北邮人工智能课件.pptx

北邮人工智能课件

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目录

01

课程概述

02

基础理论介绍

03

核心技术讲解

04

实践操作指导

05

课程资源与支持

06

课程评价与反馈

课程概述

章节副标题

01

课程目标与定位

强调理论与实践相结合，提升学生解决实际问题的能力。

理论与实践结合

旨在培养具备人工智能专业知识与技能的高素质人才。

培养AI人才

课程内容概览

涵盖人工智能基础概念、算法原理等。

基础知识介绍

展示AI在图像识别、自然语言处理等领域的应用案例。

技术应用实例

适用人群分析

学生群体

适合计算机、电子、自动化等相关专业本科生及研究生。

从业者

适合AI领域从业者或希望转型至AI行业的职场人士。

基础理论介绍

章节副标题

02

人工智能定义

人工智能是模拟人类智能的科学与技术。

定义阐述

包括学习、推理、感知、问题解决等能力。

核心要素

基本原理与算法

涵盖监督、无监督学习

模拟人脑神经网络

机器学习基础

深度学习技术

发展历程回顾

1950年代图灵测试提出，1956年达特茅斯会议标志AI诞生。

诞生与初期发展

01

02

1956至1974年AI快速发展，随后经历两次寒冬，研究经费缩减。

黄金时代与寒冬

03

1990年代后，AI取得突破性进展，深度学习等技术引领新热潮。

现代突破与繁荣

核心技术讲解

章节副标题

03

机器学习基础

介绍常用机器学习算法的基本原理，如决策树、支持向量机等。

算法原理

01

阐述机器学习在图像识别、自然语言处理等领域的应用案例。

应用场景

02

深度学习框架

01

TensorFlow框架

介绍TensorFlow在AI模型构建、训练和部署中的应用。

02

PyTorch框架

阐述PyTorch的动态计算图和灵活模型定义特性。

自然语言处理

情感分析技术

分析文本情感倾向，助力人机交互更自然、贴心。

语义理解技术

让机器理解文本含义，实现智能对话和问答。

01

02

实践操作指导

章节副标题

04

实验环境搭建

安装AI开发所需软件，如Python、TensorFlow等。

软件安装

确保计算机性能满足AI实验需求，如GPU加速等。

硬件配置

编程语言选择

适合初学者，语法简洁，库丰富，广泛应用于AI领域。

Python语言

01

企业级应用广泛，适合开发大型AI系统，强调面向对象编程。

Java语言

02

实际案例分析

探讨NLP基础及北邮在自然语言处理领域的实践探索。

自然语言处理

分析人脸识别技术原理及北邮相关应用案例。

人脸识别案例

课程资源与支持

章节副标题

05

在线学习平台

提供多样AI课程，涵盖基础到进阶。

丰富课程资源

建立学习交流平台，促进师生、生生互动。

互动学习社区

课后习题与资料

01

丰富习题库

提供涵盖各知识点的课后习题，帮助学生巩固所学内容。

02

拓展学习资料

分享行业报告、学术论文等拓展资料，拓宽学生视野。

师资力量介绍

课程由资深教授领衔，拥有丰富教学经验和行业背景。

资深教授领衔

01

定期邀请业界专家进行专题讲座，分享必威体育精装版技术和行业动态。

业界专家讲座

02

课程评价与反馈

章节副标题

06

学习效果评估

通过作业完成度和质量评估学生对知识点的掌握情况。

作业完成情况

定期测试成绩反映学生学习进度和效果，用于调整教学策略。

测试成绩分析

学员反馈收集

通过在线平台发布问卷，收集学员对课程内容、难度的反馈。

在线问卷

组织小组讨论，了解学员对教学方法、互动性的看法及改进建议。

小组讨论

课程改进方向

根据学生反馈，调整课程难度，增加实践案例，使内容更贴近实际需求。

优化教学内容

增加课堂讨论、小组作业等互动环节，提升学生参与度和学习兴趣。

增强互动环节

谢谢

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