《电子信息与智能创新》教学大纲（本科）.docx

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1、电子信息与智能创新教学大纲课程英文名Electronic Information and Intelligence Innovation课程代码03M0206学分1总学时16课程类别学科基础课课程性质限选先修课程C语言程序设计适用专业通信工程开课学院信息学院执笔人审定人专业评价 小组制定时间2020年11月注：课程类别是指公共基础课/学科基础课/专业课；课程性质是指必修/限选/任选。一、课程地位与课程目标(-)课程地位目前，世界范围内以信息化、智能化为代表的新一轮科技革命和产业变革方兴未艾，深刻改 变着人类社会生产和生活。大数据、人工智能、物联网、智能硬件等技术是引领产业快速变革的 重要技术领

2、域，其在产业变革中具备核心地位，为产业创新发展带来巨大机遇。电子信息类专业在人才培养中必须与科技和产业革命紧密结合。在电子信息类低年级本科生 中开设电子信息与智能创新教学，能引导学生早日树立专业发展目标，主动参与新一轮科技 革命，有助于提升大学生创新创业实践水平，具有重要意义。本课程将大数据、人工智能、无人驾驶等基本原理和最新实践项目紧密结合，以真实的智能 创新项目为素材，在动手实践中增强学生对基本原理和方法的理解。教学案例内容涵盖新的技术 应用场景，教学内容易扩展应用到各类创业或竞赛实践中，对学生未来职业发展起到积极作用。 本课程的开设，将有助于激发学生的专业学习热情，为培养国家急需的高端科

3、技创新人才做出贡 献。(二)课程目标该课程应达到的预期学习结果(ILO, Intended Learning Outcomes)如卜所示：1、ILO-L了解历史：了解大数据、人工智能、无人驾驶等技术的发展历史，目前的发展状 况，以及未来的发展趋势；2、ILO2掌握工具：掌握电子信息智能系统开发环境、工具、开发流程；3、ILO-3.设计方案：掌握将智能创新技术应用于工业、农业、医疗等各类具体场景的分析、 解决问题的思路和方法，并帮助学生树立专业发展目标。4、ILO-4.自主学习：根据项目给的资料，自主学习新知识，为在大学里养成自主学习的习 惯打下基础。5、ILO.5.分工合作：由若干人组成一个小

4、组，综合训练实际动手能力发挥每个人在团队的 作用，分工合作，提高学生的创新实践能力和合作能力。二、课程目标达成的途径与方法1、采取翻转课堂教学，为学生提供相关的自学视频和技术资料，课堂教学以难点讲解、演 示、答疑为主。2、要求学生完成智能创新实践项目，项目来源于真实应用场景，老师提供参考资料和数据,保证大多数同学能顺利完成，同时引导学有余力的同学探索新技术的创新应用。3、每位学生提交实验报告，总结自己所做的工作。具体每个课程目标的达成途径与方法见下表所示。课程目标达成途径IL0-1课堂讲解、平时作业ILO-2-ILO-3实际操作训练，验收成果、课程报告IL0-4课程报告IL0-5成果验收时小组

5、答辩三、课程目标与相关毕业要求的对应关系注：1 ,支撑强度分别填写H、M或L （其中H表示支撑程度高、M为中等、L为低）;课程目标课程目标对毕业要求的支撑程度（H、M、L）毕业要求指标点3-1毕业要求指标点5-4毕业要求指标点9-2毕业要求指标点 12-2IL0-1L(0.10)IL0-2M(0.20)IL0-3H(0.40)IL0-4M(0.20)11X)-5L(0.10)四、课程内容及基本要求序 号项目名称学时基本要求学生任务项目 性质项目 类别1智能车控制系统创新设 计案例实验16掌握智能车自动 导航系统在无人 驾驶在行业中的 案例实现实现基于智能车 自动导向控制系 统设计软硬件实 现的

6、应用案例， 并进行结果分 析。综合 性选做2大数据应用案例实验16掌握工业大数据 分析的方法和案 例实现实现工业大数据 分析案例，并进 行结果分析。综合 性选做3智能视觉应用案例实验16掌握图像识别基 本原理和应用案 例实现实现图像识别应 用案例，并进行 结果分析。综合 性选做4基于图深度学习的社交 网络分析案例实验16掌握图深度学习 技术在人工智能 行业应用中的案 例实现。实现基于图神经 网络的网络数据 挖掘，并进行结 果分析。综合 性选做五、考核方式及成绩评定考核内容考核方式评定标准（依据）占总成绩 比例考核与课程目 标对应关系过程考核平时表现、平时作业等点名记录 作业成绩20%ILO-1

7、项目验收整组汇报表现小组答辩成绩40%ILO-2、ILO-3、ILO-5期末考核课程报告报告批改的成绩40%ILO-1-ILO-4考核类别考查成绩登记方百分制六、课程目标达成度评价方法课程目标权重成绩评定IL0-1过程考核0.4作业点名等平均分A。期末考核0. 6课程报告平均分Bi。IL0-1 达成度=0. 4*Aio+O. 6*BioIL0-2项目验收0.4实际操作成绩卜20期末考核0. 6课程报告平均分B2oIL0-2 达成度=0. 4*A2o+O. 6*B2oIL0-3项目验收0.4验收成绩A.30期末考核0. 6课程报告平均分B30IL0-3 达成度=0. 4*A3o+O. 6*B3o

8、IL0-4期末考核课程报告平均分B.WIL0-4达成度=B4。IL0-5项目验收答辩成绩b50IL0-5达成度=Ik)七、推荐教材与主要参考书（一）推荐教材：无（二）主要参考书：1、伦青著，TensorFlow从零开始学，电子工业出版社，2020年3月出版。2、吴茂贵著python深度学习：基于py torch,机械工业出版社，2019年11月出版3、泰声波，江文亮，王新宝等编著，十天学会智能车，北京航空航天大学出版社，2018. 14、卓晴，黄开胜,邵贝贝.学做智能车（第一版）.北京：北京航空航天大学出版社，2007.5、林子雨，大数据技术原理与应用（第二版），人民邮电出版社出版社，2017. 2.