AI007 《人工智能》

任课教师:孔令和 许岩岩
课程时间:2021年秋
课程主页:http://www.cs.sjtu.edu.cn/~linghe.kong/AI007/

               
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课程简介

本课是面向所有专业本科生的人工智能普及化教学。 人工智能旨在理解智能行为的潜在机理、构建相应人工智能模型,实现特定智能任务的人工系统。本课程对人工智能领域作一个入门介绍,包括一些典型的人工智能应用的原理、模型和算法。本课程包括以下几方面内容:人工智能发展历史概述,用状态空间搜索来表示和求解人工智能问题,启发式算法,连接机制,以及一些特定的人工智能问题譬如视觉,音频、自然语言处理和群体智能等。通过本课程的学习,使学生了解人工智能和专家系统的基本概念,掌握人工智能的基本原理和方法,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。培养学生应用人工智能技术提高分析和解决较复杂问题的能力。

欢迎对网络方向的科研和技术感兴趣的同学加入我们实验室!

 

参考教材

[1] 《人工智能讲义》, 冯翔,孔令和。
[2] 《人工智能导论》, 李德毅,中国科学技术出版社。
[3] 《人工智能(第2版)》, 【美】史蒂芬·卢奇(Stephen Lucci),人民邮电出版社.

 

课程安排

日期 内容 课件
第1周 绪论 第1课
第2周

人工智能基本概念,逻辑推理

第2课
第3周

知识图谱,搜索技术

第3课
第4周

机器学习

第4课
第5周

深度学习,多智能体

第5课
第6周
第7周

机器视觉,语音处理,自然语言处理

第6课
第8周

推荐系统,人工智能前沿技术和新兴应用

 
第9周 数据分析、挖掘、异常检测  
第10周

人工智能在城市规划中的应用

 
第11周

人工智能在交通管理中的应用

 
第12周

人工智能在环境治理中的应用

 
第13周

人工智能在数字能源中的应用

 
第14周

人工智能在社会治理中的应用

 
第15周 课设答辩(上)  
第16周 课设答辩(下)  

 

扩展阅读

Artificial Intelligence: AAAI, IJCAI
Computer Vision: CVPR, ECCV, ICCV
Machine Learning & Data Mining: ICML, KDD, NeurIPS (NIPS)
Natural Language Processing: ACL, EMNLP, NAACL
The Web & Information Retrieval: SIGIR, WWW

 

成绩核算

平时成绩10%,期中考试40%,课程项目50%

 

课程设计

第1周:自由组队,每队3人,将协作完成课程项目。
第2周到第5周:共同研读人工智能相关论文或产业报告,讨论并自拟课题,与老师协商后确认课题。
第6周到第14周: 通力合作完成课程项目,交付:一、项目报告;二、答辩PPT;三、成果演示(比如:实验平台、仿真代码等)。
第15周到第16周: 项目答辩(顺序抽签决定,每组10分钟,其中7分钟答辩和演示,3分钟提问回答)。

项目要求:网络相关的科研或工程项目,评价标准:创新性25%,实用性25%,成果完成度25%,答辩情况25%。
项目建议:课题大小适合;尽早确认课题,尽早开始;分工合作,各展所长;创新是第一要素。

 

一些资源

人工智能知识点
人工智能伦理(阿西洛马人工智能原则)23条
人工智能慕课

 

联系方式

任课教师:孔令和
办公室:电信群楼3号楼522
邮箱:linghe.kong@sjtu.edu.cn

 


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