4月28日，云創(chuàng)大數(shù)據(jù)正式發(fā)文公布了云創(chuàng)大學(xué)可以為高校提供高質(zhì)量免費直播授課的通知。消息一經(jīng)發(fā)出，受到各高校的積極反饋。截止到目前，已有123所大學(xué)將云創(chuàng)的大數(shù)據(jù)人工智能免費直播課引入課堂。
從5月25日開始，這些高校的學(xué)生將開始學(xué)習(xí)《大數(shù)據(jù)》、《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》、《人工智能》、《人工智能概論》免費在線直播課，并將免費使用云創(chuàng)大學(xué)平臺（http://edu.cstor.cn/）進行實戰(zhàn)實驗，高校因此可以享受到直播授課+答疑解惑+實驗實戰(zhàn)等個性化的服務(wù)和指導(dǎo)。注：以上課程只支持在線直播學(xué)習(xí)，不支持回放回看學(xué)習(xí)。
開課時間在即，有意向選擇（可同時選擇多門）云創(chuàng)大學(xué)高質(zhì)量免費直播授課，且還沒報名的高校，只需請相關(guān)負責(zé)人根據(jù)意向課程在下方小程序中提交學(xué)校名稱、班級數(shù)、總?cè)藬?shù)、聯(lián)系人、手機號碼等信息，即可享受云創(chuàng)大數(shù)據(jù)提供的全套專業(yè)課高質(zhì)量免費在線直播教學(xué)服務(wù)。具體課程詳情和相關(guān)細節(jié)，可閱讀下文！
注：《大數(shù)據(jù)》和《人工智能》適合于本科高校大數(shù)據(jù)/人工智能專業(yè)必修課程和非大數(shù)據(jù)/人工智能專業(yè)選修課程，《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》和《人工智能概論》適合于高職高專院校大數(shù)據(jù)/人工智能專業(yè)必修課程和非大數(shù)據(jù)/人工智能專業(yè)選修課程。
當(dāng)下，我國大數(shù)據(jù)、人工智能產(chǎn)業(yè)正在從起步階段步入黃金期，我國已成為數(shù)據(jù)資源大國。據(jù)媒體報道，我國大數(shù)據(jù)人才空缺，為十大高薪職業(yè)之一，供求比超過1:14。同時，我國人工智能人才的供求比例僅為1：10，人才缺口超過500萬。在總規(guī)模超過30萬億元的“新基建”中，5G、大數(shù)據(jù)中心、人工智能等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成為亮點。
2020年3月，教育部又批準了137所高校建設(shè)“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”本科專業(yè)，批準51所高校建設(shè)“大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用”本科專業(yè)。“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”專業(yè)從2015年開始申報，迄今已有668所高校成功申報。“大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用”專業(yè)從2017年開始申報，迄今已有83所高校成功申報。迄今為止，全國共有1355所職業(yè)院校成功申報了“大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)”，為大數(shù)據(jù)應(yīng)用型、實戰(zhàn)型人才培養(yǎng)奠定了基礎(chǔ)。
據(jù)專業(yè)備案結(jié)果顯示，2019年全國共有180所高校成功申報人工智能專業(yè)，新增智能制造工程專業(yè)高校80所、機器人工程專業(yè)高校62所以及智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)高校36所，同時全國成功申報人工智能技術(shù)服務(wù)專業(yè)的高職院校達到171所。
為了深入推進產(chǎn)教融合、協(xié)同育人，打破院校與企業(yè)間的人才培養(yǎng)“邊界”，探索新的人才培養(yǎng)機制和模式，培養(yǎng)具有創(chuàng)新能力、符合產(chǎn)業(yè)要求的復(fù)合型、創(chuàng)新型人才，為新舊動能的轉(zhuǎn)換提供人才支撐，成為不少院校探索和思考的方向。
針對目前高校面臨的課程、師資、科研支撐、成果轉(zhuǎn)化等瓶頸，云創(chuàng)專業(yè)共建結(jié)對子計劃可為合作院校提供“共同制定人才培養(yǎng)計劃、建設(shè)教材體系、高質(zhì)量免費培養(yǎng)師資、全套專業(yè)課高質(zhì)量免費在線直播教學(xué)、設(shè)計實驗室建設(shè)方案、協(xié)助學(xué)生實習(xí)、協(xié)助學(xué)生高質(zhì)量就業(yè)、共建教育部協(xié)同育人項目、聯(lián)合科研項目申報與研究、聯(lián)合發(fā)表高質(zhì)量論文、聯(lián)合科研成果報獎、助力科研成果轉(zhuǎn)化”共12項免費服務(wù)，在教育領(lǐng)域反響十分強烈。
其中，高質(zhì)量免費培養(yǎng)師資和全套專業(yè)課高質(zhì)量免費在線直播教學(xué)作為重要的兩項服務(wù)，受到各高校的廣泛好評。而全套專業(yè)課高質(zhì)量免費在線直播教學(xué)采用雙師教學(xué)模式（高質(zhì)量遠程直播教學(xué)+助教現(xiàn)場答疑解惑），可以大大解決大數(shù)據(jù)和人工智能師資緊缺問題，提升教學(xué)質(zhì)量。
值得一提的是，云創(chuàng)大數(shù)據(jù)還計劃從下學(xué)期9月份開始提供9門大數(shù)據(jù)和人工智能專業(yè)的專業(yè)直播課程，敬請期待！具體課程如下：
大數(shù)據(jù)（本科）：《大數(shù)據(jù)》、《Python程序設(shè)計》、《云計算》
大數(shù)據(jù)（專科）：《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》、《Python語言》、《云計算導(dǎo)論》
人工智能（本科）：《人工智能導(dǎo)論》、《Python程序設(shè)計》、《人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)》
人工智能（專科）：《人工智能概論》、《Python語言》、《云計算導(dǎo)論》
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大數(shù)據(jù)（適合于本科高校）
一、課程性質(zhì)、目的與要求
課程性質(zhì)：本科高校大數(shù)據(jù)專業(yè)必修課程、非大數(shù)據(jù)專業(yè)選修課程。
課程目的：通過對大數(shù)據(jù)的相關(guān)知識介紹，使學(xué)生掌握大數(shù)據(jù)的概念和原理，熟悉大數(shù)據(jù)的理論與算法，了解大數(shù)據(jù)未來發(fā)展趨勢，能夠利用所學(xué)知識，進行大數(shù)據(jù)應(yīng)用實現(xiàn)和算法設(shè)計，培養(yǎng)學(xué)生運用大數(shù)據(jù)技術(shù)解決大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用問題。
課程要求：本課程系統(tǒng)介紹了大數(shù)據(jù)的理論知識和實戰(zhàn)應(yīng)用，包括大數(shù)據(jù)概念與應(yīng)用、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘算法與工具、R語言、深度學(xué)習(xí)以及大數(shù)據(jù)可視化等，并深度剖析了大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)、商業(yè)和典型行業(yè)的應(yīng)用。期望學(xué)生對大數(shù)據(jù)處理技術(shù)有比較深入的理解，能夠從具體問題或?qū)嵗胧郑盟鶎W(xué)的大數(shù)據(jù)知識在應(yīng)用中實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。
二、教學(xué)內(nèi)容
總學(xué)時：36學(xué)時
第1章 大數(shù)據(jù)概念與應(yīng)用 2學(xué)時
基本要求：熟悉大數(shù)據(jù)的概念與意義、大數(shù)據(jù)的來源、大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景及大數(shù)據(jù)處理方法等內(nèi)容。
重點：大數(shù)據(jù)的定義、研究內(nèi)容與應(yīng)用。
難點：無。
第2章 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理 4學(xué)時
基本要求：熟悉常用的大數(shù)據(jù)采集工具，特別是Apache Kafka數(shù)據(jù)采集使用方法；熟悉數(shù)據(jù)預(yù)處理原理和方法，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集合、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換；掌握數(shù)據(jù)倉庫概念與ETL工具Kettle的實際應(yīng)用。
重點：Apache Kafka數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)倉庫與ETL工具。
難點：ETL工具Kettle的實際應(yīng)用。
第3章 數(shù)據(jù)挖掘算法 6學(xué)時
基本要求：熟悉常用的數(shù)據(jù)挖掘算法，內(nèi)容上從分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則和預(yù)測模型等數(shù)據(jù)挖掘常用分析方法出發(fā)掌握相對應(yīng)的算法，并能熟練進行數(shù)據(jù)挖掘算法的綜合應(yīng)用。
重點：分類算法、聚類算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則、時間序列預(yù)測。
難點：數(shù)據(jù)挖掘算法的綜合應(yīng)用。
第4章 大數(shù)據(jù)挖掘工具 4學(xué)時
基本要求：熟練掌握機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)Mahout和大數(shù)據(jù)挖掘工具Spark Mllib下的分類算法、聚類算法、協(xié)同過濾算法的使用，并對其他數(shù)據(jù)挖掘工具有所了解。
重點：Mahout安裝與使用、Spark Mllib工具的使用。
難點：Mahout和Spark Mllib工具的使用。
第5章 R語言 4學(xué)時
基本要求：了解R語言的發(fā)展歷程、功能和應(yīng)用領(lǐng)域；熟悉R語言在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用；掌握R語言在分布式并行實時計算環(huán)境Spark中的應(yīng)用SparkR。
重點：R語言基本功能、R語言在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用、SparkR主要機器學(xué)習(xí)算法。
難點：R語言與數(shù)據(jù)挖掘。
第6章 深度學(xué)習(xí) 4學(xué)時
基本要求：了解深度學(xué)習(xí)的發(fā)展過程和實際應(yīng)用場景，并結(jié)合人腦的工作原理，理解深度學(xué)習(xí)的相關(guān)概念和工作機制，做到能夠熟練使用常用的深度學(xué)習(xí)軟件。
重點：人腦神經(jīng)系統(tǒng)與深度學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度置信網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)（遞歸）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、TensorFlow和Caffe。
難點：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
第7章 大數(shù)據(jù)可視化 4學(xué)時
基本要求：熟悉大數(shù)據(jù)可視化的基礎(chǔ)知識；掌握文本可視化、網(wǎng)絡(luò)可視化、時空數(shù)據(jù)可視化、多維數(shù)據(jù)可視化等常用的大數(shù)據(jù)可視化方法，可通過Excel、Processing、NodeXL和ECharts軟件實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化。
重點：數(shù)據(jù)可視化流程、大數(shù)據(jù)可視化方法、大數(shù)據(jù)可視化軟件與工具。
難點：時空數(shù)據(jù)可視化、多維數(shù)據(jù)可視化。
第8章 互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)處理 4學(xué)時
基本要求：掌握互聯(lián)網(wǎng)信息抓取技術(shù)，能夠通過互聯(lián)網(wǎng)信息抓取、文本分詞、倒排索引與網(wǎng)頁排序這4個主要步驟實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)處理，并能夠熟練運用。
重點：Nutch爬蟲、文本分詞、倒排索引、網(wǎng)頁排序。
難點：倒排索引。
第9章 大數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用 2學(xué)時
基本要求：熟悉用戶畫像和精準營銷的構(gòu)建；熟悉廣告推薦系統(tǒng)的建設(shè)；熟悉互聯(lián)網(wǎng)金融的應(yīng)用方法。
重點：用戶畫像構(gòu)建流程、用戶標簽、廣告推薦、互聯(lián)網(wǎng)金融應(yīng)用方向。
難點：信用評分算法、分類模型的性能評估。
第10章 行業(yè)大數(shù)據(jù) 2學(xué)時
基本要求：以地震大數(shù)據(jù)、交通大數(shù)據(jù)、環(huán)境大數(shù)據(jù)和警務(wù)大數(shù)據(jù)為例來熟悉行業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，學(xué)會利用數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值。
重點：理解數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析在業(yè)務(wù)活動中的具體表現(xiàn)。
難點：無。
三、課程安排
通過在線直播的方式進授課。授課時間為：2020年5月25日開課
具體課程安排如下：
四、課時分配
五、建議教材與教學(xué)參考書
大數(shù)據(jù)導(dǎo)論（適合于高職高專院校）
一、課程性質(zhì)、目的與要求
課程性質(zhì)：高職高專院校大數(shù)據(jù)專業(yè)必修課程、非大數(shù)據(jù)專業(yè)選修課程。
課程目的：本課程力求加深學(xué)生在程序設(shè)計方法上的理解和把握，通過相關(guān)的事例讓學(xué)生對各知識點先了解，再理解，最后逐步掌握。整個過程融“教、學(xué)、練”于一體，加強學(xué)生實踐動手能力、獨立思考問題和解決問題的能力，達到正確靈活地利用操作系統(tǒng)各知識點來解決相關(guān)問題的目標，并為后續(xù)專業(yè)基礎(chǔ)課程、專業(yè)課程的學(xué)習(xí)奠定扎實的基礎(chǔ)。
課程要求：本課程在教學(xué)過程中，根據(jù)高職培養(yǎng)應(yīng)用型人才的特點，以典型工作任務(wù)為主線、以各種資源管理為核心，以培養(yǎng)能力和提高興趣為目標，變應(yīng)試為應(yīng)用，重視在新形勢下的新方法、新規(guī)則和新思想的傳授。著重培養(yǎng)學(xué)生能靈活應(yīng)用這些思想和方法的能力。課程教學(xué)中要遵循理論來自于實踐的原則，融“教、學(xué)、練”于一體，體現(xiàn)“在做中學(xué)，在學(xué)中做，學(xué)以致用”，以增強知識點的實踐性，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。在實踐教學(xué)環(huán)節(jié)中則融入相關(guān)理論知識，突出理論來自于實踐和指導(dǎo)實踐的作用，使學(xué)生的知識應(yīng)用根據(jù)學(xué)習(xí)的內(nèi)容提升一個新的高度。
具體目標：
知識目標
?大數(shù)據(jù)基本概念和應(yīng)用
?大數(shù)據(jù)的架構(gòu)
?大數(shù)據(jù)的采集和預(yù)處理
?大數(shù)據(jù)的存儲
?大數(shù)據(jù)分析
?大數(shù)據(jù)可視化
?大數(shù)據(jù)的商業(yè)應(yīng)用
技能目標
?大數(shù)據(jù)的基本概念和應(yīng)用范圍
?理解大數(shù)據(jù)架構(gòu)的相關(guān)概念
?理解大數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理相關(guān)的概念，掌握數(shù)據(jù)采集相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用，了解大數(shù)據(jù)預(yù)處理相關(guān)技術(shù)
?理解大數(shù)據(jù)存儲相關(guān)概念，掌握大數(shù)據(jù)存儲相關(guān)技術(shù)
?了解大數(shù)據(jù)分析相關(guān)概念，了解大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)技術(shù)
?理解數(shù)據(jù)可視化的相關(guān)概念，掌握大數(shù)據(jù)可視化的相關(guān)技術(shù)
?了解大數(shù)據(jù)的商業(yè)應(yīng)用情況
二、教學(xué)內(nèi)容
總學(xué)時：36學(xué)時
第1章 大數(shù)據(jù)基本概念和應(yīng)用 2學(xué)時
基本要求：了解大數(shù)據(jù)的相關(guān)概念，了解大數(shù)據(jù)的來源、特征和意義、了解大數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形態(tài)、了解大數(shù)據(jù)的各種應(yīng)用場景。
重點：大數(shù)據(jù)的定義、大數(shù)據(jù)的市場應(yīng)用。
難點：無。
第2章大數(shù)據(jù)的架構(gòu) 4學(xué)時
基本要求：掌握大數(shù)據(jù)的分類，了解數(shù)據(jù)類型，了解大數(shù)據(jù)的解決方案、理解Hadoop的核心設(shè)計，了解Hadoop的平臺搭建。
第3章 大數(shù)據(jù)的采集和預(yù)處理 8學(xué)時
基本要求：熟悉常用的大數(shù)據(jù)采集工具，特別是Apache Kafka數(shù)據(jù)采集使用方法；熟悉數(shù)據(jù)預(yù)處理原理和方法，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集合、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換；掌握數(shù)據(jù)倉庫概念與ETL工具的實際應(yīng)用。
重點：Apache Kafka數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)倉庫與ETL工具
重點：分類算法、聚類算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則、時間序列預(yù)測。Apache Kafka數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)倉庫與ETL工具。ETL工具Kettle的實際應(yīng)用
難點：數(shù)據(jù)挖掘算法的綜合應(yīng)用。
第4章 大數(shù)據(jù)的存儲 6學(xué)時
基本要求：理解大數(shù)據(jù)存儲相關(guān)概念、理解數(shù)據(jù)倉庫的概念，了解數(shù)據(jù)倉庫的組成和構(gòu)建方式、掌握大數(shù)據(jù)存儲相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用。
重點：云存儲系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型、分布式文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫。
第5章 大數(shù)據(jù)分析 8學(xué)時
基本要求：了解大數(shù)據(jù)分析相關(guān)概念，了解大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)技術(shù)，通過上機項目實例進行練習(xí)。
重點：數(shù)據(jù)分析方法、數(shù)據(jù)挖掘算法。
第6章 大數(shù)據(jù)可視化 6學(xué)時
基本要求：熟悉大數(shù)據(jù)可視化的基礎(chǔ)知識；掌握文本可視化、網(wǎng)絡(luò)可視化、時空數(shù)據(jù)可視化、多維數(shù)據(jù)可視化等常用的大數(shù)據(jù)可視化方法，可通過Excel、Processing、NodeXL和ECharts軟件實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化。
重點：數(shù)據(jù)可視化流程、大數(shù)據(jù)可視化方法、大數(shù)據(jù)可視化軟件與工具。
難點：時空數(shù)據(jù)可視化、多維數(shù)據(jù)可視化。
第7章 大數(shù)據(jù)的商業(yè)應(yīng)用 2學(xué)時
基本要求：了解國外大數(shù)據(jù)應(yīng)用經(jīng)典案例以及以地震大數(shù)據(jù)、交通大數(shù)據(jù)、環(huán)境大數(shù)據(jù)和警務(wù)大數(shù)據(jù)為例來熟悉行業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，學(xué)會利用數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值。
重點：理解數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析在業(yè)務(wù)活動中的具體表現(xiàn)。
三、課程安排
通過在線直播的方式進授課。授課時間為：2020年5月26日開課
具體課程安排如下：
四、課時分配
五、建議教材與教學(xué)參考書
人工智能（適合于本科高校）
一、教學(xué)內(nèi)容
總學(xué)時：24學(xué)時
第1章緒論 2學(xué)時
基本要求：了解人工智能是什么，它如何發(fā)展到現(xiàn)在的，以及它的研究范疇，以及應(yīng)用領(lǐng)域有哪些。
重點：人工智能涉及的研究范疇和應(yīng)用領(lǐng)域
難點：無
第2章知識表示 4學(xué)時
基本要求：熟悉知識與知識表示的定義及知識表示方法、謂詞邏輯表示法、了解產(chǎn)生式規(guī)則表示法，掌握知識圖譜的表示方法及框架，了解腳本表示法。
重點：知識圖譜的表示方法
難點：無
第3章智能搜索 2學(xué)時
基本要求: 基本要求熟悉搜索技術(shù)相關(guān)概念；熟悉廣度優(yōu)先算法，深度優(yōu)先算法，啟發(fā)式算法，遺傳算法，微觀粒子群算法概念，熟悉相關(guān)算法流程。
重點：重點：掌握各類搜索算法的基本概念
難點：無
第4章自動推理 1學(xué)時
基本要求：了解確定性推理的幾種方法，包括：自然演繹推理、歸結(jié)演繹推理等。了解非確定性推理的幾種方法：包括概率方法、主觀Bayes方法、可信度推理方法、模糊推理方法。
重點：無
難點：無
第5章機器學(xué)習(xí) 2學(xué)時
基本要求：熟悉機器學(xué)習(xí)基本概念，熟悉機器學(xué)習(xí)相關(guān)算法概念，熟悉機器學(xué)習(xí)簡單實驗（7行代碼）。涉及算法類別有（1）有監(jiān)督；（2）無監(jiān)督；（3）概率圖模型；（4）集成學(xué)習(xí)；熟悉相關(guān)數(shù)學(xué)公式以及算法展示結(jié)果
重點：機器學(xué)習(xí)相關(guān)算法類別的機器以及算法概念
難點：
第6章深度學(xué)習(xí) 2學(xué)時
基本要求：了解深度學(xué)習(xí)的形成過程、模型訓(xùn)練的基本方法、正則化方法，深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化方法，以及深度學(xué)習(xí)的軟硬件實現(xiàn)。
重點：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，正反向傳播
難點：無
第7章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3學(xué)時
基本要求：了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展過程，以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各種結(jié)構(gòu)的計算過程，包括，卷積層、池化層、全連接層。此外還要了解兩個經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet和AlexNet網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，能夠基本看懂網(wǎng)絡(luò)中的各個結(jié)構(gòu)代表什么操作。
重點：卷積層、池化層、全連接層是如何計算的
難點：無
第8章循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2學(xué)時
基本要求：了解循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本工作原理、模型缺陷、其他變體以及在各方面的應(yīng)用。
重點：RNN的工作原理及它的應(yīng)用
難點：RNN變體的計算方式的理解
第9章自然語言處理 3學(xué)時
基本要求：了解自然語言處理基礎(chǔ)理論與應(yīng)用范圍，掌握自然語言模型，掌握情感分析基本原理，了解自然語言模型在消歧中的應(yīng)用。
重點：自然語言模型，情感分析基本原理
難點：無
第10章分布式智能 1學(xué)時
基本要求：了解分布式智能的三種形式，包括：多智能體系統(tǒng)、邊緣計算系統(tǒng)和群體感知系統(tǒng)。還要了解四種人工智能協(xié)同體系，以及分布式智能的幾種應(yīng)用。
重點：分布式智能涉及到的技術(shù)有哪些
難點：無
第11章 智能機器人 1學(xué)時
基本要求：了解智能機器人的基本概念、智能機器人關(guān)鍵技術(shù)、智能機器人控制策略、智能機器人在各領(lǐng)域的應(yīng)用情況。
重點：無
難點：無
第12章人工智能前沿 1學(xué)時
基本要求：了解智人工智能的前沿技術(shù)及其基本原理。
重點：無
難點：無
二、課程安排
通過在線直播的方式進授課。授課時間為：2020年5月26日開課
具體課程安排如下：
三、課時分配
四、建議教材與教學(xué)參考書
人工智能概論（適合于高職高專院校）
一、教學(xué)內(nèi)容
總學(xué)時：24學(xué)時
第1章AI時代的起航 2學(xué)時
基本要求：大致了解人工智能是什么？它的發(fā)展經(jīng)過、常見應(yīng)用、幾種流派。以及目前人工智能面臨的機遇和挑戰(zhàn)，還有我們學(xué)習(xí)人工智能應(yīng)該需要具備怎樣的能力。
重點：人工智能三個階段的主流技術(shù)以及這些技術(shù)的局限性，目前的幾個流派以及其代表算法。
難點：無
第2章感受AI 3學(xué)時
基本要求：了解人工智能在各個行業(yè)的應(yīng)用，以及目前各種應(yīng)用的大概水平
重點：無
難點：無
第3章知識圖譜與知識表示 2學(xué)時
基本要求：掌握基本命題邏輯及一階謂詞邏輯，熟悉基于知識的表示方法，了解知識圖譜與知識庫，了解如何使用python構(gòu)建基于知識圖譜的問答程序。
重點：命題邏輯、一階謂詞邏輯
難點：無
第4章搜索技術(shù) 2學(xué)時
基本要求：了解什么是搜索技術(shù)，以及基于廣度、深度、啟發(fā)式的搜索技術(shù)有哪些，它們是如何工作的。此外還需要了解遺傳算法和微粒群算法的基本工作原理。
重點：搜索技術(shù)涉及到的各種方法。
難點：遺傳算法和微粒群算法的原理理解
第5章機器學(xué)習(xí) 4學(xué)時
基本要求：了解什么是機器學(xué)習(xí)，知道機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集標注和劃分的方法，模型評估的方法，以及按照學(xué)習(xí)方式劃分的各種算法，包括有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法中的線性回歸、決策樹、SVM算法，無監(jiān)督學(xué)習(xí)中的聚類、關(guān)聯(lián)分析、降維等算法，還有集成學(xué)習(xí)的一些算法。
重點：機器學(xué)習(xí)的分類及常見算法
難點：各種算法中數(shù)學(xué)思想的理解
第6章深度學(xué)習(xí) 4學(xué)時
基本要求：要了解深度學(xué)習(xí)是什么，怎么發(fā)展到現(xiàn)在的，以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，強化學(xué)習(xí)的的工作原理和應(yīng)用，還要了解目前的深度學(xué)習(xí)主流框架等相關(guān)知識。
重點：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理
難點：誤差反向傳播算法，強化學(xué)習(xí)工作原理
第7章 自然語言處理 4學(xué)時
基本要求：了解自然語言處理應(yīng)用領(lǐng)域，熟悉詞法分析、句法分析、語義分析的基本原理與方法，了解如何使用python進行中文文本分析與可視化。
重點：詞法分析、句法分析、語義分析的基本原理與方法
難點：無
第8章智能控制技術(shù) 1學(xué)時
基本要求：了解自動控制技術(shù)是什么，它的組成和原理是什么。并需要分別了解模糊控制、專家控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制三種方法
重點：三種模糊控制大致原理
難點：無
第9章工業(yè)機器人技術(shù) 1學(xué)時
基本要求：了解工業(yè)機器人是什么，以及目前全球九大工業(yè)機器人巨頭。了解工業(yè)機器人的核心技術(shù)、編程軟件、產(chǎn)業(yè)鏈，以及它的操作與維護。
重點：機器人的核心技術(shù)
難點：無
第10章建筑智能化技術(shù) 1學(xué)時
基本要求：熟悉建筑智能化技術(shù)概念，了解智能建筑集成系統(tǒng)，了解建筑設(shè)備裝置智能化；
了解建筑智能化應(yīng)用系統(tǒng)；了解建筑智能化系統(tǒng)運維；
重點：熟悉建筑智能化技術(shù)概念
難點:無。
二、課程安排
通過在線直播的方式進授課。授課時間為：2020年5月25日開課
具體課程安排如下：
三、課時分配
四、建議教材與教學(xué)參考書
