人工智能是属计算机科学,人工智能属于什么学科门类
属于工学门类电子信息类专业。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能专业解读
培养目标
以培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才为目标，学习机器学习的理论和方法、深度学习框架、工具与实践平台、自然语言处理技术、语音处理与识别技术、视觉智能处理技术、国际人工智能专业领域最前沿的理论方法，培养人工智能专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉。
是什么
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。例如：人脸识别技术，语音识别技术、基于用户兴趣的智能算法推荐技术。
学什么
《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》、《先进机器人控制》、《认知机器人》、《机器人规划与学习》、《仿生机器人》、《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》、《人工智能的现代方法I》、《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》、《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》。
《人工智能导论》教学大纲（含课程思政内容）
05
教学内容和课时安排（含课程思政内容）
（一）课程学时分配
（二）课程思政参考内容
（三）课程教学内容与重点难点
第1章人工智能导引
教学目的：了解人工智能的概念、学习人工智能的目的和意义、应用；了解人工智能的分支。
教学内容：人工智能的概念、应用场合；人工智能的分支。
重点难点：重点是了解人工智能的分支，难点是人工智能各个分支之间的关系。
第2章Python基础知识
教学目的：了解Python在不同环境下的安装；熟练使用python的基本编程，包括各种数据结构；掌握第三方模块的安装和使用，文件的读写；掌握NumPy包的熟练使用；掌握Python的绘图基础。
教学内容：编程基础（列表、元组及字典、基本语句；函数）；模块的安装与使用；文件的读写；NumPy的使用；Python的绘图基础。
重点难点：重点是使用Python进行相关的编程，如NumPy的编程，绘图基础等。难点是使用NumPy进行较为复杂的开发与绘图。
第3章机器学习初步
教学目的：了解机器学习的概念、其与人工智能的关系、机器学习的分类；了解数据预处理与特征工程，包括数据清洗、数据变化、过滤、特征工程；熟练使用Sklearn包；熟练使用回归分析。掌握聚类的基本原理与常见的聚类算法。
教学内容：机器学习及其工作流程；机器学习的分类；数据预处理与特征工程；Sklearn库的使用；逻辑回归分类和线性回归预测；聚类的原理与K-Means聚类算法。
重点难点：重点是机器学习的流程与Sklearn的实践。难点是聚类算法及其调优。
第4章自然语言处理
教学目的：了解自然语言处理的概念；掌握文本分词与词汇还原的方法；掌握文本分块与词袋模型；熟练使用TF-IDF算法，并据此构建文档类别预测器。
教学内容：自然语言处理的概念；文本分词与词汇还原；文本分块与词袋模型；文档类别预测；语义分析器；主题模型。
重点难点：重点是文本分词及其文档类别判断的方法。难点是语义分析器的理解与实现。
教学目的：了解处理语音信号的方式，可视化处理的过程；掌握处理语音信号的的相关技术；能够独立建立一个英文的语音识别系统。
教学内容：处理语音信号；可视化音频信号；音频信号从时域转换到频域；生成音频信号的方法；提取语音特征；构建语音识别系统。
重点难点：重点是语音特征的提取策略和方法；难点是构建语音识别系统，尤其是适当结合深度学习机制进行语音信号的识别。
第6章计算机视觉
教学目的：了解什么是计算机视觉,掌握安装流行的计算机视觉库—OpenCV。了解利用帧间差分法检测视频中的移动部分。掌握使用色彩空间和背景差分法来跟踪对象,使用CAMShift算法来构建一个目标跟踪器,并学习光流的基本知识。熟悉人脸检测的相关概念,构造一个人脸检测和跟踪器。
教学内容：计算机视觉的概念；OpenCV介绍；视频中移动物体检测方法；目标跟踪器的构建；基于光流的跟踪；Harr级联和积分图；人脸检测与跟踪。
重点难点：重点是熟悉基于OpenCV进行的各种视觉处理方法，为进一步深入视觉学习奠定基础。难点是人脸检测和跟踪，尤其是复杂的场景，如戴口罩情况下。
第7章人工神经网络
教学目的：了解什么是人工神经网络，熟悉如何建立人工神经网络；了解感知器，掌握基于感知器构建一个分类器；掌握单层和多层神经网络；掌握循环神经网路。
教学内容：神经网络的概念；建立和训练人工神经网络；感知器；构建单层人工神经网络和多层人工神经网络；循环人工神经网络；构建光学字符识别引擎。
重点难点：重点是熟悉构建单层、多层以及循环神经网络；难点是神经网络的使用，如利用神经网络来构建一个光学自负识别引擎。
第8章强化学习与深度学习
教学目的：掌握强化学习的概念及其表现；了解深度学习以及卷积神经网络；熟练使用卷积神经网络构建简单的应用。
教学内容：强化学习的概念；深度学习的概念；卷积神经网络；利用卷积神经网络建立图像分类器。
重点难点：重点是深度学习及其使用；难点是利用卷积神经网络进行实际的应用开发，尤其是其可解释性问题是需要学生简单了解的。
第9章区块链
教学目的：了解区块链的基本概念；掌握区块链和人工智能的关系；了解如何利用人工智能技术对区块链进一步优化。
教学内容：区块链概念；人工智能与区块链；在区块链中使用朴素贝叶斯；优化区块链。
重点难点：重点是区块链概念的理解，产生的原因的深入分析；难点是如何充分的利用区块链技术进行多方向（领域）融合的设计与开发，包括在教育领域、知识产权保护等等。
第10章人工智能算法
教学目的：了解人工智能常用的启发式算法；掌握其基本的思想方法；掌握遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。
教学内容：启发式搜索算法；遗传算法；模拟退火算法；蚁群算法。
重点难点：重点是掌握典型的启发式算法，如遗传算法、模拟退火等；难点是这些算法优化的特定目标和适用的场景；同时，也希望同学能够探索一些其它的启发式算法，并进一步比较分析，这也是本章的另一个难点。
06
课程教学方法
本课程教学采用以多媒体教学为主，以板书为辅的教学方式，并加强图示教学和实例教学以增强学生的学习兴趣并加深学生对重点知识以及理论与实际工程问题相结合的理解。
1、教师课堂讲授：基本概念和核心知识内容的传授，由主讲教师完成。
2、课堂讨论：要求学生以小组的形式对所学的知识点进行现场讨论。
3、MOOC：对课程的一些知识点采用国内外知名专家学者的视频公开课进行知识的传授。
4、SPOC：对于授课难点问题尤其是实际运用的问题时，采用翻转课堂的形式积极引导学生的参与意识，提高学生的创新能力。
5、学生/项目组讲授/表达：学生小组讨论，对于常识性的知识点的表达，提高学生的沟通和表达能力。
07
课程学习资源
1.教材
《人工智能导论（Python版）微课视频版》
ISBN：978-7-302-57239-8
作者：姜春茂
定价：49元
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人工智能导论——人工智能学科研究的基本内容及主要研究领域
一、人工智能研究的基本内容
（1）知识表示
人工智能研究的目的是要建立一个能模拟人类智能行为的系统，但知识是一切智能行为的基础，因此首先要研究知识表示方法。只有这样才能把只是存储到计算机中去，供求解现实问题使用。知识表示方法可分为两类：符号表示法（用各种包含具体含义的符号以各种不同的方式和顺序组合起来表示知识的方法）和连接机制表示法（用神经网络表示知识）。
（2）机器感知
所谓机器感知就是使机器（计算机）具有类似于人的感知能力，其中以机器视觉和机器听觉为主。机器感知是机器获取外部信息的基本途径。
（3）机器思维
所谓机器思维是指通过感知得来的外部信息及机器内部的各种工作信息进行有目的的处理。
（4）机器学习
机器学习就是研究如何使计算机具有类似于人的学习能力，使它能通过学习自动的获取知识。
（5）机器行为
机器行为主要是指计算机的表达能力，即“说”、“写”、“画”等能力。对于智能机器人，它还应具有人的四肢功能，即能走路、能取物、能操作等。
二、人工智能的主要研究领域
目前，随着智能科学和技术的发展和计算机网络技术的广泛应用，人工智能技术应用到越来越多的领域。下面简要介绍几个主要领域：
（1）自动定理证明
自动定理证明是人工智能中最先进行研究并得到成功应用的一个研究领域，同时它也为人工智能的发展起到了重要的推动作用。实际上，除了数学定理证明以外，医疗诊断、信息检索、问题求解等许多非数学领域问题，都可以转化为定理证明问题。
（2）博弈
诸如下棋、打牌、战争等一类竞争性的智能活动称为博弈(gameplaying)。人工智能研究博弈的目的并不是为了让计算机与人进行下棋、打牌之类的游戏，而是通过对博弈的研究来检验某些人工智能技术是否能实现对人类智慧的模拟，促进人工智能技术的深入研究。
（3）模式识别
模式识别（patternrecognition）是一门研究对象描述和分类方法的学科。分析和识别的模式可以是信号、图象或者普通数据。模式是对一个物体或者某些其他感兴趣实体定量的或者结构的描述，而模式类是指具有某些共同属性的模式集合。
模式识别方法有统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别等。
（4）机器视觉
机器视觉（machinevision）或者计算机视觉（computervision）是用机器代替人眼进行测量和判断，是模式识别研究的一个重要方面。计算机视觉通常分为低层视觉和高层视觉两类。
（5）自然语言理解
自然语言理解（naturallanguageunderstanding）就是研究如何让计算机理解人类自然语言，是人工智能中十分重要的一个研究领域。它是研究能够实现人与计算机之间用自然语言进行通讯的理论与方法。
（6）智能信息检索
数据库系统是存储大量信息的计算机系统。随着计算机应用的发展，存储的信息量越来越大，研究智能信息检索系统具有重要的理论意义和实际应用价值。智能信息检索系统应具有下述功能：能理解自然语言、具有推理能力、系统拥有一定的常识性知识。
（7）数据挖掘与知识发现
知识发现系统通过各种学习方法，自动处理数据库中大量的原始数据，提炼出具有必然性的、有有意义的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。知识发现是从数据库中发现知识的全过程，而数据挖掘则是这个全过程的一个特定的、关键的步骤，数据挖掘的目的是从数据库中找出有意义的模式。
（8）专家系统
专家系统是一个智能的计算机程序，运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的疑难问题，是目前人工智能最活跃、最有成效的一个研究领域。可以这样定义，专家系统是一种具有特定领域内大量知识和经验的程序系统，它应用人工智能技术模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题，其水平可以达到甚至超过人类专家的水平。
（9）自动程序设计
自动程序设计是将自然语言描述的程序自动转换可执行程序的技术，包括程序综合和程序正确性验证两个方面的内容。
（10）机器人
机器人是指可模拟人类行为的机器。它可分为三代：程序控制机器人（第一代）、自适应机器人（第二代）、智能机器人（第三代）。
（11）组合优化问题
组合优化问题一般是NP完全问题。NP完全问题是指：用目前知道的最好的方法求解，问题求解需要花费的时间（称为问题求解的复杂性）是随问题规模增大以指数关系增长。组合优化问题的求解方法已经应用于生产计划与调度、通信路由调度、交通运输调度等。
（12）人工神经网络
人工神经网络是一个用大量简单处理但愿经广泛连接而组成的人工网络，用来模拟大脑神经系统的结构与功能。
（13）分布式人工智能与多智能体
分布式人工智能（DAI）是分布式计算与人工智能结合的结果。分布式人工智能的研究目标是要建立一种描述自然系统和社会系统的模型。
（14）智能控制
智能控制就是把人工智能技术引入控制领域，建立智能控制系统。
（15）智能仿真
智能仿真就是将人工智能技术引入仿真领域，建立智能仿真系统。
（16）智能CAD
智能CAD就是将人工智能技术引入计算机辅助设计领域，建立智能CAD系统。
（17）智能CAI
智能CAI就是将人工智能技术引入计算机辅助教学领域，简历智能CAI系统即ICAI。
（18）智能管理与智能决策
智能管理就是将人工智能技术引入管理领域，建立智能管理系统，研究如何提高计算机管理系统的智能水平，以及智能管理系统的设计理论、方法和实现方法。智能决策就是将人工智能技术引入决策过程，建立智能决策支持系统。
（19）智能多媒体系统
智能多媒体实际上是人工智能与多媒体技术的有机结合。
（20）智能操作系统
智能操作系统就是将人工智能技术引入计算机的操作系统之中，从质上提高操作系统的性能和效率。
（21）智能计算机系统
智能计算机系统就是人们正在研制的新一代计算机系统，它将全面支持智能应用开发，且自身就具有智能。
（22）智能通信
智能通信就是将人工智能技术引入通信领域，建立智能通信系统，在通信系统的各个层次和环节上实现智能化。
（23）智能网络系统
智能网络系统就是将人工智能技术引入计算机网络系统。
（24）人工生命
人工生命是以计算机为研究工具，模拟自然界的生命现象，生成表现自然生命系统行为特点的仿真系统。
----内容来自于《人工智能导论(第四版)》