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）
PowerPoint在CAI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）
