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人工智能技术与应用
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课程详情
课程名称

人工智能技术与应用

课程概览

在我们现在所处的时代中,人工智能在塑造我们的未来中扮演着重要角色。这个尖端应用也在转变创意产业。课程将带领学员走进人工智能领域,应用知识和学习经验设计图灵测试,开发数据分析的聚类算法,评估人工智能对人类的影响并学习人工智能技术如何塑造艺术的未来。

课程涵盖以下主题:

  • 人工智能导论
    公众通常对人工智能及其可以做什么有着错误的感知。在本课程中,将讨论人工智能的概念,并将介绍图灵测试。此外,还将探讨人工智能的尖端技术及其功能和局限;
  • 决策树
    通过模拟人类的决策过程,决策树被普遍的用于人工智能系统。在本课程中,将介绍决策树的概念,并且将具体阐释设计和构建决策树的方法;
  • 聚类
    聚类是一种广泛用于数据挖掘的无监督学习方法。在本课程中,将介绍聚类算法的概念和理论,并且将阐释如何使用聚类方法进行数据分析;
  • 人工神经网络
    人工神经网络是人工智能的基本方法之一。通过模仿我们大脑的神经活动,人工神经网络是一种在近期人工智能应用中被广泛使用的强大的人工智能方法。在本课程中,将介绍人工神经网络的概念和理论,并举例说明其工作原理;
  • 艺术领域的人工智能
    人工智能正在改变我们的生活方式,最近的研究也已表明人工智能会如何对艺术和设计产生影响。为了更好地理解人工智能将如何转变艺术,将介绍深度学习的概念,并将举例说明深度学习如何应用于艺术和设计。此外,将探讨人工智能如何转变艺术和创意产业。
课程师资

本项目由帝国理工学院指定的专业教师授课,往期课程教师包括:

本尼·罗(Dr. Benny Lo)

  • 帝国理工学院,哈姆林研究中心,高级讲师

他是帝国理工学院哈姆林研究(Hamlyn Centre)以及外科和癌症系的高级讲师。他还担任 IEEE 生物医学和健康信息学杂志的副编辑,以及 IEEE EMBS 可穿戴生物医学传感器和系统技术委员会主席。他是人体传感器网络(BSN)研究的先驱者之一,并通过开发平台技术,引入针对各种普适应用的新颖传感器、方法和理论,组织会议和教程,帮助建立了人体传感器网络BSN研究的基础。他目前的研究重点是普适测量、计算机视觉、机器学习、人体传感器网络(BSN)、物联网(IoT)和可穿戴机器人及其在医疗保健、体育和福祉中的应用。

学习成果

完成本课程后,学员将能够:

  • 描述什么是人工智能;
  • 设计图灵测试;
  • 评估人工智能对人类的影响;
  • 有差别的有监督和无监督学习;
  • 批判性地看待人工智能的新进展;
  • 构建分类决策树;
  • 构建用于模式识别的人工神经网络;
  • 开发用于数据分析的聚类方法。
授课形式
  • 课程将通过 Microsoft Teams 进行授课;
  • 基于网络的练习和测验,以提供形成性反馈;
  • 将设计小组项目,旨在评估学习成果,并由辅导课进行支持;
  • 通过 Teams 平台为小组讨论和提问创建论坛。
目标学员

该课程专为攻读艺术、人文、社会科学和商业管理学科,并对学习人工智能及其在艺术领域的应用感兴趣的本科生和研究生而设计。无需编程技能。

日程表
周数类别内容
    注:以上课程时间安排为拟定,具体安排视情况会略有调整
第一周 专业课程 项目导览、欢迎致辞

人工智能导论
Introduction to AI

  • 什么是人工智能
  • 图灵测试
  • 人类与人工智能
  • 有监督和无监督学习
  • 人工智能的未来
  • 问答环节
第二周 在线研讨课 课题知识讨论与答疑
第二周 专业课程

决策树
Decision Trees

  • 什么是决策树?
  • 设计决策树
  • 根据数据构建决策树
  • 问答
第三周 在线研讨课 课题知识讨论与答疑
第三周 专业课程

聚类
Clustering

  • 什么是聚类?
  • 从数据中学习
  • K-近邻算法
  • K-平均算法
  • 问答
第四周 在线研讨课 课题知识讨论与答疑
第四周 专业课程

人工神经网络
Artificial Neural Networks

  • 生物神经网络
  • 神经元和激活功能
  • 多层感知器
  • 反向传播
  • 问答
第五周 专业课程

面向艺术的人工智能
AI for Arts

  • 深度学习入门
  • 人工智能如何改变艺术产业?
  • 用人工智能创作艺术
  • 用人工智能实现协同设计
  • 问答
第六周 专业课程

项目结业展示
Project Presentations

  • 小组项目展示
  • 答辩与反馈
  • 公布优胜小组
WeekTypeContent
    Remark: This programme schedule is subject to change.
Week 1 Academic Course Welcome Session

Introduction to AI

Led by: Dr Benny L.

  • What is AI?
  • The Turing Test!
  • Human vs AI
  • Supervised and Unsupervised Learning
  • Future of AI
  • Q & A
Week 2 Tutorial Session Q & A and feedback
Week 2 Academic Course

Decision Trees

Led by: Dr Benny L.

  • What is a Decision Tree?
  • Designing a Decision Tree
  • Build a Decision tree from data
  • Q & A
Week 3 Tutorial Session Q & A and feedback
Week 3 Academic Course

Clustering

Led by: Dr Benny L.

  • What is clustering?
  • Learning from Data
  • k‐NN
  • k‐means
  • Q & A
Week 4 Tutorial Session Q & A and feedback
Week 4 Academic Course

Artificial Neural Networks

Led by: Dr Benny L.

  • Biological Neural Networks
  • Neurons and Activation Functions
  • Multilayer perceptron
  • Back propagation
  • Q & A
Week 5 Academic Course

AI for Arts

Led by: Dr Benny L.

  • Introduction to Deep Learning;
  • How AI is changing the Art industry?
  • Creating Art with AI
  • Collaborative design with AI
  • Q & A
Week 6 Academic Course

Project Presentations

  • Group project presentations
  • Q & A and feedback
  • Announcement of winning project group.