《算法導(dǎo)論》教學(xué)大綱

《算法導(dǎo)論》教學(xué)大綱適用范圍：202X版本科人才培養(yǎng)方案課程代碼：10150301課程性質(zhì)：專業(yè)選修課學(xué)分：1.5學(xué)分學(xué)時：24學(xué)時（理論24學(xué)時）先修課程：管理學(xué)基礎(chǔ)后續(xù)課程：系統(tǒng)建模與仿真等適用專業(yè)：工業(yè)工程開課單位：管理學(xué)院一、課程說明《算法導(dǎo)論》是工業(yè)工程專業(yè)的一門專業(yè)選修課程。本課程主要任務(wù)是在人工智能時代背景下，使學(xué)生從算法和算法模型方面了解人工智能脈絡(luò)體系；掌握算法邏輯和推理的流程；掌握算法求解搜索的架構(gòu)、基礎(chǔ)與原理；掌握深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)算法的概念和求解機制以及簡單應(yīng)用，使學(xué)生具備一定的算法優(yōu)化能力，基本勝任算法調(diào)研、設(shè)計、初步開發(fā)和仿真等工作。二、課程目標(biāo)通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)生達到如下目標(biāo)：課程目標(biāo)1：了解多種智能計算方法，理解人工智能算法的基本分類，理解邏輯和推理的基本流程和原理；理解算法不同搜索過程、尋優(yōu)路徑和機理；掌握典型機器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)算法、強化學(xué)習(xí)算法的基本概念、特征和求解機制；課程目標(biāo)2：掌握算法的關(guān)鍵優(yōu)化技術(shù)和方法，具備一定的算法操作能力，能夠運用算法解決實際運籌優(yōu)化問題，基本勝任算法調(diào)研、設(shè)計、初步開發(fā)和仿真等工作。課程目標(biāo)3：在人工智能背景下，大數(shù)據(jù)信息時代中，培養(yǎng)學(xué)生樹立正確的價值觀、高度的社會責(zé)任感、合作共贏意識，樹立勇于鉆研敢于創(chuàng)新的理念。三、課程目標(biāo)與畢業(yè)要求《算法導(dǎo)論》課程教學(xué)目標(biāo)對工業(yè)工程專業(yè)畢業(yè)要求的支撐見表1。表1課程教學(xué)目標(biāo)與畢業(yè)要求關(guān)系畢業(yè)要求指標(biāo)點課程目標(biāo)支撐強度4.研究4.1能夠基于科學(xué)原理，通過文獻研究或相關(guān)方法，調(diào)研和分析復(fù)雜工程問題獲得解決方案。課程目標(biāo)1：掌握算法的關(guān)鍵優(yōu)化技術(shù)和方法，具備一定的算法操作能力，能夠運用算法解決實際運籌優(yōu)化問題，基本勝任算法調(diào)研、設(shè)計、初步開發(fā)和仿真等工作。M5.使用現(xiàn)代工具5.2能夠選擇與使用恰當(dāng)?shù)墓ぞ?、方法和模擬軟件，對復(fù)雜工程問題進行分析、計算與設(shè)計。課程目標(biāo)2：掌握算法的關(guān)鍵優(yōu)化技術(shù)和方法，具備一定的算法操作能力，能夠運用算法解決實際運籌優(yōu)化問題，基本勝任算法調(diào)研、設(shè)計、初步開發(fā)和仿真等工作。H9.個人和團隊9.1理解團隊合作的重要性，具有與團隊成員或負(fù)責(zé)人協(xié)調(diào)合作的團隊精神和能力，能夠在多學(xué)科背景下的團隊中獨立或合作開展工作并發(fā)揮作用。課程目標(biāo)3：在人工智能背景下，大數(shù)據(jù)信息時代中，培養(yǎng)學(xué)生樹立正確的價值觀、高度的社會責(zé)任感、合作共贏意識，樹立勇于鉆研敢于創(chuàng)新的理念。M注：表中“H（高）、M（中）”表示課程與相關(guān)畢業(yè)要求的關(guān)聯(lián)度。四、教學(xué)內(nèi)容、基本要求與學(xué)時分配理論部分的教學(xué)內(nèi)容、基本要求與學(xué)時分配見表2。表2教學(xué)內(nèi)容、基本要求與學(xué)時分配教學(xué)內(nèi)容教學(xué)要求，教學(xué)重點難點理論學(xué)時實驗學(xué)時對應(yīng)的課程目標(biāo)1.緒論1.1人工智能的起源

1.2可計算載體：形式化與機械化

1.3智能計算方法教學(xué)要求：理解人工智能的起源歷史，了解可計算載體的兩種形式；掌握智能計算方法的分類，了解幾種典型的智能計算方法的核心特征和概念。重點:智能計算方法。難點:智能計算方法。212.邏輯與推理2.1命題邏輯

2.2謂詞邏輯

2.3知識圖譜推理2.4因果推理教學(xué)要求：了解命題邏輯、謂詞邏輯、知識圖譜推理和因果推理的概念和特征，掌握其對應(yīng)的邏輯原理和推理方法。重點:知識圖譜推理和因果推理。難點:知識圖譜推理。213.搜索求解3.1搜索算法基礎(chǔ)3.2啟發(fā)式搜索教學(xué)要求：理解搜索算法的特征、框架以及評價指標(biāo)；掌握啟發(fā)式搜索算法、對抗搜索算法和蒙特卡洛樹搜索算法的原理和機制。重點:啟發(fā)式搜索算法、對抗搜索算法和蒙特卡洛樹搜索算法。難點:蒙特卡洛樹搜索算法。42、34.機器學(xué)習(xí)-監(jiān)督學(xué)習(xí)4.1機器學(xué)習(xí)基本概念4.2回歸分析4.3決策樹4.4線性判別分析教學(xué)要求：理解機器學(xué)習(xí)的基本概念，掌握回歸分析、決策樹分析、線性判別分析、AdaBoosting、支持向量機和生成學(xué)習(xí)模型的分析和求解方法。重點：回歸分析、決策樹、線性判別分析。難點：支持向量機、AdaBoosting。62、35.統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)-無監(jiān)督學(xué)習(xí)5.1K均值聚類5.2主成分分析教學(xué)要求：理解無監(jiān)督學(xué)習(xí)的概念和特征，掌握K均值聚類方法、主成分分析中的方差、協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)的設(shè)定以及降維理念；了解特征人臉方法以及理解潛在語義分析思想；了解期望最大化算法的應(yīng)用案例。重點:主成分分析和K均值聚類。難點:主成分分析。42、36.強化學(xué)習(xí)6.1強化學(xué)習(xí)問題定義6.2基于價值的強化學(xué)習(xí)6.3基于策略的強化學(xué)習(xí)6.4深度強化學(xué)習(xí)的應(yīng)用教學(xué)要求：掌握強化學(xué)習(xí)的基本概念、馬爾可夫決策過程和強化學(xué)習(xí)問題定義以及貝爾曼方程；掌握基于價值的強化學(xué)習(xí)策略迭代模式、定理和評估方法；掌握基于策略的強化學(xué)習(xí)的梯度定理、基于蒙特卡洛采樣的策略梯度法和Actor-Critic算法。重點:基于價值的強化學(xué)習(xí)；基于策略的強化學(xué)習(xí)。難點:策略評估方法和策略梯度方法。61、3合計24五、教學(xué)方法及手段本課程以課堂講授為主，結(jié)合討論、案例、視頻資源共享等教學(xué)手段，完成課程教學(xué)任務(wù)和相關(guān)能力的培養(yǎng)。結(jié)合多媒體課件、學(xué)習(xí)通資源、作業(yè)等多樣化形式完成學(xué)習(xí)內(nèi)容，學(xué)生比較全面地理解人工智能模型和算法的相關(guān)理論與方法，學(xué)生在掌握模型和算法基礎(chǔ)知識基礎(chǔ)上，具有進行算法調(diào)研、設(shè)計、簡單開發(fā)與仿真等工作的初步能力。六、課程資源1.推薦教材：吳飛.人工智能導(dǎo)論：模型與算法[M].北京:高等教育出版社,2020,05.2.參考書：（1）\o"[美]杰弗瑞·希頓（JefferyHeaton）"杰弗瑞·希頓.人工智能算法[M].北京:人民郵電出版社,2020,01.（2）李一邨,人工智能算法大全：基于MATLAB[M].北京:機械工業(yè)出版社,2021,09.（3）唐宇迪.\o"人工智能算法基礎(chǔ)"人工智能算法基礎(chǔ)[M].北京:機械工業(yè)出版社,2022,03.（4）尚榮華,焦李成,劉芳,李陽陽.智能算法導(dǎo)論[M].北京:清華大學(xué)出版社,2021,09.3.期刊：（1）魯邦克,許春龍,孟祥蘭.中國省際鄉(xiāng)村振興發(fā)展速度測度與時空異質(zhì)性研究——基于組合加權(quán)主成分分析的綜合評價方法[J].數(shù)理統(tǒng)計與管理,2021,40(02):205-221.（2）張晶華,甘宇健.基于深度學(xué)習(xí)支持向量機的上證指數(shù)預(yù)測[J].統(tǒng)計與決策,2019(02):176-178.（3）陳露,劉修巖,葉信岳,等.城市群視角下的產(chǎn)業(yè)共聚與產(chǎn)業(yè)空間治理:機器學(xué)習(xí)算法的測度[J].中國工業(yè)經(jīng)濟,2020(05):99-117.（4）朱凡,王印琪.基于k-means與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)算法的用戶信息聚類及預(yù)測研究[J].情報科學(xué),2021,39(07):83-90.（5）陸曉琴,馮玲,丁劍平.匯率貨幣模型的非線性協(xié)整關(guān)系檢驗——基于深度GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J].中國管理科學(xué),2020(05):1-13.4.網(wǎng)絡(luò)資源：（1）畫船聽雨眠,論文中常用的改進群智能優(yōu)化算法,知乎[EB/OL]./p/425439560?utm_medium=social&utm_oi=719140794585337856.（2）GitHub中文社區(qū),/.（3）CSDN專業(yè)開發(fā)者社區(qū),/.（4）吳飛,浙江大學(xué),人工智能:模型與算法,中國大學(xué)MOOC.七、課程考核對課程目標(biāo)的支撐課程成績由過程性考核成績和期末考核成績兩部分構(gòu)成，具體考核/評價細(xì)則及對課程目標(biāo)的支撐關(guān)系見表3。表3課程考核對課程目標(biāo)的支撐考核環(huán)節(jié)占比考核/評價細(xì)則課程目標(biāo)123過程性考核課堂表現(xiàn)10（1）根據(jù)課堂討論和回答問題情況進行考核，滿分100分。（2）以平時考核成績乘以其在總評成績中所占的比例計入課程總評成績。√√82線上資料學(xué)習(xí)15（1）根據(jù)線上資源學(xué)習(xí)完成情況進行考核，滿分100分。（2）以線上學(xué)習(xí)成績乘以其在總評成績中所占的比例計入課程總評成績?！獭?.57.5作業(yè)15（1）主要考核學(xué)生對各章節(jié)知識點的復(fù)習(xí)、理解和相關(guān)技術(shù)的掌握程度，滿分100分；（2）每次作業(yè)單獨評分，取各次成績的平均值作為此環(huán)節(jié)的最終成績。（3）以作業(yè)成績乘以其在總評成績中所占的比例計入課程總評成績?！獭獭?55習(xí)題測驗10（1）主要考核學(xué)生對各章節(jié)知識點的復(fù)習(xí)、理解和掌握程度，滿分100分；（2）每次測驗單獨評分，取各次成績的平均值作為此環(huán)節(jié)的最終成績。（3）以測驗成績乘以其在總評成績中所占的比例計入課程總評成績。√√55期末考核50（1）期末考核總成績?yōu)?00分，以成績乘以其在總評成績中所占的比例計入課程總評成績。（2）主要考核算法概念、算法分類、算法特征、算法優(yōu)化流程、算法機理、算法應(yīng)用等內(nèi)容。（3）考查形式可采用課程小論文、綜述報告（調(diào)查報告）、大作業(yè)設(shè)計等。√√√202010合計：100分45.537.517八、考核與成績評定1.考核方式及成績評定考核方式：本課程主要以課堂表現(xiàn)、作業(yè)、期末大作業(yè)、課程小論文等方式對學(xué)生進行考核評價?？己嘶疽螅海訌娺^程考核）考核總成績由期末考核和過程性考核成績組成。其中：期末考核成績?yōu)?00分（權(quán)重50%），考查形式可以采用課程小論文、綜述報告（調(diào)查報告）、大作業(yè)設(shè)計等；課堂表現(xiàn)、線上資料學(xué)習(xí)、作業(yè)、習(xí)題測驗等過程性考核成績?yōu)?00分（權(quán)重50%）；過程性考核和考查試題分值分配應(yīng)與教學(xué)大綱各章節(jié)的學(xué)時基本成比例。2.過程性考核成績的標(biāo)準(zhǔn)過程性考核方式重點考核內(nèi)容、評價標(biāo)準(zhǔn)、所占比重見表4。表4過程性考核方式評價標(biāo)準(zhǔn)考核方式所占比重(%)100>x≥9090>x≥8080>x≥7070>x≥60x<60課堂表現(xiàn)20積極參與教學(xué)活動，踴躍回答問題，準(zhǔn)確率大于90%。認(rèn)真參與教學(xué)活動，回答問題準(zhǔn)確率大于80%。偶爾參與教學(xué)活動，回答問題準(zhǔn)確率大于70%。上課不認(rèn)真，偶爾參與教學(xué)活動。上課不認(rèn)真，不參與教學(xué)活動。線上資料學(xué)習(xí)30完成90%以上的線上資源學(xué)習(xí)。完成80%以上的線上資源學(xué)習(xí)。完成70%以上的線上資源學(xué)習(xí)。完成60%以上的線上資源學(xué)習(xí)。完成不足60%的線上資源學(xué)習(xí)。作業(yè)30作業(yè)完整，思路清晰，過程正確，主觀題無雷同，準(zhǔn)確率大于90%。作業(yè)完整，主觀題無雷同，準(zhǔn)確率大于80%。不交作業(yè)2次以內(nèi)，主觀題雷同程度低，準(zhǔn)確率大于70%