模块

人工智能的基本算法

知识点

算法及模型介绍

教学时数

     8课时

教学目标

1. 理解人工智能基本算法的类别和用途。
2. 掌握每种算法的原理和关键技术细节。
3. 学会如何将这些算法应用到实际问题中。

教学重、

难点

各类算法的数学原理和实现方法。

算法的优缺点比较和选择适用场景。

教学方法

讲授、案例分析、小组讨论、实验操作

教学内容及过程

设

计

1.   引入环节 (20分钟):

o  播放人工智能应用的视频，如自动驾驶、语音识别等。

o  通过提问，了解学生对人工智能算法的初步认识。

2.   自编码器的原理与应用 (1课时):

o  通过讲授和PPT展示，详细介绍3.1节的内容。

o  讲解自编码器的数学模型和目标函数。

3.   DBN生成模型 (1课时):

o  讲述3.2节的内容，使用PPT和板书详细解释贝叶斯网络和深度置信网络。

o  讨论DBN在实际应用中的优势和局限性。

4.   浅层卷积神经网络 (1课时):

o  通过案例分析，讲解卷积神经网络的发展和基本结构。

o  讨论LeNet、AlexNet等网络的特点和应用。

5.   类残差网络 (1课时):

o  讲述ResNet和ResNeXt的原理和结构。

o  分析残差网络如何解决深度学习中的梯度消失问题。

6.   相关的循环神经网络 (1课时):

o  讲解循环神经网络的基本原理和应用场景。

o  讨论LSTM和GRU单元的设计和功能。

7.   胶囊网络 (1课时):

o  通过讲授和视频演示，讲解胶囊网络的构造和动态路由机制。

o  讨论胶囊网络在处理图像序列数据中的应用。

8.   图卷积神经网络 (1课时):

o  讲述图卷积神经网络的基本原理和操作。

o  分析图卷积网络在处理非欧几里得数据结构中的应用。

9.   生成对抗网络 (1课时):

o  通过案例分析，讲解生成对抗网络的工作原理和训练过程。

o  讨论GAN在数据生成和图像处理中的应用。

作业

每位学生选择一个人工智能算法，了解其最新发展。