课程名称：人工智能基础 课程代码： 154111001 开课单位：互联网金融与信息工程学院 制定人： 周宇文、李福清 审核人： 潘章明 制定时间： 2024.12.18 广东金融学院教务处 制 __《人工智能基础》________课 程 教 学 进 度 表 学时：48 学分：3 周次 课程章节 教 学 内 容 授课 学时 教学方式 第1周 第1次课 第1章 人工智能概述 1.1 人工智能简介 1.1.1 人工智能的定义与核心特征 1.1.2 人工智能对人类智能的模拟与超越 1.2 人工智能的发展历程 1.3 人工智能的产业结构 1.4 人工智能的核心技术 1.4.1 机器学习 1.4.2 知识图谱 1.4.3 自然语言处理 1.4.4 计算机视觉 1.4.5 人机交互 1.5 人工智能的应用领域 1.6 人工智能风险 2 （多媒体教室或机房） 讲授法，实例展示与案例分析法，讨论法，在线学习平 台辅助 第1周第2次课 第2章Python编程基础 2.1 Python基础知识 2.1.1 Python简介 2.1.2 Python编程环境 2.1.3 Python基本数据类型 2.1.4 Python组合数据类型 2 （机房） 讲授法，操作演示法，实验指导，在线学习平台辅助 第2周 第3次课 第2章Python编程基础 2.1 Python基础知识 2.1.5 内置函数 2.1.6 运算符与表达式 2.2 Python程序控制语句 2.2.1 条件语句 2 （机房） 讲授法，操作演示法，实验指导，在线学习平台辅助 第3周 第4次课 第2章Python编程基础 2.2 Python程序控制语句 2.2.2 循环语句 2.2.3 可迭代对象的遍历方法 2.2.4 异常处理 2 （多媒体教室或机房） 讲授法，操作演示法，实验指导，在线学习平台辅助 第3周 第5次课 第2章Python编程基础 实验1 2.3 函数 2.3.1 函数定义 2.3.2 函数调用 2.3.3 模块与包的使用 2.3.4 第三方库的安装与使用 2.3.5 文件操作 实验1 Python程序设计基础实验 2 （机房） 讲授法，操作演示法，实验指导，在线学习平台辅助 第4周 第6次课 第3章 数值分析库Numpy 3.1 Numpy数组创建与操作 3.1.1 Numpy数组创建 3.1.2 Numpy数组属性 3.1.3 Numpy数组基本操作 3.1.4 Numpy函数 2 （机房） 讲授法，操作演示法，实验指导，在线学习平台辅助 第5周 第7次课 第3章 数值分析库Numpy 3.2 Numpy数据类型 3.2.1 Numpy数据类型概述 3.2.2 Numpy数据类型转换 3.3 Numpy数组广播机制 3.4 特殊数值处理 2 （多媒体教室或机房） 讲授法，操作演示法，实验指导，在线学习平台辅助 第5周 第8次课 实验2 实验2 Numpy数值分析库实验 2 （机房） 讲授法，操作演示法，实验指导，在线学习平台辅助 第6周 第9次课 第4章数据分析库Pandas 4.1 Pandas数据结构的创建与操作 4.1.1 序列创建与基本操作 4.1.2 数据框创建与基本操作 4.2 数据选择与过滤 4.2.1 使用选择器和快速访问器 4.2.2 基于条件的数据筛选 4.2.3 多条件联合筛选 2 （机房） 讲授法，操作演示法，实验指导，在线学习平台辅助 第7周 第10次课 第4章数据分析库Pandas 4.3 数据分组与聚合 4.3.1 数据分组 4.3.2 对分组数据进行聚合操作 4.3.3 分组后的数据转换 4.4 合并和连接 4.4.1 数据框合并 4.4.2 合并方式 4.4.3 数据框连接 4.5 数据读取和存储 4.5.1 读写CSV文件 4.5.2 读写Excel文件 2 （多媒体教室或机房） 讲授法，操作演示法，实验指导，在线学习平台辅助 第7周 第11次课 第4章数据分析库Pandas 4.6 数据清洗和预处理 4.6.1 缺失值检测与处理 4.6.2 异常值检测与处理 4.6.3 重复值检测与处理 4.6.4 数据类型转换 4.7 时间序列处理 4.7.1 时间序列生成与索引设置 4.7.2 时间间隔计算与转换 4.7.3 时间序列数据重采样 4.7.4 移动窗口计算 4.7.5 时间序列数据分析 2 （机房） 讲授法，操作演示法，实验指导，在线学习平台辅助 第8周 第12次课 实验3 实验3 Pandas数据分析库实验 2 （机房） 讲授法，操作演示法，实验指导，在线学习平台辅助 第9周 第13次课 第5章 计算机视觉技术与应用 5.1 计算机视觉基础 5.1.1 计算机视觉的概念与发展历程 5.1.2 计算机视觉处理流程 5.1.3 计算机视觉与相关领域的联系与区别 5.1.4 应用领域 5.2 计算机视觉的基本任务 5.2.1 图像分类 5.2.2 目标检测与定位 5.2.3 图像分割 5.3 计算机视觉常见应用 5.3.1 图像技术 5.3.2 OCR及其应用 5.3.3 人脸识别及其应用 5.3.4 人体分析及其应用 5.4 计算机视觉技术面临的挑战与未来发展 5.4.1 计算机视觉技术面临的挑战 5.4.2 计算机视觉技术的未来发展趋势与展望 2 （多媒体教室或机房） 讲授法，操作演示法，实验指导，在线学习平台辅助 第9周 第14次课 实验4 实验5 实验4 百度人工智能能力应用体验 实验5 基于百度 AI 开放平台的文字识别应用开发 2 （机房） 讲授法，操作演示法，实验指导，在线学习平台辅助 第10周 第15次课 实验6 实验6 基于百度 AI 开放平台的人脸识别考勤应用开发 2 （机房） 讲授法，操作演示法，实验指导，在线学习平台辅助 第11周 第16次课 第6章 智能语音技术与应用 6.1 智能语音处理概述 6.1.1 智能语音处理的概念及其发展历程 6.1.2 智能语音处理的关键环节 6.1.3 智能语音处理的应用领域 6.2 智能语音常用技术 6.2.1 语音增强 6.2.2 语音识别 6.2.3 语音合成 6.3 智能语音处理常见应用 6.3.1 语音识别应用 6.3.2 语音合成应用 6.3.3 其他语音拓展应用 6.4 智能语音处理面临的挑战与未来发展趋势 6.4.1 智能语音处理面临的挑战 6.4.2 智能语音处理未来发展趋势 2 （多媒体教室或机房） 讲授法，操作演示法，实验指导，在线学习平台辅助 第11周 第17次课 实验7 实验8 实验7 智能语音应用体验 实验8 FAQ 自动化交互问答系统开发 2 （机房） 讲授法，操作演示法，实验指导，在线学习平台辅助 第12周 第18次课 实验9 实验9 基于百度 AI 开放平台的录音转写应用开发 2 （机房） 讲授法，操作演示法，实验指导，在线学习平台辅助 第13周 第19次课 第7章 自然语言处理与应用 7.1 自然语言处理概述基础 7.1.1 自然语言处理的概念及其发展历程 7.1.2 语言学基础 7.1.3 自然语言中的歧义问题 7.2 自然语言处理基础任务 7.2.1 文本清洗 7.2.2 分词 7.2.3 词性标注 7.2.4 命名实体识别 7.2.5 依存句法分析 7.3 自然语言处理常见应用 7.3.1 语言理解 7.3.2 语言生成 7.3.3 机器翻译 7.3.4 内容审核 7.3.5 个性化推荐 7.3.6 智能问答-聊天机器人 7.4 自然语言处理技术前沿 7.4.1 多模态融合 7.4.2 可解释性自然语言处理 7.4.3 深度学习模型的不断演进 2 （多媒体教室或机房） 讲授法，操作演示法，实验指导，在线学习平台辅助 第13周 第20次课 实验10 实验10 基于百度 AI 开放平台的自然语言处理体验与应用开发 2 （机房） 讲授法，操作演示法，实验指导，在线学习平台辅助 第14周 第21次课 实验11 实验11 电商用户评论的情感倾向分析 2 （机房） 讲授法，操作演示法，实验指导，在线学习平台辅助 第15周 第22次课 第8章 生成式大模型应用 8.1 生成式大模型概述 8.1.1 生成式大模型简介 8.1.2 国外主流生成式大模型介绍 8.1.3 国内主要生成式大模型介绍 8.2 文心一言在学习方面的应用 8.3 文心一言在工作方面的应用 8.4 文心一言在生活娱乐方面的应用 8.5 文小言App 2 （多媒体教室或机房） 讲授法，操作演示法，实验指导，在线学习平台辅助 第15周 第23次课 实验12 实验13 实验 12 基于文心一言的学习效率提升实验 实验 13 基于文心一言的工作与生活娱乐场景应用实验 2 （机房） 讲授法，操作演示法，实验指导，在线学习平台辅助 第16周 第24次课 考试 融智云考平台机考 2 题库抽题，随堂考试