1、人工智能技术领域的项目合作成果与机会杨剑锋武汉大学,内容 人工智能专业技术群汇报 武大试点班汇报 知识点框架 课程申报（含案例申报）人工智能专业技术群汇报 群：30+结合华中区域联盟，GDG等，利用各类谷歌平台增大AI覆盖面和受益面 组建了工作组、临时专家组 分析国内外成立人工智能学院/专业/方向的学院的特色 搭建知识点框架和课程体系 开发案例，鼓励竞赛武大试点班汇报算法设计模型训练数据清洗特征分析/提取液人机交互数据采集算法执行模型训练注重基础知识体系体现多学科交叉认知神经心理学22 3232 4最优化方法22 3232 4数字信号处理33 4848 5人工智能导论22 3232 5机器学习
2、3215632245数据挖掘21.50.53624126图像处理与机器视觉21.50.53624126智能系统设计实践2 248 487实践知识点框架基础课及知识点核心课及知识点方向课及知识点合作意向 针对人工智能技术领域，为教师在高校课堂上教授人工智能和学生在学校里学习人工智能提供较为完整的教学资源和学习材料 重点关注从人工智能的基础通识教育和入门导论，到机器学习、神经网络、机器视觉、语音识别、自然语言处理、轻量级人工智能、人工智能算法高性能计算框架等具体的实现方法和应用案例 重点支持那些在课程中对Google开源人工智能学习系统TensorFlow进行介绍、使用、应用和案例分析的项目合作意
3、向 推荐的课程建设项目有：人工智能导论，主要内容涵盖人工智能的基本概念、知识表示、确定性推理方法、不确定性推理方法、基于搜索的问题求解策略、遗传算法及其应用、专家系统与机器学习、人工神经网络等。TensorFlow编程和应用，主要内容涵盖TensorFlow介绍、下载安装、基本用法、准备数据、数据集、模型、神经网络、向量、变量、线程和队列、使用GPU、分布式搭建等。机器学习，主要内容涵盖模型评估与选择、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维、特征选择、计算学习理论、概率图模型等。数据挖掘，主要内容涵盖数据预处理、常用聚类、分类、回归算法、关联规则挖掘等。机器视觉，主要
4、内容涵盖机器视觉概要、成像与图像检测、图像的几何性质、拓扑性质、区域与图像分割、图像处理、光照与颜色、立体视觉、运动场和光流等。智能机器人课程，主要内容涵盖传感器与数据采集，误差估计与滤波器设计，数据建模与最优化运算，人机对话系统，博弈论，群体算法，基于深度学习的目标识别、地图构建与环境交互，TensorFlow在嵌入式、移动端的部署和应用，在自动驾驶、仓储物流、自动客服等领域中的综合实例构建和运用等。人工智能算法高性能计算类课程，主要内容包括：人工智能算法的算法基础理论、复杂度分析、并行计算框架基础理论、并行算法实践等模块。智能系统类课程主要包括面向硬件系统和软件系统的构建，以及各类人工智能
5、传感信息采集单元软件驱动的开发。轻量级人工智能算法类的课程，主要包括面向嵌入式系统的各类轻量级人工智能算法的基础理论、实践等，可以面向视觉信号、语音信号和各类传感器信号。数字图像处理，主要内容涵盖图像增强、图像恢复、图像编码、视频图像处理、彩色图像处理、多尺度图像处理等。语音信号处理，主要内容涵盖语音信号基本概念、语音信号处理常用算法、语音信号分析、语音信号特征提取技术、语音增强、语音编码、语音合成与转换、语音识别、语音信号情感处理、语音隐藏等。自然语言处理，主要内容涵盖自然语言处理的基本概念及基本方法、预备知识、形式语言与自动机、概率图模型、词法分析、句法分析、语义分析、自动分词、文本分类与聚类、信息检索和过滤、机器翻译、自动问答系统等。2022-7-2614
