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| 編輯推薦： |
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了解人工智能交叉学科课程体系难得的参考图书
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| 內容簡介： |
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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、线性代数、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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| 關於作者： |
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吴飞，浙江大学求是特聘教授。国家杰出青年科学基金获得者、入选“高校计算机专业优秀教师奖励计划”、教育部人工智能科技创新专家组工作组组长。
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| 目錄：
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第1章绪论001
1.1人工智能的诞生002
1.2人工智能人才培养体系003
1.3人工智能教学知识点演变008
1.4人工智能人才培养构成元素011
1.5智能教育前沿研究014
1.6小结016
第2章浙江大学人工智能本科专业培养课程体系019
2.1培养目标022
2.2毕业要求022
2.3培养机制023
2.4课程设置与学分分布025
2.5培养目标毕业要求030
2.6专业必修课程简介032
2.6.1人工智能基础032
2.6.2机器学习034
2.6.3人工智能伦理与安全036
2.6.4神经认知科学导论040
第3章人工智能交叉学科043
3.1浙江大学043
3.1.1交叉学科方向044
3.1.2课程体系047
3.1.3代表性课程052
3.2华中科技大学055
3.2.1交叉学科方向055
3.2.2博士研究生培养方案058
3.2.3硕士研究生培养方案063
3.2.4代表性课程068
3.3武汉大学077
3.3.1交叉学科方向077
3.3.2课程体系084
3.3.3代表性课程093
3.4中国科学技术大学098
3.4.1交叉学科方向099
3.4.2课程体系102
人工智能交叉人才培养与课程体系目录第4章人工智能交叉课程106
4.1人工智能 人文社科106
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107
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109
4.1.3代表性交叉课程115
4.1.4结语121
4.2人工智能 社会学121
4.2.1人工智能 计算社会科学研究现状121
4.2.2浙江大学设置“人工智能 计算社会科学”课程123
4.2.3浙江大学“人工智能 计算社会科学”课程概况124
4.2.4课程内容简介124
4.3人工智能 药学127
4.3.1人工智能 药学的研究现状127
4.3.2人工智能 药学的方向设置原因128
4.3.3人工智能 药学的课程概况130
4.3.4人工智能 药学课程介绍135
4.4人工智能 法学137
4.4.1人工智能与法学交叉的研究现状137
4.4.2国内外人工智能 法学的课程设置情况139
4.4.3人工智能 法学的方向设置原因141
4.4.4人工智能 法学的课程概况142
4.4.5人工智能 法学课程介绍152
4.5人工智能 金融学157
4.5.1人工智能赋能金融学的研究现状157
4.5.2人工智能赋能金融的场景应用160
4.5.3人工智能 金融的方向设置原因165
4.5.4人工智能 金融的课程概况167
4.5.5人工智能 金融的课程介绍168
4.6人工智能 神经科学169
4.6.1人工智能 神经科学的现状172
4.6.2人工智能 神经科学的平台现状174
4.6.3人工智能 神经科学的课程设置原因175
4.6.4人工智能 神经科学的课程概况178
4.6.5人工智能 神经科学的代表课程179
4.7人工智能 教育181
4.7.1面向人工智能 教育的平台研究现状183
4.7.2人工智能赋能教育的应用场景183
4.7.3人工智能 教育的课程设置情况185
4.7.4人工智能 教育的方向设置原因186
4.7.5人工智能 教育的课程体系187
4.7.6人工智能 教育的基础知识类课程195
4.7.7人工智能 教育的科研实践类课程197
4.8人工智能 哲学199
4.8.1人工智能的哲学基础及人工智能伦理200
4.8.2人工智能的逻辑学基础201
4.8.3人工智能 哲学方向的设置原因203
4.8.4人工智能 哲学方向的课程概况205
4.8.5人工智能 哲学课程介绍206
4.9智能财务210
4.9.1智能财务学术研究发展现状212
4.9.2国内外相关学科的发展213
4.9.3智能财务专业设置原因214
4.9.4智能财务课程设置状况216
4.9.5智能财务课程介绍218
4.10人工智能 公共管理学223
4.10.1人工智能作为公共管理实践与研究的对象225
4.10.2人工智能作为公共管理实践与研究的方法227
4.10.3国内外高校公共管理学科人工智能相关课程设置228
4.10.4人工智能 公共管理方向设置的原因229
4.10.5人工智能 公共管理的课程概况230
4.10.6人工智能 公共管理方向重点课程介绍234
4.11人工智能 管理学238
4.11.1人工智能 管理学方向设置原因240
4.11.2人工智能 管理学的课程概况242
4.11.3人工智能 管理学课程介绍243
4.12人工智能 设计学246
4.12.1人工智能 设计学国内外现状246
4.12.2人工智能赋能的智能产品设计247
4.12.3人工智能赋能的设计流程变革248
4.12.4人工智能 设计学人才培养模式探索250
第5章AI X微专业256
5.1AI X微专业背景256
5.2课程体系258
5.3课程实训平台261
5.4AI X微专业首期开课264
第6章K12人工智能教育265
6.1高中信息技术265
6.2AI4K12规范269
6.3K12数字化素养能力272
6.4学龄前教育274
第7章结论与展望278
附录重视AI技术发展共商共创专业未来倡议书279
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| 內容試閱：
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人工智能是一种类似于内燃机或电力的“使能”技术，具有增强任何领域的技术的潜力，天然具有与其他学科交叉的秉性。从这个意义而言，人工智能可谓“至小有内涵，至大可交叉”。因此，人工智能研究以及人工智能人才培养需要融合来自脑科学、数学、认知学和人文社科等领域的知识，鼓励融合式和集成式的创新，从而使得研究本身能够解决更复杂的问题，所培养的人才能够应对复杂问题的挑战，并进而推动向更通用人工智能研究的迈进。
本书主要介绍人工智能交叉人才培养与课程体系的内容，共包含7章: 第1章为绪论，阐述人工智能历史发展、课程体系演变和人才培养生态构成；第2章为浙江大学人工智能本科专业培养课程体系；第3章介绍浙江大学、华中科技大学、武汉大学和中国科学技术大学的人工智能交叉学科设置情况；第4章从人工智能 X角度介绍了人工智能与相关学科交叉而形成的专业和课程；第5章介绍AI X微专业；第6章介绍K12人工智能教育；第7章是结论与展望。
来自浙江大学、武汉大学、华中科技大学、中国人民大学、中国科学技术大学、浙江师范大学、浙江大学城市学院、上海浙江大学高等研究院等高校、不同机构和行业的作者为本书撰写了相关内容: 浙江大学人工智能本科培养课程体系（杨洋、况琨）、浙江大学人工智能交叉学科（肖俊、杨易、朱强）、华中科技大学人工智能交叉学科（曾志刚）、武汉大学人工智能交叉学科（杜博）、中国科学技术大学人工智能交叉学科（李厚强）、人工智能 人文社科（文继荣、窦志成）、人工智能 社会学（吴超）、人工智能 药学（范骁辉、周展）、人工智能 法学（郑春燕、魏斌）、人工智能 金融学（王义中、潘士远）、人工智能 神经科学（斯科、王跃明）、人工智能 教育（黄昌勤、李艳、吴明晖）、人工智能 哲学（廖备水）、人工智能 财务（陈俊）、人工智能 公共管理学（黄萃）、人工智能 管理学（陈熹 、周伟华）、人工智能 设计学（孙凌云）、K12人工智能教育（吴超、陈澜）、AI X微专业（汪志华、陈立萌）。
吴飞和陈为对本书内容进行了设计、统稿和梳理。
“致天下之治者在人才，成天下之才者在教化，教化之所本者在学校。”人工智能、教育先行、人才为本，人才是构筑人工智能发展先发优势的战略资源力量。以教学教育、人才培养、科学研究的融会贯通来促进人工智能创新性人才培养、激发高水平科学研究、培育人工智能发展生态，具有重要意义。希望本书能够为促进教育链、人才链、产业链和创新链的有效衔接做出一定工作。
由于时间仓促，书中难免存在疏漏之处，敬请读者指正。
作者2022年1月
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