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ADDINCNKISM.UserStyle《人工智能数学基础》课程教学大纲
一、课程基本信息
课程号
2023S04005
开课单位
网络空间安全与计算机学院
课程名称
(中文)人工智能数学基础
(英文)MathematicsFoundationsofArtificialIntelligence
课程性质
必修
考核类型
考试
课程学分
3
课程学时
51
课程类别
专业发展课程(专业核心课)
先修课程
高等数学、线性代数、概率论
适用专业(类)
人工智能
二、课程描述及目标
(一)课程简介
《人工智能数学基础》课程是本专业的一门专业核心课程,是为人工智能专业后继科目学习开设的数学类基础课程。由于人工智能专业的学习需要较强的数学功底,包括逻辑推理、集合论、计数、图论及矩阵论等方面,而学生在其他基础课程中无法涉及这些基础知识,因此该课程对人工智能专业学生极为重要。通过该课程的学习,为学生进一步学习最优化理论、算法分析、机器学习、神经网络及深度学习等课程提供一定的数学基础。
《人工智能数学基础》主要讲授数理逻辑、集合论、计数、图论及矩阵论等相关知识,旨在通过理论教学与实践操作训练,使学生掌握逻辑推理、集合论、图论及矩阵论等相关基础知识,培养学生的数学思维能力,使学生掌握人工智能中的数学处理方法,达到能够在后续的专业学习过程中掌握相关数学理论工具,能够利用数学思维分析、处理及解决实际问题。本科目能够为后继的数学模型、优化理论、机器学习、神经网络与深度学习等后续课程奠定必要的数学基础。
(二)教学目标
通过本课程,学生将掌握关于数理逻辑、集合论、图论、矩阵论等理论中数学工具,并利用这些工具学会数学思维分析、处理、解决人工智能学科中的问题。
课程目标1:掌握人工智能中基本的数学知识。
课程目标2:利用数学思维方法对实际问题进行分析、处理并解决。
课程目标3:掌握数学工具,解决在人工智能领域中的模型求解。
课程目标4:具备独立找到问题、分析问题、解决问题的能力,达到自主学习、终身学习的目的。
三、课程目标对毕业要求的支撑关系
毕业要求指标点
课程目标
权重
1-1能系统理解数学、自然科学、计算、工程科学理论基础并用于人工智能领域复杂工程问题的表述;
课程目标1
0.4
1-2具有人工智能领域需要的数据分析能力,能针对具体的对象建立数学模型并利用计算机求解;
课程目标2
课程目标3
0.3
2-1能运用相关科学原理,识别和判断人工智能领域中复杂工程问题的关键环节;
课程目标2
课程目标3
0.2
12-1能在最广泛的技术变革背景下,认识到自主和终身学习的必要性
课程目标4
0.1
四、教学方式与方法
本课程以课堂教学为主,以微课、网课为辅助教学。在课堂教学过程中,兼顾课堂讨论、习题练习、课后阅读等相结合的综合性教学方式进行教学。
五、教学重点与难点
(一)教学重点
《人工智能数学基础》是人工智能专业中所用到的除高等数学、线性代数及概率论中所涉及的数学基础知识外的数学概念、理论等。课程所涉及数理逻辑、集合论、计数、图论以及部分矩阵论内容。数理逻辑中重点内容包括:命题逻辑的表示、命题等价式、推理;量词的表示、量词的推理;集合论部分:集合表示及运算,序列、基数概念,关系,关系的表示,关系的闭包;等价关系,偏序关系等;计数部分:计数的基本法则;鸽巢原理;排列及组合,二项式系数等;图论部分:图的概念、表示、性质、欧拉图及哈密顿图、树的概念、生成树、最优树;
(二)教学难点
《人工智能数学基础》的特点是知识覆盖面广,包括五大部分,所涉及知识点比较细碎,并且五大部分之间的联系性较弱,因此各章节之间的切换需要对教学有一定挑战性。
六、教学内容、基本要求与学时分配
序号
教学内容
基本要求
学时
教学
方式
对应课程目标
1
第1部分数理逻辑:命题概念、联结词、命题公式、等价、蕴含、谓词、量词等概念;命题的等价与推理、前束范式证明;量词的等价与推理等;
掌握命题概念、等价式的证明、量词概念,能够灵活运用各种规则进行推理证明。
10
讲授
课程目标1
2
第2部分集合论:集合概念、集合的各种运算、序偶定义、关系三种性质、闭包及证明;等价关系的概念、其证明以及等价类、商集、划分等概念;偏序关系概念;复合关系、逆关系,函数定义、性质,函数的复合和反函数,函数的基数等;
熟悉集合的概念与相关概念;掌握集合运算的概念及子集的证明;掌握关系的概念、性质;掌握关系的表示方法,闭包的求解及证明;等价关系的概念,证明方法;偏序的概念等;函数的概念,逆函数的概念及符合函数;序列与求和概念;了解基数的定义,不可数集,可数集的异同;
10
讲授
课程目标3
3
第3部分计数基础:加法法则、乘法法则,排列与组合的定义以及求法;二项式定理及相关等
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