《计算与人工智能概论》实验大纲.docx

计算与人工智能概论实验教学大纲课程名称：计算与人工智能概论适用专业：本科各专业实验课学时：2学时*16周=32课时实验类型：实验分为个人实验和团队实验；个人实验和理论课各章节相对应，团队实 验是综合性的实验。_、实验的性质、教学目的与要求计算与人工智能概论上机实验是本课程重要的教学环节之一，是设计性实践教学环 节，主要目的是培养和训练学生的计算思维能力，并了解人工智能在学科中的应用方法。学生以Python语言为载体，完成个人实验，对任务分解、模式识别、抽象和算法设计 四项基本能力进行训练;并以这四项基本能力为基础，通过完成综合性团队实验，达成对 计算思维能力的培养目标。二、考核方式、要求及成绩评定办法考核方式:实验在educoder线上平台进行，所有个人实验由平台自动评测打分，团队 实验由教师和助教评价实验成绩中个人实验占课程总成绩30%，团队成绩占总成绩20%。Educoder 平台网址：三、实验内容与教学计划1个人实验序课程章实验名 称相关知识实验内容适 合 学 科学 时12Python 语言基 础简单 计算 问题 的求 解1变量与赋值2整数、浮点数、字符 串、布尔值3输入与输出4表达式求值略所 有 学 科222Python 语言基础条件 分支1 if语句2运算符and3运算符or4多个逻辑运算符结 合5 else 与 elif略所 有 学 科232 Python 语言基 础循环1 while循环2 for循坏3 break, continue, pass,else略所 有 学 科242Python 语言基础列表1列表的定义2列表的增删查改3列表的切片4列表的遍历(for)5列表的嵌套、倒序、 排序、求和等操作略所 有 学 科152Python 语言基础函数1函数的定义、函数的 参数与返回值、函数的 调用2调用第三方库函数3 lambda 函数略所 有 学 科162Python 语言基 础字符 串处 理1字符串的索引2字符串的切片3字符串的其他常用 操作略所 有 学 科172Python 语言基础字典1字典的创建、访问、 删除、添加、修改3 字典的 keys, values, items函数4字典的嵌套、与列表 的嵌套略所 有 学 科183系统思维冯诺 依曼 结构1 :简 单应用冯诺 依曼 结构2 :进 阶应用1机器指令与机器程 序2运算器、寄存器、内 存、控制器之间的关系 3冯诺依曼结构模拟 程序给出用来模拟一种特定的 计算机系统的模拟程序，给 出一个运算要求，学时用该 计算机的指令集编写出机 器程序，模拟程序运行这个 机器程序得出结果。所 有 学 科294算法 思维二分 法1 :简单应用二分法2 : 进阶 应用1算法的时间复杂度 分析方法2二分法的基本原理3用二分法求解方程4二分法的其他应用查找平方和 求方程的根所 有 学 科2104算法 思维递归 与分 治1 :简单 应用递归 与分 治2 :进阶 应用1分治策略的基本原 理2设计递归函数的方 法3用分治策略解决复 杂问题数字三角形、最大子序列积 平面最小点对所 有 学 科2114算法 思维数据 结构1 :栈数据 结构2 :队列数据 结构3 :二 叉树1栈的基本原理与应 用2队列的基本原理与 应用3 DFS 与 BFS括号问题 加密与解密DFS求解八皇后问题所 有 学 科2124算法 思维动态 规划1 :简 单应 用动态 规划2 :进 阶应 用1动态规划的基本原 理2动态规划的3个基本 条件3状态与状态转移方 程4用动态规划解决复 杂问题数字三角形 背包问题选 做2135网络 思维网络 爬虫1 :简 单应 用网络 爬虫2 :进 阶应 用1WEB服务器与浏览器 的工作模式2 HTML语言常用标签3 request库的使用方 法、robots网络排除协 议4 Beautifulsopu4 库的 使用方法5 网络爬虫的设计方 法网络表格数据获取 网络图片数据获取所 有 学 科2146数据 思维计算 机数 据管 理1文本文件与二进制 文件2文件的打开、读写、 关闭操作略所 有 学 科2156数据 思维科学 计算 与数 据分 析1 Numpy库的使用方 法生成numpy数组、 数组的索引、基本运 算2 pandas库的使用方 法读入、写出文件、电 子表格的索引方法Numpy科学计算实践理 科 工 科2166数据 思维数据 可视 化与 图像 处理1 Matplotlib 绘图 常用图形的绘制 图形的修饰方法、子 图的绘制方法2PIL图像处理数据可视化实践 图像处理实践理 科 工 科2176数据 思维数据 分析 基础1用pandas处理电子 表格2数据分析的基本手 段3数据可视化Pandas电子表格操作实践文 科 商 科2186数据 思维数据 库系 统1关系数据库基本原 理2 SQL语言3 Mysql数据库使用方 法数据库操作实践文 科 商 科2197人工 智能深度 学习 基础1机器学习与深度学 习的基本原理2飞桨、Al Studio平台 的使用方法3使用预训练模型进 行人脸识别、动物分 类、文字识别、视频分 类等应用人脸检测实践OCR实践 猫狗分类实践所 有 学 科2207人工 智能深度 学习 进阶1训练神经网络的基 本方法和技巧2迁移学习的基本原 理3在预训练模型的基 础上继续进行训练预训练模型使用实践所 有 学 科22团队实验序 号实训名称 （Jupyter 实现）主要内容备注1公共团队实训 -FlappyBird 小 游戏项目背景：Flappy Bird小游戏项目，是 款既简单又有 定难度的小游戏。该游戏的基本操作流程是当玩家打开游 戏后，可以利用键盘的空格或者f建控制小鸟的位置，在其 控制过程中需要跨越不同长度水管所组成的障碍，穿过一个 水管可以加1分，如果小鸟不小心掉在地板上或者撞在水管 上，都会被判断游戏结束。任务描述：本项目要求完成Tlappy Bird小游戏”的各种功 能，包括实现游戏窗口、加载图像音效和背景音乐、并且设置 好游戏的规则等功能。4 人组2公共团队实训 -音乐播放器项目背景：本项目要求设计一个美观好用的音乐播放器，并 能对乐曲库进行管理，同时，可以从网上下载音乐放入本地 音乐库。任务描述：项目将细分成UI设计、乐曲播放管理、乐曲库管 理、音乐下载管理4个模块。4 人组3公共团队实训 -科比投篮预 测项目背景：2016年4月12日星期三，科比在洛杉矶湖人队 的最后一场比赛中砍下60分,标志着他从NBA退役。利用 20年来科比的进球和失误的数据，你能预测哪些投篮会落在 篮框里吗？这个实训非常适合练习分类基础、特征工程和时 间序列分析。任务描述：本实训主要实现：科比投篮数据可视化，包括射击4 人组精准度、赛季准确性、不同投篮距离的命中率、剩余时间是否 影响准确率、不同对手的命中率、比赛节数与命中率之间的 关系。4公共团队实训-八皇后1可题项目背景:用智能优化算法解决八皇后问题。任务描述：运用智能优化算法（遗传算法、模拟退火算法、粒 子群优化算法等），设计实现至少2种算法求解该问题。将算法扩展到N皇后问题，测试设计的算法的性能； 比较算法在求解质量和时间上的性能，实验结果要求是算法 运行10次以上的平均结果，绘制曲线图或表进行比较和分 析。4 人组5理工科团队实 训-垃圾分类项目背景：收集垃圾图片并标注（分类），使用PaddleHub的 FineTune功能，完成垃圾图片的分类任务。任务描述：本实训要求学生从网络收集大量垃圾图片并进行 标注，使用PaddleHub的FineTune功能载入预训练模型,然 后对垃圾图片进行训练，最终实现垃圾分类任务。4 人组6理工科团队实 训-车辆检测项目背景：o收集交通相关图片并标注图片（用矩形框标注车 辆），使用PaddleHub的FineTune功能,完成车辆的目标检 测任务。任务描述：本实训要求学生从网络收集大量交通图片并进行 标注，使用PaddleHub的FineTune功能载入预训练模型，然 后对交通图片进行训练，最终实现交通图片的车辆检测任务。4 人组7理工科团队实训-八数码问题项目背景:使用不同的算法求解八数码问题。任务描述：首先运用经典算法（BFS）求解，然后运用智能优 化算法（遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等），设 计实现至少2种算法求解该问题。比较算法在求解质量和时间上的性能，实验结果要求是算法 运行10次以上的平均结果，绘制曲线图或表进行比较和分 析。4 人组8文商科团队实 训-电商手机 营销预测项目背景：某电商平台准备上马手机网上销售业务。现需要 根据从第三方获取到的手机销售原始数据集，通过分析各种 品牌和型号的手机销售历史情况，预测未来手机销售趋势， 为制定手机销售策略提供数据支撑。任务描述：对手机销售原始数据集进行预处理，对数据进行 分析并进行可视化展示，建立手机销售预测模型，对模型进 行训练，并对训练过的模型进行评估。4 人组9文商科团队实 训-旅游酒店 智能推荐项目背景:随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类 快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商 品。当然，酒店也不例外。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过 载问题中的用户不断流失。为了解决这些问题，推荐系统应 运而生。任务描述:本实训将带您构建一个酒店智能推荐系统。4人组10文商科团队实 训-基于DNN 的新闻分类项目背景：本实训使用的数据来源于网络，数据是由一些新 闻的文本、标题以及相关信息组成，并且已对新闻做好分类。 任务描述:本实训要求对新闻数据集进行多分类处理，将还 没有分类好的新闻进行自动分类，以便减轻人工分类的负担。4 人组