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教学与人才培养(Teaching)

教育是能创造价值的,何况是高等教育。中国有很好的基础教育,西方名校的研究生群体中也有大量的学生是在中国接受基础教育的。但直到现在,西方的高等教育的平均水平还是明显领先中国。我有一种使命感,贡献一份力量缩小这两者的差距。在自己留学西方的过程中,做过大量的教学助理工作,非常熟悉西方优秀的老师是怎么教学的。当然也不是所有老师都擅长,所以能有所鉴别,取其精华。

《离散数学》2021秋、2022秋,人工智能本科实验班

谨以为AI重要基础课,既夯实人类智能(如论辩)的逻辑基础,更有助形成符号化形式化的计算思维。

​讲授:Prof. XX;助教:ZHZ

1. 命题逻辑 [PPT]

2. 合取范式与推理规则 [PPT]

3. 析取范式与证明方法 [PPT][Video]

4. 公理系统、附加连接词和命题符号化 [PPT]

5. 一阶命题的合式公式 [PPT]

6. 一阶逻辑的等价演算 [PPT]

7. 一阶逻辑推理与集合 [PPT]

8. 图论基础概念 [PPT]

9. 图的连通性和表示 [PPT]

10. 图谱论基础概念 [PPT]

11. 集合的运算与计数 [PPT]

12. 关系的表示、性质及运算 [PPT]

13. 关系的高级运算 [PPT]

14. 函数 [PPT]

15. 有序关系与集合基数 [PPT]

《机器学习》读书会,2021春
人工智能专业本科生
《人机交互》2021春(伍項)
人工智能专业研究生或高年级本科生
《机器学习》2021年春(伍項)

        人机交互是关于设计、评价和实现供人们使用的交互式计算机系统,且围绕这些方面主要现象进行研究的科学。狭义地讲,人机交互技术主要是研究人与计算机之间的信息交换,主要包括人到计算机和计算机到人的信息交换两部分。本课程主要介绍人机交互的基本原理,如认知心理学、人机工程学等,及人机交互的主要模态和应用,如视觉交互、语音交互、脑机交互等。

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        《机器学习》是人工智能的基础核心课程。在学生已有一定模式识别知识的基础上,主要讲述机器学习的新进展。通过本课程,学生可以深化机器学习的理论和方法,针对实际问题和数据进行建模和优化,并对输出结果进行评估,培养解决实际问题的能力。本课程编程语言为Python或Matlab。

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《计算机视觉》2023春,人工智能专业本科生
《模式识别课程设计》2023春,人工智能专业本科生
《高级计算机视觉》2022秋,人工智能专业研究生
《模式识别》(英文)2023春,人工智能专业留学生研究生
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