课程大纲：人工智能与机器人技术

第一周：课程介绍与基础知识

• 主题: 人工智能概述
• 学习目标:
  • 理解人工智能的基本概念和历史
  • 了解机器学习与深度学习的区别
• 阅读/资源:
  • "人工智能：一种现代的方法"（Stuart Russell & Peter Norvig）
• 教学活动:
  • 讲座: AI定义与发展
  • 小组讨论: AI应用实例
  • 课后阅读：初步编程实践（Python基础）

第二周：机器学习基础

• 主题: 监督学习与无监督学习
• 学习目标:
  • 学习基本的机器学习算法（线性回归、决策树等）
• 阅读/资源:
  • Andrew Ng 的 "机器学习" Coursera 特别课程
• 教学活动:
  • 讲座: 机器学习原理
  • 实践项目: 使用 Scikit-Learn 实现简单预测模型
  • 分组讨论: 选择并解释一个实际案例中的机器学习应用

第三周：深度学习入门

• 主题: 深度神经网络与卷积神经网络
• 学习目标:
  • 了解深度学习的工作原理和基本架构
• 阅读/资源:
  • "Deep Learning" (Ian Goodfellow et al.)
• 教学活动:
  • 讲座: 深度学习简介
  • 实践: TensorFlow或PyTorch的基础使用
  • 代码协作: 初步设计简单的CNN

第四周：机器人技术基础

• 主题: 机器人感知与控制系统
• 学习目标:
  • 掌握传感器数据处理和路径规划
• 阅读/资源:
  • "Robotics: Modelling, Planning and Control" (Craig Loizou)
• 教学活动:
  • 讲座: 机器人硬件与软件组件
  • 实践: 使用ROS（机器人操作系统）进行环境感知
  • 项目: 设计并实现简单的机器人行为

第五周：AI在机器人中的应用

• 主题: 人工智能在机器人领域的集成
• 学习目标:
  • 理解AI如何提升机器人性能
• 阅读/资源:
  • "Artificial Intelligence for Robotics" (David Poole & Alan Mackworth)
• 教学活动:
  • 讲座: AI在机器人中的应用案例分析
  • 小组报告: 选定一个AI增强的机器人项目
  • 课堂讨论: 未来机器人发展的趋势

第六周：课程总结与项目展示

• 主题: 项目演示与课程回顾
• 学习目标:
  • 展示个人项目成果，分享学习心得
• 教学活动:
  • 个人项目演示
  • 自我评估与同伴反馈
  • 课程回顾与未来职业发展讨论

评估方法： - 作业：每周作业（理论与实践） - 小测验：每两周一次，测试关键概念理解 - 项目：最终项目报告与演示，占总成绩50% - 参与度：课堂讨论、小组活动的贡献

这个课程大纲旨在为学生提供一个逐步深入的人工智能和机器人技术的学习体验，通过多样化的教学方式帮助他们掌握核心概念并应用于实践中。