吉林大学课程建设评估指标体系
吉林大学课程建设评估指标体系（总分105分）(试行)课程名称：所属校区、院系：总分：
吉林大学课程建设评估指标体系
. )分）(试行吉林大学课程建设评估指标体系（总分105总分：所属校区、院系： 课程名称：评估等一 二级指标内二级指备指学课评自 名年富力强，在至少具1-符合二级指标内学科带学和科研方面起到带头作用，ABCDABCD0.2 C，无正教授国内具有一定影响的的知名 授，并胜任课程负责人工（职称结构基本合理一教授以上中=师岁5年龄结构基本合理，老队符合全部二级指）：青3上）：中36-52内涵ABCD0.3师资结以下=学历结构ABCD，符C青年教师获硕士学位者70二级指标的岁以下教师获博士学位,5上教师梯队不少于）（30%以上。4 5人规划合理、措施得ABCD 青年教师培养，）10.2 师资培养3、（注重对中、ABCD 范文Word . 有师资培养计划与具体措施，力，试讲严格C 其中两项不符合果明显；实行严格的新课教师试讲制60：以上的教师参加科研 705030%：ABCD70ABCD参加科0.1动；讲师以上教4020%科研课10%1S1: 1.6C: 22S1+S2S 近两年发表论国内一级刊ABCDABCD科研论0.2 国际 教师总=------------二级和一般刊S有组织、有计划、有目 地开展教学活动，包括集体备二制度、组织公开课，开展与教教有关的活动和经验交流等；过有提供有关材0.1教学组设立专职或兼职教学秘书，工ABCDABCD 与有统认真，业务熟练；学的教学安排及保证计划执行的有严格的听课检查施；4教学检查评估制度学高级职称（副教授以上提供有关比例ABCDABCD0.1 授课教 C比例教师上课比例至少要达到本门40评范文Word . ；程理论课时数60年教师（助教）有培养性讲课15% 但不超）教学态度认真，责任心强具备标准文字或电子教案，讲做好辅导和批改作业工作齐全注重教学反馈，及时改进教学）教学内容符合教学大纲适三求简明扼要突安提供有关材料新知识反映本学科新成就专家听课及与学ABCDABCD0.2课堂教启发教学，教学方法科学，注座谈无实验课程能力的培养，概念明确，重点0.4 部分权重出，难点讲解清楚，逻辑性强）教师对教学内容准确把握脱稿讲授。熟练自如，且富有）根据课程需要，广术性应用现代教学手段于教学过中，体现教学的现代综合分析各二级）具备一流的实验（实习）标内涵的达标情况实验实学设备和条件，实验开出率（0.2 ABCDABCD 教90习大纲内容完成率达标情况一般以上注重基本技能训练，根据教学无实验课程不评估范文Word .
人工智能课程体系及项目实战
人工智能课程体系及 项目实战
人工智能课程体系及项目实战1、机器学习课程大纲 第一课：Python基础与科学计算库numpy 1.Python语言基础
2.Python数据结构（列表,字典,元组） 3.科学计算库Numpy基础 4.Numpy数组操作 5.Numpy矩阵基本操作 6.Numpy矩阵初始化与创建 7.Numpy排序与索引 第二课：数据分析处理库与数据可视化库 1.Pandas数据读取与现实 2.Pandas样本数值计算与排序 3.Pandas数据预处理与透视表 4.Pandas自定义函数 5.Pandas核心数据结构Series详解 6.Pandas数据索引 7. Matplotlib绘制第一个折线图
8. Matplotlib条形图,直方图,四分图绘制 9. Matplotlib数据可视化分析 第三课：回归算法 1.机器学习要解决的任务 2.有监督与无监督问题 3.线性回归算法原理推导 4.实现简易回归算法 5.逻辑回归算法原题 6.实战梯度下降算法 第四课：案例实战信用卡欺诈检测 1.数据与算法简介 2.样本不平衡问题解决思路 3.下采样解决方案 4.正则化参数选择
5.逻辑回归建模 6.过采样与SMOTE算法 第五课：决策树与随机森林 1.熵原理，信息增益 2.决策树构造原理推导 3.ID3,C 4.5算法 4.决策树剪枝策略 5.随机森林算法原理 6.基于随机森林的特征重要性选择 第六课：Kaggle机器学习案例实战 1.泰坦尼克船员获救预测 2.使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理 3.使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型 4.GBDT构造原理
人工智能课程教学大纲
人工智能课程教学大纲 【课程编码】JSZX0300 【适用专业】计算机科学与技术 【课时】 72(理论)+28(实验) 【学分】 3 【课程性质、目标和要求】 人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务． 作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用．完成如下教学目标： （1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域． （2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。 （3）掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法． (4) 掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念． （5）概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等． （6）简介人工智能程序设计的语言和工具． (7) 掌握Visual Prolog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能程序。 要求学生已修过《数据结构》、《离散数据》和《编译原理》。 【教学时间安排】 本课程计 3 学分，理论课时72 ,实验课时28。学时分配如下表所示：
外国语学院学风建设评估实施细则
外国语学院学风建设评估实施细则 （讨论稿） 一、评估目的 为贯彻《浙江工商大学班级学风建设评估条例》，加强外国语学院班级管理工作，促进校园精神文明建设和班级学风建设，促使各班级之间班风、学风相互学习、竞赛，把学生培养成为德、智、体、美等全面发展的合格人才，依据《浙江工商大学班级学风建设评估条例》，特制定本评估细则。 二、评估工作组织领导 1.学院成立由党委副书记（分管学生工作）任负责人，副院长(分管教学)、院办公室主任、院学生办公室主任、院团委书记等人员组成外国语学院学风建设评估领导小组，办公室设在学院学生工作办公室。 2.评估领导小组职责为：（1）制定院班级学风建设评估工作实施细则并报校学生工作部备案；（2）组织实施学院班级学风建设评估工作；（3）组织评定“优良学风班”；（4）负责对“学风特优班”申报材料的审核和推荐。 3.学院成立班级学风建设评估工作小组，成员由学办主任、带班辅导员、各班班长以及学院团委、学生会各推荐一名学生干部组成，其职责为：（1）负责日常评估资料登记；（2）负责班级学风建设评估工作实施。 三、评估指标体系 评估指标体系分学习风气、素质拓展、组织纪律、宿舍文明等四项。（评估体系表见附件） 四、评估时间和程序 １.班级学风建设评估每学期进行一次，在下一学期开学后的三周内进行，毕业班最后一个学期不列入评估。 2.“学风优良班”的评比在班级学风建设评估工作的基础上进行。其评定基本条件
为：各评估项得分之和列年级前40%（含），且无下列情况之一者：（1）出现严重违法乱纪事件的班级；（2）第四学期参加大学英语国家专业四级等级考试的通过率低于学院全年级平均水平的班级；（3）参加浙江省计算机二级统考，其一次通过率低于全校平均通过率的班级。 3.“学风优良班”评定。由符合“学风优良班”基本条件的班级自愿申报，由院学风建设评估领导小组组织现场评比，评比比例：全院本科班级数的前25%，每个年级一二本班级和三本班级各取评比成绩第一名，其余名额在全部申报班级中根据评比分值由高到低录用。 4.评估结果在院内公示，公示结束后将评估结果报校学工部。 5.“学风特优班”的评比在“优良学风班”评比的基础上进行，每年评比一次。 （1）申报条件：在评比期内两次被评为“优良学风班”的班级，或两次评估得分之和列本院前10%的班级。 （2）评比程序：由符合上述条件的班级自愿申报，二级学院推荐，报校班级学风建设评估领导小组进行评定。 （3）推荐比例：全院班级数的3%。 五、表彰和奖惩 （一）学风优良班 1.学校对“学风优良班”给予全校表彰。 2.一年内，两次被评为“学风优良班”的班级，在当年度评优时增加2个“优秀学生干部”名额和2-3个“学风建设积极分子”名额，予以全校表彰。 3.评比年度内获一次“学风优良班”奖励200元班级活动经费；评比年度内获二次“学风优良班”奖励500元班级活动经费（和获一次的不累加）。 4.学院在学生素质评价时对“学风优良班”所在班级学生在品德素质记实项目中加5分/次。两次“学风优良班”在品德记实中加8分/次。
人工智能课程体系与项目实战
人工智能课程体系及项目实战 1、机器学习课程大纲 第一课：Pｙtｈon基础与科学计算库numpy 1、Pythoｎ语言基础 2、Ｐython数据结构(列表,字典,元组) ３、科学计算库Numpy基础 4、Numpy数组操作 5、Ｎumpy矩阵基本操作 6、Numpy矩阵初始化与创建 7、Ｎｕmpy排序与索引 第二课:数据分析处理库与数据可视化库 1、Pandａs数据读取与现实 2、Ｐａndaｓ样本数值计算与排序
3、Ｐandas数据预处理与透视表 4、Paｎｄas自定义函数 ５、Pandas核心数据结构Ｓeries详解 6、Paｎｄas数据索引 7、Mａtpｌotｌｉb绘制第一个折线图 8、Maｔplｏtlib条形图，直方图,四分图绘制 9、Matplotliｂ数据可视化分析 第三课:回归算法 １、机器学习要解决得任务 2、有监督与无监督问题 3、线性回归算法原理推导 ４、实现简易回归算法 5、逻辑回归算法原题 ６、实战梯度下降算法
第四课:案例实战信用卡欺诈检测１、数据与算法简介 2、样本不平衡问题解决思路 3、下采样解决方案 4、正则化参数选择 5、逻辑回归建模 6、过采样与ＳＭOＴE算法 第五课:决策树与随机森林 1、熵原理,信息增益 2、决策树构造原理推导 ３、ID３，C4、5算法 4、决策树剪枝策略 5、随机森林算法原理 6、基于随机森林得特征重要性选择
第六课:Kaggｌe机器学习案例实战 1、泰坦尼克船员获救预测 2、使用ｐandas库进行数据读取与缺失值预处理 3、使用scikit-leaｒn库对比回归模型与随机森林模型 4、GBDＴ构造原理 ５、特征得选择与重要性衡量指标 6、机器学习中得级联模型 7、使用级联模型再战泰坦尼克 第七课:支持向量机算法 1、SVM要解决得问题 2、线性SＶM原理推导 3、SＶM对偶问题与核变换 4、soft支持向量机问题 ５、多类别分类问题解决方案
武汉大学2014年学院(系)本科教学状态评估指标体系
附件2： 武汉大学2014年学院（系）本科教学状态评估指标体系 评价指标参考 分数评价标准 一级指标二级指标 1.定位与目标 10分1.1办学定位 3 ①学院（系）有明确的办学方向，且确定依据合理； ②学院（系）发展规划能体现学校和学院办学定位要 求；③学院（系）年度教学工作计划能体现办学定位 要求。 1.2培养目标 3 ①学院（系）有明确的人才培养目标，且确定依据合 理；②学院（系）各专业培养目标明确；③专业培养 标准符合学校复合型、国际化、拔尖创新人才培养总 目标要求。 1.3人才培养 中心地位 4 ①人才培养中心地位明确；②落实人才培养中心地位 的措施得力；③学院（系）领导班子重视本科教学， 能将本科教学工作列入党政联席会议重要日程；④党 政领导能深入教学一线，听课、巡视；⑤劳务费分配 能向本科教学倾斜。 2.师资队伍 15分2.1数量与结 构 3 ①教师数量与结构能满足本科教学需要，专任教师生 师比优于全校水平；②有教师队伍建设规划，且执行 状况良好；③重视教师引进工作，年度引进教师情况 良好，师资结构有所改善。 2.2教育教学 水平 4 ①专任教师的专业水平和教学能力较强；②重视师德 师风建设，措施得力，效果良好；③积极组织教师参 加教学竞赛，年度教师教学竞赛成绩显著。 2.3教师教学 投入 4 ①教授副教授能积极为本科生上课；②教师能严格履 行岗位责任，教书育人，无教学事故；③教师能积极 参与教学研究与教学改革，承担项目多、成果突出。 2.4教师发展 与服务 4 ①有提升教师教学能力和专业水平的政策措施；②重 视教学梯队建设与青年教师培养，有青年教师培养规 划，有具体措施且执行良好；③积极落实学校本科教 学课程助教制，有执行细则，且实施情况良好。 3.教学资源 20分3.1教学经费 4 ①学校下拨的教学经费分配能优先保证本科教学需 要，且能在事业费外自筹经费用于本科教学；②学校 预算的本科教学业务费较上年有所增长。 3.2教学设施 4 ①学院（系）现有教学设施能满足教学需要；②学院 （系）资料室、教学与科研实验室能对学生开放，利 用率高；③学院（系）重视信息化资源建设与应用， 教学信息化条件较好，教学相关信息齐备。 3.3专业设置 与培养方案 4 ①有专业建设规划，且执行情况良好；②专业设置合 理，优势专业与新专业设置成绩显著；③培养方案能 根据社会需要及时进行调整，且执行情况良好。
专业建设评估指标体系
专业建设评估指标体系 一级指 标 二级指标主要观测点 评估等级 A B C D 1.专业 设置 1.1建设与调整 ●市场调研 ●行业、企业积极参与校企合作办学 1.2建设规划△专业建设规划 2.专业 教学团 队 2.1专业带头人△专业带头人 2.2师资结构 △职称 △学历 △职业资格证书 △国家级或省级师资培训经历 △社会服务经历 △生师比 △双师素质比例 ●专兼教师比例及承担专业课时比例 2.3师资水平 △教师教学质量评价 △主持或参与教学科研课题 发表论文 3.课程 建设 3.1人才培养方案●人才培养方案 3.2教学内容与课 程体系改革 △能力本位专业课程体系 △课程达标率 ●课程标准 △整合或新开发的课程 3.3教材建设 △近3年出版的高职高专教材使用率 △教材编写 3.4教学方法与手 段改革 △实践教学比重 △课程设计方案 3.5教学资源 专业教学资源库 △院级以上精品课程网站及教学资源 4.教学 经费与 设施 4.1教学经费△教学经费使用 4.2实训设施 △生均教学仪器设备值 ●实验、实习开出率 △教学仪器设备利用率； △校外实习基地
5.教学 管理 5.1质量控制 △教学质量监控体系 △毕业生跟踪调查 新生素质调研 5.2实习实训管理 ●顶岗实习检查与控制 △实习专业对口率 △实习责任保险投保率 6.规模、 质量与 效益 6.1招生规模●招生规模 6.2知识能力素质 △职业资格证书获取率 高职高专英语应用能力统考合格率 计算机等级考试通过率95%以上 △技能大赛获奖 6.3就业创业与社 会声誉 △毕业生就业率 ●对口就业率 学生满意度 △用人单位对毕业生综合素质满意度 7.社会 服务 7.1技术研发△横向课题及技术服务或科技推广 7.2社会培训●社会培训人次与创收 1.上表48个主要观测点中，标有“●”的是控制观测点，共10个，标有“△” 的是重要观测点，共32个。 2.专业评估的结论设优秀、良好、合格、不合格四个等级。结论标准如下: 优秀：全部观测点中，A≥31，C≤6，D＝0；控制观测点均为A；重要观测点中，A≥20，C≤3。若有1条不满足上述条件,则降级。 良好：全部观测点中，A+B≥25，C≤14，D≤7；控制观测点为A+B≥7；重要观测点中，A+B≥19，C≤7, D≤3。若有1条不满足上述条件,则降级。 合格（达标）：全部观测点中，A+B+C≥27，D≤14；控制观测点均为C或以上；重要观测点中，A+B+C≥19。若有1条不满足上述条件,则降级。 不合格：不能完全满足合格条件。
河南省高等学校课程建设评估指标体系及标准表
河南省高等学校课程建设评估指标体系及标准（表一）
河南省高等学校课程建设评估指标体系及标准（表二）
评估等级说明： 评估结果用等级状态表达式表示，即V=aA+bB+Cc+Dd，其中A、B、C、D分别表示优秀、良好、合格、不合格四个等级；a为A级状态分值和，b为B级状态分值和，c为C级状态分值和，d为D级状态分值和，a+b+c+d=100。通过状态分值确定评价等级。 优秀的标准是：a≥80，d＜10；
合格的标准是：a+b+c≥80。 [注1]在评估标准中，只给出A级和C级标准，介于A级、C级之间即为B级，低于C级标准即为D级。 [注2]论文篇数折算方法如下：一篇论文，公开发行刊物为1篇，核心期刊或报刊转载为2篇。[注3]课堂教学质量评估80分以上为良好。校系领导对教务处工作满意程度的调查，可按满意、较满意、一般、不满意四种程度设计调查表。教师、学生评价可按同样方法操作。 [注4]在校生对课程建设质量满意程度的调查，可按满意、较满意、一般、不满意四种程度设计调查表。 [注5]抽测由评价组组织命题、阅卷。 [注6]设置特色项目旨在鼓励和促进评估对象在工作中创造特色，多出经验，提高质量。特色项目应为：本指标体系未包含，或已包含但优秀特别明显，在校、省、国家获奖、推广，或有重大影响的项目；特色项目由评估对象申报，专家审定。 在评估工作中，其状态分值为校级1—2A，省级3—4A，国家级5—6A；特色项目数不受限制，分值可以累加。特色项目分值不计入总分值，供确定等级时参考。 河南财经政法大学课程建设评估总表
评估时间：年月日专家组长签字：
青少年人工智能考级一级课程体系标准2019年
附件 《人工智能基础》（1级）课程标准 课程名称、代码：人工智能基础 总学时数：24 理实一体化课时：24 学分数：2 适用专业：信息类（中小学生） 一、课程的性质 1、任选课； 2、技能拓展课程； 3、理实一体化课； 二、课程定位 《人工智能基础》课程是信息类及相关专业有兴趣钻研人工智能及创客应用学生的技能拓展课程。主要学习人工智能与机器人、金属材料和非金属材料、力和运动、电器控制、计算机与数学及编程思维等内容。 三、课程设计思路 以培养基于人工智能应用人才为目标，以实际的小项目为主线，讲解从工程到计算、从计算机到深度学习、从传感到控制等多学科知识。注重对学生实际应用技能和动手能力的培养。课程按PBL的方式设计情境，符合学生的认知过程。 四、课程基本目标 1、知识目标 （1）了解人工智能与机器人。 （2）理解结构的稳定性。 （3）学习力和运动。 （4）学习电气控制。 （5）理解计算机与数学。 （6）学习数制及其转换。 （7）了解计算机系统的组成。 （8）了解计算机网络。 （9）理解杠杆结构。 （10）理解伸缩结构。 （11）理解齿轮传动。 （13）理解其他传动。 （14）综合应用。
2、技能目标 （1）能够较为熟练使用器材进行各种静态物体的搭建。 （2）能够简单完成各种实物的草图设计。 （3）能够解释现实生活中特定事物结构的基本原理。 （4）能够进行个性化的创意搭建。 3、学习素质养成目标 （1）通过课程小案例实践，激发学生的自学潜力，使学生具有一定的自学习惯，在学习中动手动脑的良好习惯； （2）通过以小组形式组织学生进行小创客实训和开发，为培养学生的团队意识、组织协调能力、创新思维能力，在小创客实施中要求对学生进行分组，并以小组完成实训（实验）效果来评定个人成绩。 （3）通过多个小创客的搭建，培养学生综合应用所学知识的能力。 （4）通过小创客的搭建，培养学生以工程和计算思想解决问题的能力。 五、先修课程 无 六、教学内容及学时安排 1、课程主要内容说明 该课程通过几个学习情境的设计，使学生学习人工智能基础相关技术和应用，培养学生的自学能力和团队协作能力，具备一定的工程和计算思维，来解决生活中的一些实际问题。 2、课程组织安排说明 采用“实例教学，问题引动”、“学生为主体，教师为主导”的教学组织形式。在教学过程中，采用以搭建器材作为知识的载体，追踪学生的兴趣和问题，由实例去操纵学生自己主动发现、分析和处理问题。注意通过小型作品的搭建、使用，来激发学生的学习主动性和加深对一些概念的理解。
高职课程建设标准与评价指标体系研究
高职课程建设标准与评价指标体系研究 论文关键词：高等职业教育课程标准课程评价指标体系 论文摘要：高职课程建设是高职教育的核心，随着高职教育理念的不断深入与完善，亟需形成高职课程建设标准，建立一套科学合理的评价指标体系对高职课程进行客观理性的评价并进行相应完善。 课程建设是高职教育改革的核心，是高职示范校建设任务中的重中之重，同时也是提高高职教学质量的难点。自2006年，教育部与财政部联合推行高职示范校建设任务，我国在高职教育的发展中，进一步强调了“工学结合、校企合作”、“教学彬一体”的职教理念，借鉴国外的先进经验，对高职课程的设计与实施进行了针对性的改革，取得了一定的成绩。 一、高职课程建设标准内涵 (一)高职课程建设的现状 随着高职教育改革和示范校建设任务的推进，高职教育课程建设取得了较为显著的成绩。但由于高职教育在我国起步相对较晚，在整体的课程模式和体系上仍存在着一些根本性的问题。 1.学科本位思想在课程建设中仍根深蒂固。能力本位、工学结合的课程模式基本还停留在理念层面，在教学过程中仍沿用学科本位的课程体系和课程形式，从教学内容到方法、手段几乎没有向能力本位转换。同时，在精品课程建设的过程中，忽略了以能力本位来统筹构建课程体系这一核心环节，使课程建设缺少系统性和能力培养的目标指
向性，进而弱化了课程建设的整体效果。 2.课程体系建设过程缺乏协调。课程体系建设是一项系统工程，需要教学主管部门、教学实施单位、用人单位和广大教师协调运作，同时，在教学计划、教学大纲、教材建设、考核方案、习题等文案材料要给予支撑。各部门之间应通力合作，协调运转，在教学观念、教学手段和教学方法诸环节联动，达到预期的效果。 3.重“形式”，轻“内容”，课程外观与实质“两张皮”。随着最近几年国家大力推行精品科建设，各高职院校也加大了课程建设的力度，在政策、资金和组织上给予了充分的支持。然而通过实地抽样调查，部分课程的申报材料和文字表述非常符合职业教育理念，内容充实，手段先进，而实际在授课过程中，仍然大量沿用的传统教授方法与形式，高职课程的实质并没有渗透到课堂教学中去，谈不上真正的工学结合、校企合作和教学做一体的职业教育课程的内涵。 4.课程建设与企业需求缺乏衔接。高职教育就是就业教育，高职人才的培养应服务于区域经济的发展，因此需要专业定位、课程培养目标、教学内容应与企业实际需求实现近距离对接。但由于在课程建设中缺乏对专业所对应的岗位群进行工作过程系统分析，对于本课程所适应岗位群的能力结构和工种比较模糊，弱化了课程体系的科学性和适应性。同时，理论教学与实践教学仍独立划分，尚未进行真正的教学做一体的改革，使得学生难于形成高水平的职业技能与职业知识素质。 (二)高职课程建设标准的内涵
人工智能课程体系基础理论指导-逻辑思考力
AI课程体系基础理论指导——逻辑思考力 引言 AI课程体系基础理论指导即人工智能课程体系基础理论指导，之所以这样来定义我们即将要讲授的内容，是因为，我们所谈及的内容在一些人看来不能称其为课程，因为这是一个人人都有的基本能力，是在生活历练中发展起来的。而笔者认为，无论是具体的还是抽象的事物，都有其从无知到认知的过程，例如我们常常提及的情商，智商，情感，诚信，表达力，思考力等等，当我们意识到其存在的意义的时候，它就是一门具体的科学，值得我们去发现，去研究，便于我们更好的学习，利用和发展其规律。不论是生产力提高，物质丰富方面，还是人类种族特征，民族综合素养方面都有着重要而深远的意义。 基于这样的原因，我们暂时没有将我们要讲授的内容作为具体的课程内容来使用，但是在我们的所有课程中，又完全离不开我们现在所要提及的知识。所以我们将其暂定为我们课程体系中的一个重要的基本理论指导思想，在我们的所有课程中围绕着这方面能力的锻炼来展开我们所有课程的学习，我们称之为“逻辑思考力”。 在人工智能课程体系（以下简称为“AI课程体系”）的所有课程中，每当提及学习人工智能的好处时，除了社会发展的需要，孩子未来规划的需要以外，谈及最多的就是对学习者逻辑思维能力的建立和培养。
那么什么是逻辑思维？逻辑思维的具体内容又是什么呢？逻辑思维是具体的事物还是抽象的过程呢？逻辑思维是一门专业的技能还是人人都应具备的基本素养呢？ 从简单意义上来讲，所谓逻辑，可以理解为有层次，有条理，有顺序，即它符合我们对事物、事件的认知过程。当一个人描述一件事物或讲一个小故事的时候，听者很快便听懂了，并跟随其进入了他所设计的场景中，这时我们会说这个人讲话是很有章法，有条理，有逻辑的。与之相反，一个人讲了很多遍，说了很长时间却仍然让听者一头雾水，通常这样的表达可以认为是无顺序，无逻辑的。那么所谓的思维又是什么呢？思维就是想，想法，想象。是对一切事物的认识、认知、理解、消化、掌握、运用发展的一系列过程。古人云：三思而后行、行成于思、学而不思则罔、思而不学则怠，这些都是强调了思维的重要性。由“思”而知事、知人、知礼、知道、知法。故有中国思想家、教育家陶行知的“行是知之始，知是行之成”的名言警句。将二者结合在一起，则为逻辑思维，即有顺序，有条理，有层次、分阶段的去思考，分析一件事物的过程，即可以称之为逻辑思维。 我们需要知道的是思维是一种人人都具有的能力，即思考力，而逻辑对于思维来讲是一种方法，方式。逻辑思维是一种按逻辑性去思考问题的能力。这种逻辑思维的能力可以高效的解决我们生活中遇到的所有问题。在我们面对生活中所有问题时，可以摆脱不必要的烦恼，保持理性，情绪稳定，成熟而稳重的去面对，使自己成为一个高效而快乐的人。
国家重点实验室评估指标体系
国家重点实验室评估指标体系 国家重点实验室评估指标体系说明 一、国家重点实验室的总体要求 国家重点实验室作为国家科技创新体系的重要组成部分, 是国家组织高水平基础研究和应用基础研究、聚集和培养优秀科学家、开展高层次学术交流的重要基地。国家重点实验室是依托一级法人单位建设、具有相对独立的人事权和财务权的科研实体, 实行“开放、流动、联合、竞争”的运行机制。 国家重点实验室应围绕国家发展战略目标，面向国际竞争，为增强科技储备和原始创新能力，开展基础研究、应用基础研究( 含竞争前高技术研究) 和基础性工作。或在科学前沿的探索中具有创新
思想；或满足国民经济、社会发展及国家安全需求，在重大关键技术创新和系统集成方面成果突出；或积累基本科学数据、资料和信息，并提供共享服务，为国家宏观决策提供科学依据。 实验室应具有一支高素质的固定人员队伍，包括若干优秀的学术带头人、高素质研究骨干、高水平技术人员及精干的管理人员，年龄和知识结构合理，团结合作，能够满足实验室参与国际竞争和承担国家重大科研任务的要求。鼓励实验室以外具有独立科研能力的科研人员在实验室进行短期合作研究。 实验室能够凝聚、吸引和稳定优秀中青年人才。具有良好的培养学术接班人和优秀中青年的条件和业绩，能够培养具有良好科学素质和科研能力的研究生。 实验室具备宽松民主、探索求真的学术环境，注重学风建设，营造有利于原始性创新的氛围。积极开展高水平和实质性的国内外学术交流与合作，积极参与国际重大科学研究计划。 实验室应拥有较先进的仪器设备和完善的配套设施, 仪器设备统一管理，共享共用，成为本领域国家公共研究平台。鼓励实验室自行研制和开发仪器设备。 实验室应具备较高的管理水平，建立良好的运行机制。
人工智能导论课程指导书
人工智能导论课程实验指导书 廉师友编 计算机工程实验室 2007年3月
目录 1. 小型专家系统设计与实现 (2)
专家系统涉及人工智能导论课程的大部分内容，而且实践性和应用性都很强。因此，本课程将专家系统设计与实现作为一个上机实验项目。该实验是一个设计性实验，它对加深课程内容的理解和掌握，培养学生运用所学知识开发智能系统的能力有重要意义。 一、实验名称 小型专家系统设计与实现 二、实验目的 1. 加深理解专家系统的结构原理与实际应用。 2. 初步掌握知识获取的基本方法。 3. 掌握产生式规则知识表示方法及其编程实现方法。 4. 初步掌握知识库的组建方法。 5. 加深理解推理机的算法原理并初步掌握其编程实现方法。 三、实验内容 运用所学知识，设计并编程实现一个小型专家系统（如分类、诊断、预测等类型）。 四、基本要求 1. 具体应用领域自选，具体系统名称自定；但所做系统绝对不能雷同。 2. 用产生式规则作为知识表示，用产生系统实现该专家系统。 3. 可用PROLOG语言编程并参考下面示例程序；但也可用其他语言另行编 程。 4. 所实现的专家系统必须上机运行演示；程序运行时，应有人机对话过程。 5. 系统完成后，要提交实验报告。 五、实验步骤 具体工作及步骤为： 1. 选题。 2. 系统分析。 3. 知识获取与知识表示选择/设计。 4. 知识库组建。 5. 推理机选择/编制。 6. 系统调试与测试：可先运行一两个简单的PROLOG程序，以熟悉语言环境；接着运行示例程序；然后编辑、调试、测试自己的系统程序。 7. 撰写实验报告。
六、系统示例 考虑到本实验有一定难度，下面给出一个“小型动物分类专家系统”示例，以供参考。 1. 动物分类规则集 （1）若某动物有奶，则它是哺乳动物。 （2）若某动物有毛发，则它是哺乳动物。 （3）若某动物有羽毛，则它是鸟。 （4）若某动物会飞且生蛋，则它是鸟。 （5）若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方，则它是食肉动物。 （6）若某动物是哺乳动物且吃肉，则它是食肉动物。 （7）若某动物是哺乳动物且有蹄，则它是有蹄动物。 （8）若某动物是有蹄动物且反刍食物，则它是偶蹄动物。 （9）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色条纹，则它是老虎。 （10）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色斑点，则它是金钱豹。 （11）若某动物是有蹄动物且长腿且长脖子且黄褐色且有暗斑点，则它是长颈鹿。 （12）若某动物是有蹄动物且白色且有黑色条纹，则它是斑马。 （13）若某动物是鸟且不会飞且长腿且长脖子且黑白色，则它是驼鸟。 （14）若某动物是鸟且不会飞且会游泳且黑白色，则它是企鹅。 （15）若某动物是鸟且善飞且不怕风浪，则它是海燕。 下面是该规则集所形成的（部分）推理网络：
人工智能-人工智能课程教学大纲 精品
人工智能课程教学大纲 【课程性质、目标和要求】 人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务． 作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用．完成如下教学目标： （1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域． （2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。 （3）掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法． (4) 掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念． （5）概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等． （6）简介人工智能程序设计的语言和工具． (7) 掌握Visual Prolog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能程序。 要求学生已修过《数据结构》、《离散数据》和《编译原理》。 【教学时间安排】 本课程计 3 学分，理论课时72 ,实验课时28。学时分配如下表所示：
【教学内容要点】 教学要求的层次 课程的教学要求大体上分为三个层次：了解、理解和认识。了解即能正确判别有关概念和方法；理解是能正确表达有关概念和方法的含义；认识是在理解的基础上加以灵活应用。 第一章绪论 一、学习目的要求 1、了解人工智能的定义、起源与发展 2、了解人工智能的研究与应用领域 3、理解人工智能求解方法的特点 二、主要教学内容 1、人工智能的定义、起源与发展 2、人工智能的研究与应用领域 3、人工智能求解方法的特点 第二章知识表示方法 一、学习目的要求 1、认识状态空间法 2、理解问题归约法 3、认识谓词逻辑法 4、认识语义网络法 5、认识框架表示 6、认识剧本表示 7、理解过程表示 二、主要教学内容 1、状态空间法 2、问题归约法 3、谓词逻辑法 4、语义网络法 5、框架表示 6、剧本表示
人工智能课程体系与项目实战
人工智能课程体系与项 目实战 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
人工智能课程体系及项目实战 1、机器学习课程大纲 第一课：Python基础与科学计算库numpy 语言基础
数据结构（列表,字典,元组） 3.科学计算库Numpy基础 数组操作 矩阵基本操作 矩阵初始化与创建 排序与索引 第二课：数据分析处理库与数据可视化库数据读取与现实 样本数值计算与排序 数据预处理与透视表 自定义函数 核心数据结构Series详解 数据索引 7. Matplotlib绘制第一个折线图 8. Matplotlib条形图,直方图,四分图绘制
9. Matplotlib数据可视化分析 第三课：回归算法 1.机器学习要解决的任务 2.有监督与无监督问题 3.线性回归算法原理推导 4.实现简易回归算法 5.逻辑回归算法原题 6.实战梯度下降算法 第四课：案例实战信用卡欺诈检测 1.数据与算法简介 2.样本不平衡问题解决思路 3.下采样解决方案 4.正则化参数选择 5.逻辑回归建模 6.过采样与SMOTE算法
第五课：决策树与随机森林 1.熵原理，信息增益 2.决策树构造原理推导 ,算法 4.决策树剪枝策略 5.随机森林算法原理 6.基于随机森林的特征重要性选择 第六课：Kaggle机器学习案例实战 1.泰坦尼克船员获救预测 2.使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理 3.使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型构造原理 5.特征的选择与重要性衡量指标 6.机器学习中的级联模型 7.使用级联模型再战泰坦尼克
学风建设评估指标体系
沈阳农业大学食品学院学风建设评估指标体系一级指标及其权重班级学风建设活 动开展 （30）二级指标及其分值班主任指导活动 （6） 班级自主学风建 设活动 （12） 班级学风推进活动（12） 班级学风建设活 动成果 （67）三级指标及其分值 与学生在学风建设方面的 交流 深入学生宿舍，关心学生学习学风建设表现突出的寝室 班级结对子帮扶活动 以班级为单位组织晚自习 开展励志教育活动 开展素质教育活动 开展以学风建设为主题的 班团会分值备注
依据班主任工作经验交流会成绩、活动提供活动纪实提供活动纪实提供活动纪实学委计算学委定期上交出勤率和考核表学委统计学委计算学委计算包括院里组织的活动 学委统计学委统计团委学生会评定 105553 学期平均学分绩点 课堂出勤率 常规考核 （25） 考试作弊重修人数 班委平均学分绩点 基础能力等级达标（12） 知识技能拓展 （15）四级过级率 省二过级率 国二、国三、英语六级通过 人数 科技、文学、英语等竞赛成绩单科状元人数 xx类 （15）学习跃进人数 奖学金人数
开展学风建设活动，有创新 和突破以及新做法 创新活动 （3）班级自主开展学 风建设创新活动 （3） 注： 三级指标评分标准 1.与学生在学风建设方面交流，使同学们形成自主学习意识，班级在学习气氛上有良好改善，成绩有一定提高。 0.5分/次，加满为止。（3分） 2.深入学生宿舍，关心学生学习。 0.5分/次，加满为止。（3分） 3.学风建设表现突出的寝室（6分） （1）按学分绩点排名（大一25个寝室，大二16个寝室）以绩点为标准， 3.0以上记4分 2.8~ 3.0记3分 2.5~ 2.8记2分 2.3~
评估指标体系解读
新建本科高校合格评估指标体系解读 一、合格评估的理念 1、合格评估的指导方针 以评促建，以评促改，以评促管，评建结合，重在建设。 2、合格评估的依据 （1）部关于普通高等学校本科教学评估工作的意见（教高［2011］9号） （2）部办公厅关于开展普通高校本科教学工作合格评估的通知（教高厅［2011］2号）（3）教育部关于印发普通高等学校基本办学条件指标的通知（教发［2004］2号）（4）财政、教育部关于进一步提高地方本科高校生均拨款水平的意见（财教［2010］567号） 3、合格评估的理念 （1）替国家把关、为学校服务 （2）学校是质量保障和评估的主体 二、合格评估的主要目的 1、努力实现“四个促进” 促进办学经费投入；促进办学条件改善；促进教学管理规范；促进教学质量提高。 2、达到“三个基本”：办学条件基本达标；教学管理基本规范；教学质量基本保证。 3、切实体现“二个突出”：突出服务地方行业指向；突出应用型人才培养指向。 4、有效进行“一个引导”：引导建立校内质量保障体系 三、合格评估工作程序及任务 合格评估工作程序主要有五个环节，包括： 1、学校自评。学校根据合格评估指标体系要求，有计划地开展自评活动，总结成绩、查找差距、分析成因、提出对策，加强教学基本条件建设、加强教学管理、建立并完善校内教学质量保障制度，促进教学质量的稳步提高。在此基础上形成自评报告。 2、数据分析。教育部进行高校教学基本状态数据采集，形成《数据分析报告》，为评估专家进校考察提供基础材料。 3、现场考察。评估专家组现场考察，通过深入访谈、现场听课、走访、座谈等形式，获取学校教学工作的信息，进而对学校教学工作做出公正客观评价。考察完后专家将集中向学校反馈意见。
人工智能课程体系及项目实战
人工智能课程体系及项目实战1、机器学习课程大纲 第一课：Python基础与科学计算库numpy 1.Python语言基础
2.Python数据结构（列表,字典,元组） 3.科学计算库Numpy基础 4.Numpy数组操作 5.Numpy矩阵基本操作 6.Numpy矩阵初始化与创建 7.Numpy排序与索引 第二课：数据分析处理库与数据可视化库 1.Pandas数据读取与现实 2.Pandas样本数值计算与排序 3.Pandas数据预处理与透视表 4.Pandas自定义函数 5.Pandas核心数据结构Series详解 6.Pandas数据索引 7. Matplotlib绘制第一个折线图 8. Matplotlib条形图,直方图,四分图绘制
9. Matplotlib数据可视化分析 第三课：回归算法 1.机器学习要解决的任务 2.有监督与无监督问题 3.线性回归算法原理推导 4.实现简易回归算法 5.逻辑回归算法原题 6.实战梯度下降算法 第四课：案例实战信用卡欺诈检测 1.数据与算法简介 2.样本不平衡问题解决思路 3.下采样解决方案 4.正则化参数选择 5.逻辑回归建模
6.过采样与SMOTE算法 第五课：决策树与随机森林 1.熵原理，信息增益 2.决策树构造原理推导 3.ID3,C 4.5算法 4.决策树剪枝策略 5.随机森林算法原理 6.基于随机森林的特征重要性选择 第六课：Kaggle机器学习案例实战 1.泰坦尼克船员获救预测 2.使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理 3.使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型 4.GBDT构造原理 5.特征的选择与重要性衡量指标
学风建设评估指标体系
沈阳农业大学食品学院学风建设评估指标体系
注：三级指标评分标准 1.与学生在学风建设方面交流，使同学们形成自主学习意识，班级在学习气氛 上有良好改善，成绩有一定提高。0.5分/次，加满为止。（3分） 2.深入学生宿舍，关心学生学习。0.5分/次，加满为止。（3分） 3.学风建设表现突出的寝室（6分） （1）按学分绩点排名（大一25个寝室，大二16个寝室）以绩点为标准， 3.0以上记4分 2.8~ 3.0记3分 2.5~2.8记2分 2.3~2.5记1分 （2）寝室参加院、校活动超过3人次（2分） 4. 班级结对子帮扶活动（4分） 被帮扶同学成绩进步15名以上（4分） 进步10~15名（3分） 进步5~10名（2分） 进步1~5名（1分） 5. 以班级为单位组织晚自习，0.5分/次，加满为止。（2分） 6. 开展励志教育活动，例如励志讲座等（4分） 班级开展励志主题教育活动超过6次（4分） 班级开展励志主题教育活动4~5次（3分） 班级开展励志主题教育活动2~3次（2分） 班级开展励志主题教育活动1次（1分） 7.开展素质教育活动,例如各种能够增强思维逻辑、锻炼创造性思维、促进身心 和谐发展的文体活动。（4分） 班级开展素质文化活动超过6次（4分） 班级开展素质文化活动4~5次（3分） 班级开展素质文化活动2~3次（2分） 班级开展素质文化活动1次（1分） 8.开展以学风建设为主题的班团会（4分） 组织班团会超过6次（4分） 组织班团会4~5次（3分） 组织班团会2~3次（2分） 组织班团会1次（1分） 9.学期平均学分绩点（10分） 3.0以上（10分） 2.8~ 3.0（8分） 2.7~2.8（6分） 2.6~2.7（4分） 2.5~2.6（2分） 10.课堂出勤率（5分） 根据考核记录课堂出勤率超过95%（5分） 课堂出勤率90%~95%(3分) 课堂出勤率少于90%（1分）
《人工智能》教学大纲
《人工智能》教学大纲 一、课程概述 1. 课程研究对象和研究内容 人工智能是计算机与自动化学科的一门分支学科。它研究如何用机器来模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、学习、规划、诊断等智能活动。人工智能是当前科学技术中正在迅速发展，新思想、新观点、新技术不断涌现的一个学科，也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。 《人工智能》（双语）课程的主要目标是为大学本科高年级学生提供有关人工智能理论以及应用所必需的知识和技能；掌握人工智能的基本原理；掌握设计开发智能系统的基本方法。 2. 课程在整个课程体系中的地位 人工智能原理是计算机科学技术类专业的应用学科。前修课程包括：离散数学、数据结构、算法分析与设计等，后续课程：专家系统，知识工程，该课程可以在大学三、四年级开设。 二、课程目标 1．熟练掌握图搜索策略，熟练掌握回溯策略、图搜索策略的过程以及算法（BACKTRACK 以及A*算法），掌握一些典型问题的启发式函数。 2．掌握用命题逻辑、一阶逻辑表示知识的方法，并在此基础上进行推理，熟练掌握归结方法以及归结反驳过程，熟练掌握利用归结反驳方法进行推理。 3．掌握基于贝叶斯规则的不确定性推理，掌握条件概率、独立、条件独立及贝叶斯公式；掌握利用贝叶斯定理检测垃圾邮件的基本方法。 三、课程内容和要求 这门学科的知识与技能要求分为知道、理解、掌握、学会四个层次。这四个层次的一般涵义表述如下： 知道———是指对这门学科和教学现象的认知。 理解———是指对这门学科涉及到的概念、原理、策略与技术的说明和解释，能提示所涉及到的教学现象演变过程的特征、形成原因以及教学要素之间的相互关系。 掌握———是指运用已理解的教学概念和原理说明、解释、类推同类教学事件和现象。