《计算思维与人工智能基础》课程质量标准PDF版进店另有word版或PPT版

《计算思维与⼈⼯智能基础》课程质量标准PDF版进店另有word版或PPT版《计算思维与⼈⼯智能基础》课程教学质量标准32学时 2学分“计算思维与⼈⼯智能基础”是⾼校计算机基础教育的第⼀门公共基础必修课，在培养学⽣的计算思维⽔平以及⼈⼯智能基础理论⽅⾯具有基础性和先导性的重要作⽤，适⽤于⾮计算机专业学⽣。

该课程主要讲述计算机与计算思维、互联⽹与物联⽹、计算机求解问题基础、⼈⼯智能基础和计算问题案例。

通过该课程的学习，使学⽣对计算思维和⼈⼯智能学科有⼀个整体的认识，掌握计算机软硬件的基础知识，计算机求解问题的基本⽅法以及⼈⼯智能的基本知识，以培养学⽣的信息素养和计算思维能⼒，运⽤计算机解决实际问题的能⼒，进⼀步提⾼学⽣对⼈⼯智能的整体认知和应⽤⽔平。

⼀、课程⽬标通过本课程学习，使学⽣了解计算机发展趋势，认识计算机在现代社会中的地位和作⽤，理解计算思维的概念、本质及应⽤，掌握计算机的基本⼯作原理，掌握⼈⼯智能学科的基本知识，熟悉计算机求解问题的基本⽅法，熟悉典型的计算机操作环境及⼯作平台，具备使⽤常⽤软件⼯具处理⽇常事务的能⼒。

该课程应培养学⽣利⽤计算机分析问题、解决问题的意识与能⼒，并为学⽣学习计算机的后续课程打下坚实的基础。

⼆、课程内容、要求及学时分配主要教学内容5第5章⼤数据与云计算1）理解⼤数据的特点。

2）了解⼤数据对于科学研究和思维⽅式的影响。

3）理解⼤数据应⽤案例。

4）理解云计算的概念。

5）了解云计算的关键技术。

6）理解云计算的应⽤。

26 第6章计算机求解问题基础—算法1）理解算法的概念。

2）了解如何设计算法。

3）掌握算法的主要描述⼯具。

4）掌握枚举算法的基本原理。

5）掌握递推算法的基本原理。

6）了解递归算法的基本原理。

7）熟练运⽤枚举算法和递推算法解决实际问题。

8）理解冒泡排序、选择排序算法。

67第7章⼈⼯智能概述1）了解智能、⼈⼯智能的概念；2）了解⼈⼯智能的发展历程；3）理解图灵测试的基本原理；4）了解⼈⼯智能当前主要的应⽤领域；5）理解⼈⼯智能+的概念；48第8章搜索与博弈1）理解⼈⼯智能搜索的本质：2）掌握状态空间表⽰法；3）了解深度优先、宽度优先搜索的基本原理4）理解博弈的相关概念5）掌握极⼤极⼩过程的基本原理49第9章机器学习1）了解机器学习的概念、发展历程；2）理解机器学习的分类及依据；3）理解学习系统的基本模型；4）掌握常见的距离及相似度度量⽅法；5）掌握决策树ID3算法的原理与步骤；6）掌握k-means算法的原理与步骤；5合计32三、师资队伍课程负责⼈：具有计算机专业相关的硕⼠学位或副教授以上职称的教师。

第8章课程概述本章重点介绍云计算的发展历程，特点，服务模式，核心技术、部署模式与典型应用案例。

1云计算概述第节云计算概述概念发展简史主要特点云平台的介绍什么是云计算？云计算的发展简史1963年，美国国防部高级研究计划局（DARPA）启动了著名的MAC项目。

SUN公司推出了网格计算概念谷歌公司CEOEric Schmidt在搜索引擎大会上首次提出“云计算”的概念。

“云计算”已经成为了可有效驾驭庞大计算资源的成熟技术，形成了完整的产业。

19632006至今1983年云计算的主要特点04按需服务05安全性01大规模、分布式02虚拟化03高可靠性和扩展性云平台的介绍阿里云微软Microsoft Azure腾讯云2云计算的基本模式第节云计算的基本模式服务模式核心技术部署模式云计算平台的常见服务云计算的服务模式SaaSSaaS通过网络提供软件服务。

在这种模式下，用户不需要再花费大量投资用于硬件、软件和开发团队的建设，只需要支付一定的租赁费用，就可以通过互联网享受到相应的服务，而且整个系统的维护也由厂商负责。

SaaS的示例有很多，例如百度云盘，用户不需要投入硬盘来存储自己的文件，用户可能只需要支付一部分的租赁费用就可以将需要保存的文件交给百度云盘的厂商保存。

PaaSPaaS层介于软件即服务与基础设施即服务之间。

PaaS提供用户将云端基础设施部署与创建至客户端，或者借此使用编程语言、程序库与服务。

PaaS将软件研发的平台作为一种服务，以软件即服务模式交付给用户。

PaaS提供软件部署平台，抽象掉了硬件和操作系统细节，可以无缝地扩展。

开发者只需要关注自己的业务逻辑，不需要关注底层。

即PaaS为生成、测试和部署软件应用程序提供一个环境。

PaaS元素之间关系IaaSIaaS是通过互联网提供数据中心、基础架构硬件和软件资源，并根据用户对资源的实际使用量或占用量进行计费的一种服务模式。

虚拟化技术是实现IaaS的核心技术。

我们知道云计算平台上的云主机其实都是虚拟机，但是我们在使用的时候，跟使用一台真实的机器没有任何区别，这就是使用了虚拟化技术的结果。

《计算思维与智能计算基础》课后习题参考答案目录第1章计算、计算机与计算思维 (1)第2章计算基础 (2)第3章计算机系统 (5)第4章计算机网络与信息安全 (11)第5章算法设计基础 (13)第6章 Python语言程序设计 (17)第7章数据库与大数据 (20)第8章云计算基础 (22)第9章人工智能基础 (23)第10章物联网 (25)太原理工大学2021年9月第1章计算、计算机与计算思维1.1 举例说明可计算性和计算复杂性的概念。

答：对于给定的一个输入，如果计算机器能在有限的步骤内给出答案，这个问题就是可计算的。

数值计算、能够转化为数值计算的非数值问题（如语音、图形、图像等）都是可计算的。

计算复杂性从数学上提出计算问题难度大小的模型，判断哪些问题的计算是简单的，哪些是困难的，研究计算过程中时间和空间等资源的耗费情况，从而寻求更为优越的求解复杂问题的有效规则，例如著名的汉诺塔问题。

1.2 什么是图灵机？它对电子计算机的发明有何启示？答：通过建立指令、程序以及通用机器执行程序的理论模型，证明了可以制造一种通用的机器计算所有能想象得到的可计算函数，这种理论上的计算机后来被命名为“图灵机”（Turing Machine）。

图灵机第一次把计算和自动机联系起来，不仅为现代计算机的设计指明了方向，还成为算法分析和程序语言设计的基础理论，是计算学科最核心的理论之一。

图灵机启示了我们如何构造并实现一个复杂的系统。

一个复杂的系统可由若干复杂的动作构成，而这些动作又可以分解为容易实现的基本动作，因而构造一个系统仅需要构造这些基本动作以及控制基本动作组合与执行顺序的机构即可。

1.3 简述冯•诺依曼计算机的主要设计思想。

答：冯•诺依曼提出的计算机设计思想概括起来有下面三个要点。

（1）采用二进制形式表示数据和指令。

数据和指令在外观形式上并没有区别，只是各自代表的含义不同。

（2）采用程序存储方式。

存储程序和程序控制是冯•诺依曼计算机的主要思想。

《计算思维》课程标准一、课程性质、定位与设计思路（一）课程性质计算思维是计算机软件的专业基础必修课程，课程代码为71093301。

课程学时为48课时，其中理论课32学时，上机16学时。

该课程的后续课程为C#程序设计、操作系统、数据库程序设计、数据结构。

本课程采用教材为：郭艳华，马海燕主编的《计算机与计算思维导论》，电子工业出版社出版。

（二）课程定位大学计算思维课程是面向大学一年级学生开设的，与大学数学、大学物理有一样地位的通识类思维教育课程。

本课程为计算机相关专业技术人员提供必要的专业基础知识和技能训练。

通过本课程的学习，使学生能够了解计算机发展历程、基础知识、宏观与微观的计算机系统、信息存储的基本概念、网络世界的信息共享与计算以及计算思维问题求解思想，对计算机的历史、发展现状、未来发展趋势均获得一定了解，为后续的计算机相关课程奠定一定的基础。

对于培养学生的独立思考能力、分析和解决问题的能力都起到十分重要的作用。

（三）课程设计思路本课程标准从计算机软件技术专业的视角出发，以满足本专业就业岗位所必须具备的计算机专业基础为目标，教学内容设计通过岗位工作目标与任务分析，分解完成工作任务所必备的知识和能力，采用并列和流程相结合的教学结构，构建教学内容的任务和达到工作任务要求而组建的各项目，以及教学要求和参考教学课时数。

通过实践操作、案例分析，培养学生的综合职业能力。

（四）本课程对应的职业岗位标准本课程主要针对计算机软件行业、电子商务、信息家电、工业企业等部门，从事软件设计、开发测试、移动应用开发、数据库管理与开发等岗位的的技术技能型人才。

主要工作岗位有软件开发工程师、数据库管理员、软件测试人员以及系统维护员等所有与计算机相关的岗位。

二、课程目标（一）总目标本课程旨在提高学生的信息素养，使同学在了解计算机相关历史、原理、发展的同时，培养学生发明和创新的能力及处理计算机问题时应有的思维方法、表达形式和行为习惯。

第9章工智能基础本章主要内容• 1.工智能概述• 2.工智能地研究领域• 3.工智能地典型应用案例1.工智能概述•工智能（Artificial￿Intelligence,AI）是20世纪50年代期兴起地一门边缘学科,是计算机科学涉与研究,设计与应用智能机器地一个分支,是在计算机科学,自动化,控制论,信息论,仿生学,神经心理学,生物学,哲学,语言学等多学科基础上研究发展起来地交叉学科。

• 1.1￿工智能地概念与判定• 1.2￿工智能地发展历程• 1.3￿工智能地主流研究学派1.1￿￿工智能地概念与判定⑴工智能地概念智能指学习,理解并用逻辑方法思考事物,以与应对新地或者困难环境地能力。

智能分为自然智能与工智能。

工智能就其本质而言就是用工地方法在机器（计算机）上实现地智能,也称为机器智能(Machine￿Intelligence),其主要是研究如何使机器具有能听,会说,能看,会写,且能思维,会学习并能在诸多变化情况下去解决面临地各种实际问题地一门学科。

1.1￿￿工智能地概念与判定⑵工智能地判定——图灵测试"图灵测试"是由计算机,被测试者与提问者组成。

测试过程如下:⑴计算机与被测试者分开回答提问者提出地同一问题;⑵将计算机与被测试者地答案告诉提问者;⑶若提问者无法区别出答案是由计算机给出地答案还是被测试者给出地答案,那么就认为计算机与地智力相当。

艾伦·图灵1.2￿￿工智能地发展历程•工智能地发展大致可归纳为形成与第一个高峰,第一次低谷,第二个高峰,第二次低谷,稳步发展期与蓬勃发展期等阶段。

1.2￿￿工智能地发展历程⑴￿工智能形成与第一个高峰（1956年至20世纪60年代末）1956年达特茅斯会议参会者1956年夏,在美达特茅斯学院召开了一次关于机器智能地问题地学术研讨会,会上经麦卡锡提议正式采用了"工智能"这一术语,这次会议代表着工智能作为一门新兴学科正式诞生了。