人工智能专业实验课程

当前,我国高等院校本科人工智能专业以培养人工智能应用型人才为主,在立足熟练应用先进的人工智能信息化工具的同时,为进一步向科研型人才深入探索与发展打下坚实的理论与技术基础。算法工程师,又称:人工智能工程师、机器学习/深度学习工程师;属于算法工程型人才,同时也是当前国内本科人工智能专业重点培养人才,在整个人工智能项目生命周期中充当关键的角色,是人工智能基础研究与产业应用之间的关键连接,采用最新的机器学习技术,使用适用于解决问题的数据集来获取解决特定的业务问题,并确保其能大规模部署上线服务。对口专业包括:人工智能、计算机科学,数据科学与大数据技术,数学,运筹学,物理,电气工程专业等。主要工作职责包括 ——

  • 负责实现高维数据分析,应用已知有效的方法,来解决实际问题
  • 运用开源框架和工具,运行已有算法,训练业务数据,获得工作模型
  • 应用机器学习技巧,通过特征选取或者调节参数,使模型更准确、快速
  • 评估各种算法功能和局限,其最优化方法的特点、资源占用及消耗情况

人工智能的核心算法都需要依赖 C/C++ 完成,同时这些算法跑起来非常复杂,属于计算密集型任务,缺乏应用友好度,对于初学者学习路线也非常陡峭。而 Python 语言属于 C/C++ 的接口,通过规避底层逻辑的高阶接口调用、天然的数据统计分析支持、跨平台灵活移植与可扩展性、庞大的产业数据科学社区开源库支持、以及最后回归 C/C++ 的可嵌入性,使 Python 成为人工智能的首选语言。从教学的角度而言,应避免一开始就陷入代码实现细节,借助显浅易懂的语言,快速搭建一个可以调用和迭代的原型,通过平滑的学习曲线逐步人工智能技术的原理与算法逻辑实现认知、应用、推导、求证、集成迁移、重组合乃至创新,最后再回归深究其底层的实现原理。因此,本课程体系以 Python 作为核心编程语言,贯穿整个人工智能本科专业课程实践操作,令学生专注与人工智能的逻辑与原理,并透彻理解 Python 技术与应用。

2021 年新版课程体系部分实验资源展示 ——

《人工智能导论》实验列表

实验 1. 图论与七桥问题
实验 2. 图论求解航线规划问题
实验 3. 西游记关系图谱
实验 4. 启发式搜索求解棋盘问题
实验 5. 广度优先求解八数码问题
实验 6. 深度优先求解八数码问题
实验 7. A* 算法求解八数码问题
实验 8. 基于 CSP 地图着色
实验 9. 模糊搜索算法预估温度影响
实验 10. 状态空间搜索求解汉诺塔问题
实验 11. 命题逻辑归结推理
实验 12. 归结反演命题证明
实验 13. 模糊逻辑库
实验 14. 简单模糊决策实现
实验 15. 模糊控制系统
实验 16. 遗传算法求解最短路径问题
实验 17. 遗传算法求解函数最大值
实验 18. 粒子群优化算法求解最短路径问题
实验 19. 蚁群算法求解最短路径问题
实验 20. 禁忌搜索求解最短路径问题
实验 21. 模拟退火算法求解最短路径问题
实验 22. 模拟退火算法求解组合优化问题
实验 23. 分布估计算法求解组合优化问题
实验 24. 动物识别专家系统
实验 25. 客户购买意愿分析
实验 26. K 近邻鸢尾花分类
实验 27. 随机森林员工离职预测
实验 28. SVM 手写数字识别
实验 29. 朴素贝叶斯算法原理与实现
实验 30. 波士顿房价正则化回归预测
实验 31. 超市商品搭配策略
实验 32. 学生成绩聚类
实验 33. 糖尿病患者检测
实验 34. 鸢尾花神经网络分类
实验 35. Fashion MNIST 衣帽鞋类分类
实验 36. 自动人脸标注
实验 37. 武侠小说出场人物名称抽取
实验 38. 贝叶斯垃圾邮件分类
实验 39. 多臂博彩机问题策略实现
实验 40. Q-Learning 智能密室逃脱

《自然语言处理》实验列表

 

《数字图像处理》实验列表

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《机器学习》实验列表

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《深度学习》实验列表

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《强化学习》实验列表

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《生成对抗网络》实验列表

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《最优化理论实践》实验列表

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2021 年新版课程体系实验资源持续整理发布中 ……