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计算机软件与理论

  

CAI课件制作

授课目标:掌握CAI课件制作的系统化方法和流程,熟悉各种媒体的特性,结合对外汉语教学学科特色,能为汉语教学提供相关的技术支持,以及课件设计与开发。

授课内容:

CAI课件制作的概念与现状(2学时)

CAI教学课件脚本设计(4学时)

图像、音频、视频、动画的常用开发技术(18学时)

PowerPointCAI汉语课件制作中的运用(2学时)

PowerPoint版课件评价(2学时)

Dreamweaver网页制作技术及其在课件制作中的运用(6学时)

Dreamweaver版课件评价(2学时)

  

现代信息检索

本课程为计算机,信息管理相关学科研究生的选修课,本课程主要讲授现代信息检索领域的主要思想、关键技术和最新进展。主要内容包括检索模型、检索评价、相关反馈、查询扩展、信息的组织和索引、文本处理、文本分类与聚类、信息过滤、WEB检索等等。

通过本课程的学习,希望学生能了解信息检索的基本思想和概念,了解信息检索相关的最新研究成果,培养学生在信息检索相关领域的科研能力。

授课内容:

第零章课程相关情况

第一章绪论

第二章标引和检索性能评价

第三章信息检索模型(9课时)      

第四章相关反馈和查询扩展

第五章文本处理

第六章文本分类和聚类

第七章信息的组织和索引

第八章信息过滤

第九章多媒体检索

第十章并行与分布式检索

第十一章 WEB检索

第十二章数字图书馆

第十三章其他应用

  

Perl语言

目标:了解动态脚本语言的概念特点。掌握Perl语言的设计工具与编译环境。

熟练使用Perl语言,尤其是多种数据结构和正则表达式,进行以文本处理为核心的文件操作、数据运算和简单的语言信息处理。

内容与进度:课堂讲授和实践相结合。

1-4周:学习Perl语言的基本语法和简单数据结构。

5-8周:学习正则表达式和基本文本操作。

9-12周:自建函数和复杂数据结构

13-14周:Perl开源工具包的使用和utf8编程

15周:Perl语言的网络编程

16-18周:习题课与综合任务实践

  

高级人工智能

近五年来,随着深度学习理论的迅速发展,以人工神经网络为代表的人工智能技术得到迅速发展,在短短几年时间里,实现了从理论到产业界的转化,直接带动了互联网的发展。因此,在研究生阶段开设本课程非常有必要。

  

课程分为三个阶段:

首先回顾经典人工智能理论和方法(4学时)

然后讲授人工神经网络的起源、发展,与人工智能学科的关系。介绍BP算法、Hotfiled网络等经典算法。(4学时)

然后介绍深度学习的经典理论,包括:

受限玻尔兹曼机模型(4学时)

词向量模型(4学时)

基于神经网络的语言模型(4学时)

递归神经网络(4学时)

自动编码器(4学时)

卷积神经网络(4学时)


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