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正版新书]人工智能交叉人才培养与课程体系吴飞,陈为9787302594
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章 绪论
1.1 人工智能的诞生
1.2 人工智能人才培养体系
1.3 人工智能教学知识点演变
1.4 人工智能人才培养构成元素
1.5 智能教育前沿研究
1.6 小结
第2章 浙江大学人工智能专业培养课程体系
2.1 培养目标
2.2 要求
. 培养机制
2.4 课程设置与学分分布
2.5 培养目标-要求
2.6 专业必修课程简介
2.6.1 人工智能基础
2.6.2 机器学习
2.6.3 人工智能伦理与安全
2.6.4 神经认知科学导论
第3章 人工智能交叉学科
3.1 浙江大学
3.1.1 交叉学科方向
3.1.2 课程体系
3.1.3 代表课程
3.2 华中科技大学
3.2.1 交叉学科方向
3.2.2 博士培养方案
3.. 硕士培养方案
3.2.4 代表课程
3.3 武汉大学
3.3.1 交叉学科方向
3.3.2 课程体系
3.3.3 代表课程
3.4 中国科学技术大学
3.4.1 交叉学科方向
3.4.2 课程体系
第4章 人工智能交叉课程
4.1 人工智能+人文社科
4.1.1 中国人民大学人工智能+人文社科交叉学科建设基础
4.1.2 人工智能+人文社科人才培养的主要思路与建设举措
4.1.3 代表叉课程
4.1.4 结语
4.2 人工智能+社会学
4.2.1 人工智能+计算社会科学研究现状
4.2.2 浙江大学设置“人工智能+计算社会科学”课程
4.. 浙江大学“人工智能+计算社会科学”课程概况
4.2.4 课程内容简介
4.3 人工智能+药学
4.3.1 人工智能+药学的研究现状
4.3.2 人工智能+药学的方向设置原因
4.3.3 人工智能+药学的课程概况
4.3.4 人工智能+药学课程介绍
4.4 人工智能+法学
4.4.1 人工智能与法学交叉的研究现状
4.4.2 国内外人工智能+法学的课程设置情况
4.4.3 人工智能+法学的方向设置原因
4.4.4 人工智能+法学的课程概况
4.4.5 人工智能+法学课程介绍
4.5 人工智能+金融学
4.5.1 人工智能赋能金融学的研究现状
4.5.2 人工智能赋能金融的场景应用
4.5.3 人工智能+金融的方向设置原因
4.5.4 人工智能+金融的课程概况
4.5.5 人工智能+金融的课程介绍
4.6 人工智能+神经科学
4.6.1 人工智能+神经科学的现状
4.6.2 人工智能+神经科学的平台现状
4.6.3 人工智能+神经科学的课程设置原因
4.6.4 人工智能+神经科学的课程概况
4.6.5 人工智能+神经科学的代表课程
4.7 人工智能+教育
4.7.1 面向人工智能+教育的平台研究现状
4.7.2 人工智能赋能教育的应用场景
4.7.3 人工智能+教育的课程设置情况
4.7.4 人工智能+教育的方向设置原因
4.7.5 人工智能+教育的课程体系
4.7.6 人工智能+教育的基础知识类课程
4.7.7 人工智能+教育的科研实践类课程
4.8 人工智能+哲学
4.8.1 人工智能的哲学基础及人工智能伦理
4.8.2 人工智能的逻辑学基础
4.8.3 人工智能+哲学方向的设置原因
4.8.4 人工智能+哲学方向的课程概况
4.8.5 人工智能+哲学课程介绍
4.9 智能财务
4.9.1 智能财务学术研究发展现状
4.9.2 国内外相关学科的发展
4.9.3 智能财务专业设置原因
4.9.4 智能财务课程设置状况
4.9.5 智能财务课程介绍
4.10 人工智能+公共管理学
4.10.1 人工智能作为公共管理实践与研究的对象
4.10.2 人工智能作为公共管理实践与研究的方法
4.10.3 国内外高校公共管理学科人工智能相关课程设置
4.10.4 人工智能+公共管理方向设置的原因
4.10.5 人工智能+公共管理的课程概况
4.10.6 人工智能+公共管理方向重点课程介绍
4.11 人工智能+管理学
4.11.1 人工智能+管理学方向设置原因
4.11.2 人工智能+管理学的课程概况
4.11.3 人工智能+管理学课程介绍
4.12 人工智能+设计学
4.12.1 人工智能+设计学国内外现状
4.12.2 人工智能赋能的智能产品设计
4.1. 人工智能赋能的设计流程变革
4.12.4 人工智能+设计学人才培养模式探索
第5章 AI+X微专业
5.1 AI+X微专业背景
5.2 课程体系
5.3 课程实训平台
5.4 AI+X微专业首期开课
第6章 K12人工智能教育
6.1 高中信息技术
6.2 AI4K12规范
6.3 K12数字化素养能力
6.4 学龄前教育
第7章 结论与展望
附录 重视AI技术发展共商 共创专业未来倡议书
吴飞,浙江大学求是特聘教授。杰出青年科学获得者、入选“高校计算机专业教师奖励计划”、人工智能科技创新专家组工作组组长。
书拟根据“厘清内涵、促进交叉、赋能应用”来研究讨论通专融合的人工智能交叉课程体系。厘清内涵指确立专业培养定位和专业培养方向,重视数学与统计知识(如概率论、微积分、线代数、优化求解和矩阵变换等)、计算机编程和系统能力(如程序设计、算法分析和系统等)以及人工智能基础知识(如逻辑推理、机器学习、强化学习、控制与博弈决策等);促进交叉指 “专、通、交”课程内容贯穿,即核心课程中既要有“专业化”课程
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