1、PAGE PAGE 3信息工程新技術 課程教學大綱 一、課程的基本信息 適應對象：信息工程專業。課程代碼：39E01527學時分配：42賦予學分：2先修課程：C語言程序設計、數據結構、高等數學、概率統計、面向對象程序設計等后續課程： 二、課程性質與任務本課程是信息工程專業的一門專業課程，具有較強的理論性和應用性。本課程的任務是使學生掌握信息工程專業相關的科技發展前沿知識，如機器智能、大數據分析、云計算等。培養學生的機器智能應用程序的編程能力、大數據分析、物聯網技術實踐應用能力等。 （可能會根據實際情況對內容進行調整）本課程的主要知識點包括(1)面向互聯網行業中經常涉及的算法，包括資源分配算法、

2、路徑分析算法、相似度分析算法;(2)機器學習相關的算法，包括數據分類算法、聚類算法、預測與估算算法、關聯規則分析算法及推薦算法；(3)物聯網的背景、特點、架構、標準及相關技術等；(4) 云計算基礎、云計算機制、云計算架構以及云計算使用等；(5)大數據分析的簡單介紹，包括數據的聚類、關聯規則、回歸、分類、時間序列分析、文本分析等方法。三、教學目的與要求通過理論和實踐教學，使學生掌握信息工程專業相關的科技發展前沿知識的基本思想和方法，拓展學生的思維，培養學生工程實踐應用的基本能力，達到以下3個目標。 1. 知識教學目標: 理解和掌握信息工程科技發展前沿知識，如機器智能、大數據分析、云計算等基本理論

3、和方法。2. 能力教學目標: 熟練使用Python, Matlab, Visual C+等工具來完成工程實踐應用的基本能力的培養。3. 思想教育目標: 了解信息工程技術的最新進展和目前的發展思路。四、教學內容與安排（一）課時分配按照課程內容，目前分成5個教學單元，各單元的課時安排如下表所示：單元學時分配小計講授習題討論實踐1、人工智能、機器學習10102、數據科學與大數據分析10103、云計算基礎10104、物聯網技術885、前沿知識44合 計4242 （二）教學內容安排第1單元人工智能、機器學習【教學內容】1. 機器學習革命2. 符號學派：休謨的歸納問題3. 聯結學派：大腦如何學習4. 進化

4、學派：自然的學習算法5. 類推學派：像什么就是什么6. 建立在機器學習之上的世界【培養能力】 了解、掌握人工智能、機器學習的基本知識。第2單元數據科學與大數據分析【教學內容】1. 大數據基本概念2. 大數據分析模型3. 大數據分析的數據預處理4. 大數據分析算法5. 大數據計算平臺【培養能力】 了解常用大數據分析模型、掌握數據預處理方法與相關算法，并應用其進行簡單數據分析。第3單元云計算技術【教學內容】1. 云計算的興起 2. 基本概念與模型3. 云與網的關系4. 基本云安全5. 云計算機制【培養能力】 了解云計算領域的基本概念，掌握基本云基礎設施、特殊云機制、云管理機制、云安全機制、基本云架

5、構等內容。第4單元物聯網技術【教學內容】1. 初識物聯網2. 感知層：物聯網的皮膚和五官3. 網絡層：物聯網的神經中樞和大腦4. 應用層：物聯網的“社會分工”5. 物聯網應用實例【培養能力】了解物聯網的基本概念、發展前沿的熱點問題，依據物聯網相關技術標準，比較全面掌握物聯網的感知層、網絡層和應用層的相關知識，了解物聯網應用實踐的成果。第5單元 前沿知識【教學內容】前沿熱點知識講座【培養能力】了解信息工程發展前沿的熱點問題。五、教學設備和設施理論講授與演示實驗輔助的教學方法，適當使用多媒體教學設備。六、課程考核與評估本課程根據兩個重要環節進行考核：平時成績（40%）、期末考核（60%）。七、附錄參考教材（1）認知計算與大數據分析 Judith S. Hurwitz，Marcia A.Kaufman，Adrian Bowles 著；張鴻濤 譯. 北京：人民郵電出版社,2017.01（2）大數據分析原理與實踐，王宏志 著. 北京：機械工業出版社，2017.07.（3）人工智能：一種現代的方法（第3版）羅素（美）. 北京：清華大學出版社 ，2013.11.（4） 大話物聯網，郎為民 編.