[M].长春：XX大学出版社，2007.
[3]马云鹏.数学课程标准（2011年版）专题解读：小学数学教师研修指南[M].长
春：XX大学出版社，2013.
[4]教育部基础教育课程教材专家工作委员会.义务教育教学课程标准（2011年版）
解读[M].北京：XX大学出版社，2012.
[5]马云鹏主编.小学数学教学论（第四版）[M].北京：人民教育出版社，2013. 执笔人签名：教研室主任签名：教学院长审核签名：
《管理会计》教学大纲
课程编码：*********课程名称：管理会计
总学分：3总学时：48
课程英文名称：Management Accounting 课程类别：专业必修
先修课程：会计学原理、管理学原理、中级财务会计（一）、中级财务会计（二）、财务管理（A）、微观经济学
适用专业：会计学、财务管理
一、课程简介
《管理会计》是会计学与财务管理专业的一门核心必修专业课。管理会计学是现代企业会计的一个重要分支，把会计与管理有机地结合起来，力图体现以市场需求为导向的管理过程，旨在加强企业内部管理、提高经济效益。它以现代企业所处的社会经济环境为背景，明确阐明以企业为主体，密切联系现代会计的预测、决策、规划、控制、考核、评价等职能，系统地介绍了现代管理会计的基本理论、基本方法和实用操作技术。
二、课程目标
管理会计是一门理论性较强、计算内容较多的课程。通过该门课程的学习，使学生正确掌握现代管理会计的基本理论、基本方法和基本技能；正确运用管理会计的理论与方法，解决企业生产经营管理决策的实际问题；了解国际管理会计研究的新观点、新方法和管理会计信息化的发展动态。教学中应特别注意对学生基本技能的训练，以符合本科会计学、财务管理专业应用型人才的培养目标。
课程目标对学生的能力要求如下：
课程目标1：理解管理会计的基本内涵、基本理论，了解学科发展前沿；
课程目标2：理解和掌握管理会计的基石，包括成本性态分析与变动成本法；理解和掌握管理会计的基本方法，包括成本、业务量、利润的关系及其分析方法；
课程目标3：理解和掌握经营预测、长短期决策相关概念和方法，帮助企业科学预决策；
课程目标4：理解和掌握执行管理会计，包含预算、控制和业绩评价的理论和方法。既包含全面预算的含义与编制，也包含成本控制与标准成本制度以及责任会计与业绩评价；
课程目标5：在分组讨论过程中，培养和锻炼学生的研究能力、表达能力和团队合
作精神。
三、教学内容与课程目标的关系
四、课程教学方法
1.课堂讲授
1.1 采用小组讨论式教学，激发学生主动学习的兴趣，培养学生独立思考、分析和解决管理会计实际问题的能力，引导学生主动通过查阅文献和自学获取知识；
1.2 采用电子教案，多媒体教学与传统板书相结合，提高课堂信息量；
1.3 采用互动式教学：课堂讨论和课外答疑相结合，每单元至少一次进行答疑。
2.实训教学
落实各章节实训能力的要求，开展能力点实训教学。
组织形式及要求：
2.1 学生以4-6人为一小组，小组中每个成员的分工和责任需明确；
2.2小组成员分工进行资料的收集整理和数据分析；撰写实训报告，各组轮流进行陈述和交流汇报。
五、课程考核方法
课程考核主要检验课程目标的达成度，考核的环节包括考勤、课后作业、小组讨论
和期末考试，总评成绩以百分计，满分100分，各考核环节所占分值比例可根据具体情
六、建议教材及参考书
[1]孙茂竹等.管理会计学(第八版).北京：XX大学出版社，2018。
[2]王满、耿云江.管理会计.人民邮电出版社，2016。
[3]吴大军、牛彦秀.管理会计（第5版）.XX大学出版社，2018。
[4][美]安东尼?A. 阿特金森等.管理会计（英文第6版）.XX大学出版社，2013。执笔人签名：教研室主任签名：教学院长审核签名：
《展示空间设计》教学大纲
课程编码：********课程名称：展示空间设计
总学分：2.5 总学时：60
课程英文名称：Exhibition Space Design 课程类别：专业选修
先修课程：人体工程学、制图与识图、材料构造与营建
适用专业：环境设计、视觉传达设计等设计学相关专业
一、课程简介
《展示空间设计》是以文化展览、商业展陈等特定空间场域为设计对象，在既定的时间和空间内，运用艺术设计语言，通过对空间与展示主体（或主题）进行阐释的设计课程。它是设计学类专业的一门主干专业核心课程，是涉及会展展陈设计、环境设计、视觉传达设计、服装与服饰设计等不同专业方向领域的交叉性专业课程，在培养学生空间设计思维、空间审美判析、空间造型实操能力的养成和训练，以及运用基本理论艺术地阐释空间场域，实现场域空间经济、文化、技术等多维表达方面占有重要的地位。
二、课程目标
本课程的主要任务是通过课堂教学、分组讨论和实验课程创新等环节，使学生掌握展示设计基本知识和基本理论；熟悉展示设计和相关学科的主要内容，提高学生展示设计意识，培养学生运用所学专业知识进行展示策划分析、设计的能力，为未来从事专业设计研究奠定基础。
课程目标对学生的能力要求如下：
课程目标1：掌握展示空间设计理论框架和展陈空间分析范式，帮助学生获得必要的展陈设计理论知识，了解当下展示空间架构材料及其学科发展的前沿；
课程目标2：掌握以空间视觉传播“意—图”为主体组织理论的基本分析工具；
课程目标3：引导学生关注文化、商业空间场域展陈空间设计现象、问题和社会、经济发展变化，从专业的角度解释并且评析相关设计的目的、手段和趋势；
课程目标4：掌握基本的展示设计方式、方法，建立空间设计语言组织框架、建构空间功能结构模型或实操分析检验，并提出具有创新性的空间创意组织方案；
课程目标5：在分组讨论和模型方案推演分析过程中，培养和锻炼学生的研究能力、表达能力和团队合作精神。
三、教学内容与课程目标的关系
四、课程教学方法
1.课堂讲授
1.1 采用启发式教学，激发学生主动学习的兴趣，培养学生独立思考、分析和解决特定品牌、场域的展示空间设计表达的能力，引导学生主动通过实验模型和项目实证方式获取知识；
1.2 采用电子教案，多媒体教学与传统板书相结合，提高课堂信息量；
1.3 采用互动式教学：课外选题调研和课堂群组讨论相结合的方式，进行课题探讨、项目分析、创新思维拓展。
2.模型实验
围绕课程各章节的学习，通过空间模型实验的方式，针对特定品牌、场域、文化主体，进行相关企业形象、品牌特征、文化主题的创新设计实证。并通过相关设计实验、主题架构策划、空间视觉元素的组织实证、以及空间话语的创新实操等内容的有机融合串联，提高学生的理解能力，运用所学知识、方法阐释表达特定空间场域相关设计主旨“意图”的实践能力和团队合作精神。
组织形式及要求：
2.1 学生根据共同的兴趣方向，以4-6人为一小组单位，自由组队，自主选题。并以某一明确品牌或行业的特定空间场域作为研究对象，进行专项课题项目研究。其中，小组中每个成员的分工和责任需明确，必须对研究对象信息进行充分的研究和考证；
2.2 根据选题各小组成员分工进行数据和资料的收集整理；根据数据和资料确定展示空间设计的主题意图、基本内容、话语架构、空间视觉元素等；撰写展示空间策划案，构思设计主旨“意图”表达草案，小组推荐组员进行PPT陈述和群组交流汇报。
2.3 课题组集体建构实验模型，并依据分工进行专项课题实验。在合作实验模型的基础上，分别提交设计创新实验最终报告册或方案，以考核每位学生对于该项目课题的理解与表达。
五、课程考核方法
课程考核由过程考核和期末考核两部分构成，主要目的在于检验课程目标的达成度。其中，考核的环节包括考勤及课堂表现、课题探讨全过程参与度、创新协作参与完成度和课题最终报告册（或方案）考核，总评成绩以百分计，满分100分，各考核环节所占
六、建议教材及参考书
[1]朱曦，苗岭等.展示空间设计.上海：上海人民美术出版社，2006
[2]尹铂，张俊竹等.会展展示设计.北京：人民邮电出版社，2017
[3]李昱靓等.现代展示设计.重庆：XX大学出版社，2015
[4]吴诗中.展示陈列艺术设计.北京：高等教育出版社，2012
执笔人签名：教研室主任签名：教学院长审核签名：
人工智能课程教学大纲 【课程编码】JSZX0300 【适用专业】计算机科学与技术 【课时】 72(理论)+28(实验) 【学分】 3 【课程性质、目标和要求】 人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务． 作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用．完成如下教学目标： （1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域． （2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。 （3）掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法． (4) 掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念． （5）概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等． （6）简介人工智能程序设计的语言和工具． (7) 掌握Visual Prolog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能程序。 要求学生已修过《数据结构》、《离散数据》和《编译原理》。 【教学时间安排】 本课程计 3 学分，理论课时72 ,实验课时28。学时分配如下表所示：
附件1 广东财经大学华商学院课程教学大纲模板 一、课程简介 人工智能是计算机与自动化学科的一门分支学科。它研究如何用机器来模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、学习、规划、诊断等智能活动。人工智能是当前科学技术中正在迅速发展，新思想、新观点、新技术不断涌现的一个学科，也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。人工智能原理是计算机科学技术类专业的应用学科。前修课程包括：离散数学、数据结构、算法分析与设计等，后续课程：专家系统，知识工程。 二、教学目标 （1）熟练掌握图搜索策略，熟练掌握回溯策略、图搜索策略的过程以及算法（BACKTRACK 以及AI算法），掌握一些典型问题的启发式函数； （2）掌握用命题逻辑、一阶逻辑表示知识的方法，并在此基础上进行推理，熟练掌握归结方法以及归结反驳过程，熟练掌握利用归结反驳方法进行推理。 （3）掌握基于贝叶斯规则的不确定性推理，掌握条件概率、独立、条件独立及贝叶斯公式；掌握利用贝叶斯定理检测垃圾邮件的基本方法。 三、主要教学模式和教学手段 1．本课程的教学包括课堂讲授、课外作业、辅导答疑、上机实验和期末考试等教学环节。
2．课堂教学采用启发式教学方法，理例结合，多媒体并用，引导学生加深对课程内容的理解，提高学生的学习兴趣和效果。 3．理论联系实际，通过本课程的教学，力争使学生在理解和掌握大纲所要求的知识内容的基础上，能正确地运用这些知识解决有关实际问题。 四、教学内容（要求编写所有章节的主要内容） 第一章人工智能概述 基本内容和要求： 1．人工智能的概念与目标； 2．人工智能的研究内容与方法； 3．人工智能的分支领域； 4．人工智能的发展概况。 第二章逻辑程序设计语言Prolog 基本内容和要求： 1．掌握Prolog语言的语句特点、程序结构和运行机理； 2．能编写简单的Prolog程序，能读懂一般的Prolog程序。 教学重点： Prolog程序设计。 教学难点： 表与递归，回溯控制 第三章基于图搜索的问题求解 基本内容和要求： 1．掌握状态图的基本概念、状态图搜索基本技术和状态图问题求解的一般方法，包括穷举式搜索、启发式搜索、加权状态图搜索和A算法、A*算法等； 2．掌握与或图的基本概念、与或图搜索基本技术和或图问题求解的一般方法； 3．理解一些经典规划调度问题（如迷宫、八数码、梵塔、旅行商、八皇后等问题）的求解方法； 教学重点：
研究生课程教学大纲 XXXXXXX（课程名称） XXXX（Course Title） 课程编号：课程性质：学分数： 课程总学时：学时（其中实验或实践等学时） 开课学院（部门）：授课教师： 预备知识： 一、课程学习目的及要求： 说明该课程在教学计划中的地位和作用，并说明通过本课程的学习，学生在知识、能力和素质等方面所应达到的要求。 二、主要章节与学时安排： 第一章XXXXX （XX学时） 对本章的教学内容和重点作简要的介绍，说明本章拟达到的教学目标，并分章、节写明所需的学时数。 第一节XXXX （XX学时） 1．XXXX 2．XXXXXXX …… 第二节XXXXX （XX学时） 1．XXXX 2．XXXXXXX …… 三、考核方式及成绩评定标准 1.考核方式 考试：□闭卷□开卷□口试□口试加笔试 考查：□课堂作业□课程论文□调研报告□试验报告其他方式 2.成绩评定标准 成绩评定为：□百分制□五级记分制。 注：学位课必须采用考试方式，采用百分制。
四、教学方法手段和课外学习要求 …… 五、教材、主要参考书和资料： 教材： ×××主编（或编著）：《××××××》，第×版，××××出版社，××××年出版。 参考书： ×××主编（或编著）：《××××××》，第×版，××××出版社，××××年出版。 ×××主编（或编著）：《××××××》，第×版，××××出版社，××××年出版。 资料： …… 撰写人：×××研究生培养指导委员会：×××
Syllabus Course Name Course Code：Course Nature：Credit： Total Class Hours：course hours（Experiment or practice class hours） School：Instructor：Prerequisites： Ⅰ．Objectives and Requirements Describe the position and function of this course in the teaching plan, put forward the requirements students should meet as far as knowledge, capacity and quality are concerned through this course. Ⅱ．Contents and arrangements Chapter 1XXXXX （XX class hours） Briefly describes the content and focus of this chapter, describes the teaching objectives to be achieved, specifies the required class hours by chapter. Section 1XXXX （XX class hours） 1．XXXX 2．XXXXXXX …… Section 2XXXXX （XX class hours） 1．XXXX 2．XXXXXXX …… Ⅲ．Course assessment Assessment methods: Assessment criteria:
《人工智能》教学大纲 一、课程概述 1. 课程研究对象和研究内容 人工智能是计算机与自动化学科的一门分支学科。它研究如何用机器来模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、学习、规划、诊断等智能活动。人工智能是当前科学技术中正在迅速发展，新思想、新观点、新技术不断涌现的一个学科，也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。 《人工智能》（双语）课程的主要目标是为大学本科高年级学生提供有关人工智能理论以及应用所必需的知识和技能；掌握人工智能的基本原理；掌握设计开发智能系统的基本方法。 2. 课程在整个课程体系中的地位 人工智能原理是计算机科学技术类专业的应用学科。前修课程包括：离散数学、数据结构、算法分析与设计等，后续课程：专家系统，知识工程，该课程可以在大学三、四年级开设。 二、课程目标 1．熟练掌握图搜索策略，熟练掌握回溯策略、图搜索策略的过程以及算法（BACKTRACK 以及A*算法），掌握一些典型问题的启发式函数。 2．掌握用命题逻辑、一阶逻辑表示知识的方法，并在此基础上进行推理，熟练掌握归结方法以及归结反驳过程，熟练掌握利用归结反驳方法进行推理。 3．掌握基于贝叶斯规则的不确定性推理，掌握条件概率、独立、条件独立及贝叶斯公式；掌握利用贝叶斯定理检测垃圾邮件的基本方法。 三、课程内容和要求 这门学科的知识与技能要求分为知道、理解、掌握、学会四个层次。这四个层次的一般涵义表述如下： 知道———是指对这门学科和教学现象的认知。 理解———是指对这门学科涉及到的概念、原理、策略与技术的说明和解释，能提示所涉及到的教学现象演变过程的特征、形成原因以及教学要素之间的相互关系。 掌握———是指运用已理解的教学概念和原理说明、解释、类推同类教学事件和现象。
《人工智能》教学大纲 课程名称：人工智能 英语名称：Artificial Intelligence 课程代码：130234 课程性质：专业必修 学分学时数： 5/80 适用专业：计算机应用技术 修（制）订人： 修（制）订日期：2009年2月 审核人： 审核日期： 审定人： 审定日期： 一、课程的性质和目的 （一）课程性质 人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，人工智能课程是计算机科学技术专业的专业拓展选修课。通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点。掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。 （二）课程目的 1、基本理论要求： 课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。要求学生了解人工智能的主要思想和方法。 2、基本技能要求： 学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand 域概念和Horn 子句的基础上，应用Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS ）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A 算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes 方法、D —S 证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。 3、职业素质要求：结合实战，初步理解和掌握人工智能的相关技术。 二、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配 第一章：人工智能概述（2学时） …… ………………………………………………………………装……订……线…………………………………………………………………………………………………………… …………………………
研究生课程教学大纲 课程编号：00512713 课程名称：智能控制 英文名称：Intelligent Control 学时：32 学分：2 适用学科：控制科学与工程 课程性质：学科基础课 先修课程：自动控制原理，线性系统理论。 一、课程的性质及教学目标 本课程是为自动化及电子信息类研究生开设的学科基础课程。课程总结了智能控制的研究成果，阐述了智能控制的基本概念、工作原理、设计方法和实际应用。目的在于使学生能了解智能控制理论发展的前沿和最新成果，开阔视野，扩大知识面，为今后学习和工作打下基础。 二、课程的教学内容及基本要求 要求掌握智能控制的基本概念、模糊控制理论基础、模糊控制系统原理及其设计方法，掌握几种典型神经网络的模型、学习算法及神经网络控制的基本结构、原理和应用、了解专家系统、遗传算法及其在控制中的应用，了解智能控制的未来发展和应用前景。 1、绪论 内容体系：智能控制的发展过程、智能控制的几个重要分支、智能控制的特点、研究工具及应用。 知识点：智能控制概念，特点，发展，神经控制、模糊控制的基本概念，智能控制系统的结构和特点，智能控制系统研究的数学工具。 重点：智能控制系统的结构、智能控制系统的特点。 2、模糊控制的理论基础 内容体系：模糊集的概念、模糊集合的运算、隶属度函数的建立、模糊关系、二值逻辑、模糊逻辑及其基本运算、模糊语言逻辑、模糊逻辑推理、模糊关系方程的解。
知识点：模糊集的概念，隶属度函数的建立，模糊逻辑推理。 重点：隶属度函数的建立，模糊逻辑推理方法。 3、模糊控制 内容体系：模糊控制系统的组成、模糊控制器的结构设计、模糊控制器的设计原则、模糊控制器的常规设计方法、模糊控制器的设计举例、模糊PID控制器的设计。 知识点：模糊控制器的结构设计原则和方法。 重点：模糊控制器、模糊PID控制器的设计。 4、神经网络的理论基础 内容体系：神经网络原理、神经网络的模型分类、神经网络的学习算法、神经网络的特征及要素、神经网络控制的研究领域。 知识点：神经网络模型，神经网络的学习算法。 重点：多层神经网络结构、多层传播网络的学习算法、动态神经网络模型。 5、典型神经网络 内容体系：单神经元网络、BP神经网络、RBF神经网络、回归神经网络。 知识点：各种神经网络模型，各种神经网络特点和学习算法。 重点：单神经元网络、BP神经网络结构、RBF神经网络模型。 6、高级神经网络 内容体系：模糊RBF网络、P-S神经网络、小脑模型神经网络、Hopfield网络。 知识点：各种神经网络模型，各种神经网络特点和学习算法。 重点：模糊RBF网络、小脑模型神经网络、Hopfield网络的结构特点和适用条件。 7、神经网络控制 内容体系：神经网络控制的结构、单神经元自适应控制、RBF网络监督控制、RBF网络自校正控制、基于RBF网络直接模型参考自适应控制。 知识点：各种神经网络控制结构、神经网络自适应和自校正控制的特点、RBF网络控制的应用。 重点：各种神经网络控制结构，神经网络控制器编程的方法。 8、遗传算法及其应用
《模式识别与人工智能》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：DX3004 课程名称：模式识别与人工智能 课程性质：选修课 课程类别：专业与专业方向课程 适用专业：电气信息类专业 总学时： 64 学时 总学分： 4 学分 先修课程：MATLAB程序设计；数据结构；数字信号处理；概率论与数理统计 后续课程：语音处理技术；数字图像处理 课程简介： 模式识别与人工智能是60年代迅速发展起来的一门学科，属于信息，控制和系统科学的范畴。模式识别就是利用计算机对某些物理现象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与事物相符。模式识别技术主要分为两大类：基于决策理论的统计模式识别和基于形式语言理论的句法模式识别。模式识别的原理和方法在医学、军事等众多领域应用十分广泛。本课程着重讲述模式识别的基本概念，基本方法和算法原理，注重理论与实践紧密结合，通过大量实例讲述如何将所学知识运用到实际应用之中去，避免引用过多的、繁琐的数学推导。这门课的教学目的是让学生掌握统计模式识别基本原理和方法，使学生具有初步综合利用数学知识深入研究有关信息领域问题的能力。 选用教材： 《模式识别》第二版，边肇祺，张学工等编著[M]，北京：清华大学出版社，1999； 参考书目： [1] 《模式识别导论》，齐敏，李大健，郝重阳编著[M]. 北京：清华大学出版社，2009； [2] 《人工智能基础》，蔡自兴，蒙祖强[M]. 北京：高等教育出版社，2005； [3] 《模式识别》，汪增福编著[M]. 安徽：中国科学技术大学出版社，2010； 二、课程总目标 本课程为计算机应用技术专业本科生的专业选修课。通过本课程的学习，要求重点掌握统计模式识别的基本理论和应用。掌握统计模式识别方法中的特征提取和分类决策。掌握特征提取和选择的准则和算法，掌握监督学习的原理以及分类器的设计方法。基本掌握非监督模式识别方法。了解应用人工神经网络和模糊理论的模式识别方法。了解模式识别的应用和系统设计。要求学生掌握本课程的基本理论和方法并能在解决实际问题时得到有效地运用，同时为开发研究新的模式识别的理论和方法打下基础。 三、课程教学内容与基本要求 1、教学内容： （1）模式识别与人工智能基本知识； （2）贝叶斯决策理论； （3）概率密度函数的估计； （4）线性判别函数； （5）非线性胖别函数；
硕士专业学位研究生课程教学大纲 课程名称 课程类型 专业领域 大纲撰写负责人 学院主管领导(签字) 填表日期 西京学院研究生处制
信号与系统教学大纲（模版） 一、课程基本信息 课程名称： 课程代码：（暂不填写） 课程类型：（填学位课、必修课、选修课等） 考核方式：（根据培养方案填考试或考查） 学时/学分：（根据培养方案填写） 专业领域：（按实际填写） 先修课程： 二、教学目标 信号与系统是电子信息工程技术、通信工程、应用电子技术、自动控制、计算机网络技术等专业的主要技术基础课。通过本课程学习，使学生掌握信号与系统的基本概念、线性时不变系统的基本特性、信号通过线性系统的基本分析方法，培养学生抽象思维的能力，提高学生分析问题和解决问题的能力，为后续课程的学习以及从事实际工作打下良好的基础。 三、教学内容与基本要求 （一）信号与系统基本概念 1．基本内容：信号与系统概述，信号及其分类，常见的典型信号，连续信号的运算、分解，系统及其响应，系统的分类，LTI系统分析方法。 2．基本要求：了解信号与系统的概述以及LTI系统分析方法；理解连续信号的运算、分解；掌握常见的典型信号；掌握系统的分类及其响应。 3．重点、难点：
（二）连续时间信号和系统的时域分析 1．基本内容：LTI 系统的数学模型与传输算子，LTI 因果系统的零状态响应，LTI 因果系统的零输入响应，卷积及其性质，LTI 因果系统的全响应以及经典解法。 2．基本要求：了解LTI 系统的数学模型与传输算子；理解LTI 因果系统的零状态响应及零输入响应；掌握卷积及其性质。 3．重点、难点： （三）傅里叶变换 1．基本内容：周期信号的傅里叶级数分析，典型周期信号的傅里叶级数，傅里叶变换的基本原理及其性质，典型非周期信号的傅里叶变换，冲激函数和阶跃函数的傅里叶变换，周期信号的傅里叶变换。 2．基本要求：理解周期信号的傅里叶级数分析；掌握典型周期信号的傅里叶级数，掌握傅里叶变换原理及其性质，掌握周期信号的傅里叶变换以及典型非周期信号的傅里叶变换。 3．重点、难点：傅里叶变换的原理及其性质。 （四）连续时间信号和系统的频域表示与分析 1．基本内容：利用系统函数)( j H 求响应，无失真传输系统，理想低通滤波器与物理可实现系统，时域采样和恢复。 2．基本要求：了解无失真传输系统的基本概念；理解时域采样和恢复；理解理想低通滤波器与物理可实现系统；掌握采样定理和原信号的恢复。 3．重点、难点： （五）拉普拉斯变换 1．基本内容：常用函数的单边拉普拉斯变换以及双边拉普拉斯变换，拉普拉斯变换与傅里叶变换的关系，拉普拉斯变换的性质和定理，拉普拉斯反变换。 2．基本要求：了解常用函数的双边拉普拉斯变换；理解拉普拉斯变换与傅里叶变换的关系；掌握拉普拉斯变换的性质与基本原理，掌握拉普拉斯反变换。
人工智能》课程教学大纲 、课程基本信息 二、课程教学目标 《人工智能》是计算机科学与技术专业的一门专业拓展课，通过本课程的学习使本科生对人工智能的基本内容、基本原理和基本方法有一个比较初步的认识，掌握人工智能的基本概念、基本原理、知识的表示、推理机制和智能问题求解技术。启发学生开发软件的思路，培养学生对相关的智能问题的分析能力，提高学生开发应用软件的能力和水平。 三、教学学时分配
四、教学内容和教学要求 第一章人工智能概述（3 学时） （一）教学要求 1.掌握人工智能的基本概念； 2.理解人工智能的发展状况。 3.理解人工智能的基本技术； 4.了解人工智能的研究途径与方法； 5.了解人工智能的分支领域； （二）教学重点与难点教学重点：人工智能的基本技术。教学难点：三大学派的研究途径与方法。 （三）教学内容 第一节人工智能的基本概念 1.什么是人工智能 2.强人工智能与弱人工智能 3.脑智能和群智能 4.符号智能和计算智能 第二节人工智能发展概况 1.人工智能学科的产生
2.人工智能学科的发展 3.人工智能三大学派 第三节人工智能研究途径与方法 1.人工智能的研究目标 2.人工智能的研究方法 3.人工智能的研究内容 第四节人工智能基本技术 1.推理技术 2.搜索技术 3.知识库技术 4.归纳技术 5.联想技术第五节人工智能的应用 1.难题求解 2.机器定理证明 3.自动程序设计 4.模式识别 5.机器翻译 6.智能管控 7.智能决策 8.智能人机接口 第六节人工智能的影响 1.人工智能对人类的影响 2.人工智能对社会的影响 本章习题要点：对基本概念、技术、方法的理解。 第二章智能程序设计语言（5 学时）（一）教学要求 1．了解常见的几种人工智能程序设计语言；
人工智能导论》教学大纲 大纲说明 课程代码： 3235042 总学时： 32 学时（讲课 32 学时） 总学分： 2 学分 课程类别：限制性选修 适用专业：计算机科学与技术，以及有关专业 预修要求： C 程序设计语言，数据结构 课程的性质、目的、任务： 人工智能是计算机科 学中涉及研究、 科学与技术， 以及有关专业重要的专业方向与特色模块课程之一。 生对人工智能的发展概况、 基本原理和应用领域有初步了解， 启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。 课程教学的基本要求： 人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多 言理解、专家系统和机器学习等。 这些研究论题的基础是通用和专用的知 识表示和推理机制、 问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。要求学生掌握这些研究论题的基础知识。 人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决， 甚至无法解决的问题。 这些 工具包括启发式搜索和规划算法， 知识表示和推理形式， 机器学习技术， 语音和语言理解方 法，计算机视觉和机器人学等。 要求学生掌握利用其中的重要工具解决给定问题的基本方法。 大纲的使用说明： 通过适当调节教学内容和学时安排，减少有关章节学时和增加专家系统这一章的学时， 本大纲亦可作为《人工智能与专家系统》的课程教学大纲。 大纲正文 第一章 绪论 学时： 2 学时（讲课 2学时） 了解人类智能与人工智能的含义，人工智能的发展和应用领域；理解人工智能的内涵。 本章讲授要点 ：在介绍人工智能概念的基础上， 使学生了解本课程所涉知识的重要意义， 以及人工智能的应用现状和应用前景。 设计和应用智能机器的一个分支。 本课程是计算机 通过本课程的开设， 使学 对主要技术及应用有一定掌握， Agent 系统、 语音识别、自动语
附件3： 研究生课程教学大纲的撰写要求 （页面：A4；页边距:上2.1cm，下1.9cm，左2.1cm 右2.1cm） 课程中文名称…………………黑体三号 课程英文名称…………… Times New Roman三号 学时（其中，讲授：学时；实验：学时；实习：学时）；学分 一、课程简介………………………………宋体五号（加粗） 正文：宋体五号 内容：简要介绍课程的性质、目的以及主要讲授的内容。 二、预修课程及适用专业………………宋体五号（加粗） 正文：宋体五号 内容：说明选修该课需要先修的相关课程，或必须掌握的相关知识；以及适用于哪些专业。 三、课程内容及学时分配………………宋体五号（加粗） 正文：宋体五号 内容：详细介绍各章讲授的内容及学时分配。 四、教学方式及要求……………………宋体五号（加粗） 正文：宋体五号 内容：主要说明教学方式和课堂学习要求，比如讲授、实验、讨论、案例分析等。 五、考核办法……………………………宋体五号（加粗） 正文：宋体五号 内容：要求说明课程考核和成绩评定办法。考核方式分为考试和考查两种，考试分开卷考试和闭卷考试，考查主要指课程论文、竞赛及各类设计等其他形式的考核。无论是考试或考查，总评成绩中应适当考虑考勤、课堂表现及平时测验成绩等。成绩评定主要包括总评成绩中各类成绩所占的比例等。 六、参考书籍及阅读文献资料…………宋体五号（加粗） （特别是本学科经典文献和国际前沿文献，主要是国际期刊） 正文：宋体五号 说明：涉及到实验实习的，请详细写明实验实习的学时、内容及教学方式等。 开课单位：……………宋体五号 编写人：……………宋体五号 审定人：……………宋体五号 编写日期：……………宋体五号
《人工智能》课程教学大纲 课程代码：H0404X 课程名称：人工智能 适用专业：计算机科学与技术专业及有关专业 课程性质：本科生专业基础课﹙学位课﹚ 主讲教师：中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所蔡自兴教授 总学时：40学时﹙课堂讲授36学时，实验教学4学时﹚ 课程学分：2学分 预修课程：离散数学，数据结构 一.教学目的和要求： 通过本课程学习，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。 人工智能涉及自主智能系统的设计和分析，与软件系统、物理机器、传感器和驱动器有关，常以机器人或自主飞行器作为例子加以介绍。一个智能系统必须感知它的环境，与其它Agent和人类交互作用，并作用于环境，以完成指定的任务。 人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。 此外，人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决甚至无法解决的问题。这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。通过学习，学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。 二.课程内容简介 人工智能的主要讲授内容如下： 1.叙述人工智能和智能系统的概况，列举出人工智能的研究与应用领域。 2.研究传统人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。 3.讨论高级知识推理，涉及非单调推理、时序推理、和各种不确定推理方法。 4.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命诸内容。 5.比较详细地讨论了人工智能的主要应用，包括专家系统、机器学习、自动规划、Agent、自然语言理解、机器视觉和智能控制等。对于应用内容，根据学时，有选择地进行讲授。 6.评述近年来人工智能的争论，讨论人工智能对人类经济、社会和文化的影响，展望人工智能的发展。 以上内容反映了人工智能的最新进展，理论联系实际，具有很好的针对性。 三.教学内容和学时安排
《××》教学大纲 一、课程基本信息 课程编号及中英文名称：（正文不加黑，下同；课程编号见教学计划；英文名称如有可填写，如无，删除“中英文”3字） 课程类型：（按教学计划填写） 课程学时：（按教学计划填写）课程学分：（按教学计划填写）开课学期：第[ ]学期（请填阿拉伯数字） 开课学院：（承担教学单位名称） 授课教师：xx教授（副教授） 、xx教授（副教授） 授课对象及专业： 教学方式： 考核方式：[闭卷考试、开卷考试、课程论文、课题设计、案例等] 二、课程简介 简要介绍课程的主要内容（200-400字） 三、教学目标及要求 说明通过该课程的学习主要让研究生学到什么知识、锻炼什么能力（不少于150字） 四、教学内容及学时分配 按章节扼要写出应讲授的内容，然后简要指明应重点掌握的内容；以2学时为基本学时 五、教材及教学参考资料（教材、推荐书目、推荐期刊文章、学习
网站等） （一）教材(正式出版教材要求注明教材名称、作者姓名、出版社、是否自编教材（讲义）；自编教材（讲义）要求注明是否成册、编写者姓名、编写者职称、字数等) （二）推荐书目 (必须列出，数量适中，其格式如下：) [序号] 作者（编著者）.书名（版本）.出版地：出版社，出版年份. [序号] [国别]作者（编著者）.书名（版本）.译者（若为中文版）.出版地：出版社，出版年份. （三）推荐期刊文章 (如需要可列出，数量适中，其格式如下：) [序号] 作者 文献题名[J]．刊名，年，卷(期):页或者年（期）：页或者年，卷：页． （四）学习网站(如需要可列处，数量适中，网络刊物和学习网站需要有具体网址链接) （五）其它（如需要可列出） 教学大纲执笔人： 教学大纲审定人：
《人工智能》详细教学大纲 《人工智能》教学大纲 课程代码：130234 课程性质：专业必修 学分学时数： 5/80 适用专业：计算机应用技术 一、课程的性质和目的 （一）课程性质 人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，人工智能课程是计算机科学技术专业的专业拓展选修课。通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点。掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。 （二）课程目的 1、基本理论要求： 课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。要求学生了解人工智能的主要思想和方法。 2、基本技能要求： 学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand 域概念和Horn 子句的基础上，应用Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS ）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A 算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes 方法、D —S 证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。 3、职业素质要求：结合实战，初步理解和掌握人工智能的相关技术。 二、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配 第一章：人工智能概述（2学时） 1、讲授内容： （1） 人工智能的概念 （2） 人工智能的研究途径和方法 ………………………………………………
硕士研究生课程教学大纲（模板）
各章教学要点及学时分配（教学要点最多写至二级标题；总字数限于1500字以内。）第一讲税务会计的基本概念（4课时：讲授3，讨论1）一、税务会计的涵义 （一）税务会计的涵义不同表述 （二）税务会计内涵的界定 二、税务会计的特点 三、税务会计与其他会计的关系 四、税务会计的职能 第二讲税务会计的产生和发展（2课时：讲授1，讨论1）一、税务会计的产生 （一）税务会计产生的前提 （二）税务会计的产生过程 二、税务会计的发展 （一）西方税务会计的发展 （二）我国税务会计的发展 第三讲税务会计的理论框架（10课时：讲授6，讨论4）一、国外税务会计理论框架介绍 （一）美国税务会计理论框架 （二）日本税务会计调整理论
二、国内关于我国税务会计理论框架构想 （一）于长春关于我国税务会计理论框架构想 （二）林世怡关于我国税务会计理论框架构想 三、我国税务会计理论体系的内容 （一）税务会计的目标 （二）税务会计的假设 （一）税务会计的原则 （二）税务会计的方法 （三）税务会计报告 第四讲 税务会计模式（6 课时：讲授 4，讨论 2） 一、税务会计模式的概念及意义 （一）税务会计模式的概念 （二）税务会计模式的意义 二、影响税务会计模式形成的环境因素 三、世界各国税务会计模式的种类 （一）财税分离模式——英美模式 （二）财税合一模式——法德模式 （一）混合模式——日荷模式。 四、几种税务会计模式的比较 （一）实施不同模式应具备的条件 （二）各种模式的特点及优缺点 （一）各国税务会计模式发展动态与评价 （二）比较的启示 五、构建我国税务会计模式的选择 （一） 我国的现实环境 （一）我国税务会计模式的选择 第五讲 会计准则与税务会计（6 课时：讲授 3，讨论 3） 一、会计准则与税务会计的关系 （一）会计准则的地位与作用 （二）税务会计与会计准则的关系 二、所得税会计准则 （一）所得税会计准则的发展 （二）所得税会计的性质与目标 （一）我国所得税会计准则的内容 （二）中外所得税会计准则的比较 三、增值税会计准则 （一）英国增值税会计准则的主要内容 （二）我国建立《增值税会计准则》的必要性 （三）《增值税会计准则》的基本内容设计 第六讲 税务筹划理论（8 课时：讲授 3，讨论 3） 一、税务筹划的基本概念 （一）税务筹划的概念 （二）税务筹划的目标和意义 （三）税务筹划的原则和特点 各 章 教 学 要 点 及 学 时 分 配
《人工智能导论》教学大纲 大纲说明 课程代码：3235042 总学时：32学时（讲课32学时） 总学分：2学分 课程类别：限制性选修 适用专业：计算机科学与技术，以及有关专业 预修要求：C程序设计语言，数据结构 课程的性质、目的、任务： 人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。本课程是计算机科学与技术，以及有关专业重要的专业方向与特色模块课程之一。通过本课程的开设，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。 课程教学的基本要求： 人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。要求学生掌握这些研究论题的基础知识。 人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决，甚至无法解决的问题。这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。要求学生掌握利用其中的重要工具解决给定问题的基本方法。大纲的使用说明： 通过适当调节教学内容和学时安排，减少有关章节学时和增加专家系统这一章的学时，本大纲亦可作为《人工智能与专家系统》的课程教学大纲。 大纲正文 第一章绪论学时：2学时（讲课2学时）了解人类智能与人工智能的含义，人工智能的发展和应用领域；理解人工智能的内涵。 本章讲授要点：在介绍人工智能概念的基础上，使学生了解本课程所涉知识的重要意义，以及人工智能的应用现状和应用前景。
《人工智能》课程教学大纲 （Artificial Intelligence） 课程性质：院公选课 适用专业：各专业 先修课程：离散数学、数据结构、操作系统原理 后续课程： 总学分：2学分 一、教学目的与要求 1．教学目的 人工智能主要研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算机系统。本课程要求学生掌握人工智能的基本原理，了解人工智能中常用的基本技术，诸如：知识表示技术、搜索技术、自动推理技术以及专家系统等，同时学会运用Prolog语言求解人工智能的实际问题。 2．教学要求 学生必须具有离散数学、程序设计、数据结构、操作系统方面的知识。 二、课时安排 三、教学内容 1．人工智能概述（4学时） （1）教学基本要求 了解：人工智能的发展概况 理解：人工智能的概念 掌握：人工智能的研究途径与方法、人工智能的分支领域 灵活运用：人工智能的基本技术 （2）教学内容
①人工智能的概念 ②人工智能的研究途径与方法(重点) ③人工智能的分支领域(重点、难点) ④人工智能的基本技术(难点) ⑤人工智能的发展概况 2．人工智能程序设计语言（6学时） （1）教学基本要求 了解：人工智能程序设计语言分类 掌握：函数型程序设计语言LISP和逻辑型程序设计语言PROLOG 灵活运用：Turbo PROLOG程序设计语言 （2）教学内容 ①综述 ②函数型程序设计语言LISP(重点) ③逻辑型程序设计语言PROLOG(重点、难点) ④Turbo PROLOG程序设计(难点) 3．基于谓词逻辑的机器推理（6学时） （1）教学基本要求 理解：谓词及谓词逻辑，形式演绎推理 掌握：归结演绎推理 灵活运用：应用归结原理求取问题答案 了解：Horn子句归结与逻辑程序、非归结演绎推理 （2）教学内容 ①一阶谓词逻辑 ②归结演绎推理(重点) ③应用归结原理求取问题答案(重点、难点) ④归结策略 ⑤归结反演程序举例 ⑥Horn子句归结与逻辑程序(难点) ⑦非归结演绎推理 4．图搜索技术（8学时） （1）教学基本要求 掌握：状态图搜索方法、与或图搜索方法 灵活运用：状态图搜索方法进行问题求解、与或图搜索方法进行问题求解了解：博弈树搜索技术 （2）教学内容 ①状态图搜索(重点、难点) ②状态图问题求解(重点) ③与或图搜索(重点、难点) ④与或图问题求解（难点） ⑤博弈树搜索 5．产生式系统（4学时）
研究生课程教学大纲 《数据挖掘》 《Data Mining》 36 学时； 2 学分 一、课程简介 数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘是一门与多学科交叉的计算机专业课程，在商业、金融、医学、科学研究、工程与政府部门管理等众多领域都有广泛应用。数据挖掘涉及计算机科学、统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法。 通过课程的学习，学生可掌握：数据挖掘的基本概念、功能、处理过程及应用领域；数据预处理技术，包括数据样本的缺失处理、数据清理和数据降维等；针对不同挖掘任务的各种算法，包括概念描述、关联规则分析、分类、聚类和离群点的检测等；提取模式的评价和分析；数据挖掘的发展趋势和研究前沿。 二、预修课程及适用专业 预修课程：算法设计与分析，程序设计 适用专业：计算机科学与技术、计算机技术、软件工程、信息安全 三、课程内容及学时分配 第1章序论 讲授内容：数据挖掘技术的发展、概念与处理步骤、功能、应用领域及其研究发展方向。 教学目标：了解数据挖掘的基本概念、研究方向和应用领域，结合自己研究方向，思考数据挖掘具体可以解决什么问题。 学时分配：2学时 第2章认识数据和数据预处理 讲授内容：包括数据对象与属性类型、数据的基本统计描述、度量数据的相似性和相异性、数据清理（缺失数据、噪声或离异点数据的处理），数据集成与转换，数据的约简与降维及其应用实例。 教学目标：认识数据，了解数据挖掘过程的第一步——数据预处理的重要性和必要性，掌握一些经典算法。 学时分配：6学时 第3章挖掘频繁模式 讲授内容：讲述频繁模式挖掘的基本概念，讲述Apriori算法的基本思想、算法实现和优缺点分析，讲授模式评估方法。
人工智能与社会 课程教学大纲课程英文名称：Artificial Intelligence and Society 开课院系：计算机科学与技术学院课程性质：科技素质教育课程课程目的： 人工智能是一门边沿学科，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。今天，各样的智能机器人，不断能够帮助人类进行生产劳作，甚至可以料理家务，人们在整个的发展的过程当中希望利用外来之物来强化自身，摆脱自然力的束缚，人类从中可以得到解放，这是一个千古梦想，也是中国梦的梦境之一。这个梦想怎么样才能变成现实，最精彩的是人希望有一种智力的工具，它依靠信息科学技术来把信息资源转化成为这种工具，帮助人来扩展自己的信息功能、智力功能，这样就可以把人类从很多繁重的劳动，包括体力劳动和智力劳动中解放出来。人工智能是对资源、科学、技术、工具的集大成，这个是人类争取从自然力解放的一个非常重要的途径。学过这门课程后使学生对现代社会的人工智能应用有一个初步的认识，在今后的工作中适应现代社会的发展，为实现中国富强梦做出更大贡献。 课程内容： 一、二进制的前世今生 1. 计数的发展历史，计数历史贡献 2. 二进制的诞生，二进制的发展历史 3. 二进制的计算能力，二进制在科技进步中的作用
二、现代计算机的诞生 1. 计算工具的发展历史，计算工具的历史贡献 2. 机械式计算器的诞生，机械式计算器的历史作用 3. 现代计算机诞生，现代计算机的计算能力 三、人工智能的起源 1. Turing 思想和Turing 机 2. 人工智能的诞生的三大标志 3. 人工智能语言的发展 4. 智能博弈技术的发展 四、人类智能与计算机模拟 1. 智能仿真模拟能力 2. 计算机仿真模拟领域 3. 计算机仿真模拟能力 五、模糊世界和模糊信息 1. 人类世界的模糊性 2. 粒度计算的基本原理 3. 粒度计算的应用 4. 典型模糊案例分析
《智能材料》课程教学大纲 【课程编号】 【课程名称】智能材料 Intelligent materials 【学时学分】24学时；1.5学分【实验和上机学时】0学时【课程类别】专业与专业方向课【开课模式】选修 【先修课程】大学物理、高分子物理 【开课单位】辽宁省通用航空重点实验室【开课学期】第7学期 【授课对象】复合材料与工程专业本科学生 【考核方式】考查 一、课程的性质、目的与任务 智能材料这门课是为了拓展复合材料与工程专业学生的应用新型材料的能力，了解、应用、研发新材料的性能的一门选修课程，对学生认识交叉学科在材料与结构设计领域的应用具有启发意义。 本课程利用材料具有的一些生物体才具有的功能，如传感、判断、处理、执行、自预警、自修复、应激响应等，通过自适应材料与结构、智能超分子和膜、智能凝胶、微机械智能光电子、纳米机械等应用在航空航天飞行器以及土木建筑等方面。 本课程以大学物理和高分子物理等课程为基础，是学生毕业从事相关技术工作的重要理论基础。 二、课程的教学内容、基本要求和学时分配 1．绪论（2学时） 了解智能材料与智能结构的发展；智能材料的内涵和定义；智能材料与智能结构的应用前景与发展趋势。 2．典型智能材料介绍（16学时） 分别介绍几种典型的智能材料， ①形状记忆合金；
②压电复合材料； ③电磁流变体； ④智能纤维材料； ⑤智能高分子材料； ⑥智能橡胶与智能弹性体。 3．智能结构与智能控制（4学时） ①智能结构控制概念； ②隔振器与消能器； ③传感器； ④作动器。 4．其他传感元件（2学时） ①电阻应变丝； ②碳纤维复合材料； ③智能无机高分子复合材料与应用 ④二氧化钒智能窗； ⑤半导体材料； ⑥疲劳寿命丝（箔）。 三、教材及主要参考书（第1条填写主选教材） 著者书名出版社出版日期 1 陈英杰等《智能材料》机械工业出版社2013.07 2 傅秦生等《智能材料与结构系统》北京大学出版社2010.08 四、其它必要说明