ISE3309 / Syllabus

教学大纲

课程目标、评价方式与共同遵循的学术规范。政策文字沿用参考站,不在本阶段做实体改写。

基本信息

授课方式
线下教学 + 腾讯会议(详见课程微信群、Canvas 公告)
授课地点
上海交通大学闵行校区电院群楼 4 号楼 311 机房
课程时间
星期二下午第七节至第十节(14:00–17:40)

课程简介

《人工智能算法实践》课程将探索生成式人工智能这一前沿领域,通过“做中学”的方式,帮助学生全面理解最前沿AI技术的理论基础和实际应用。课程内容涵盖了广泛的主题,包括核心 AI 原理、行业最佳实践以及 AI 系统在实际场景中的部署。课程的最终项目要求学生将所学技能应用于研究课题或实际应用中,不仅挑战学生解决特定问题,还允许他们探索专业领域,展示他们开发创新和有效 AI 解决方案的能力。

培养目标

  • 理解并掌握人工智能算法的基础理论和关键技术;
  • 熟练编写与调试人工智能算法代码,了解算法在各种实际场景中的应用;
  • 独立完成一个结合人工智能算法设计与实践的项目,运用所学解决现实问题。

通过代码实践和项目开发,学生将具备运用人工智能算法进行实际问题解决的能力,为后续的深入学习打下坚实的基础。

考核方式

60%

四次平时作业

每次占总成绩 15%,独立完成并按时提交至 Canvas。

40%

课程大作业

三人合作完成,以小组为单位在 Canvas 提交项目报告;截止 2026-06-23。

课程政策

学术诚信

道德操守是工程领域的基石。诚信行事不仅是责任所在,更是实现学习成效最大化的必由之路。作弊本质上是欺诈且反社会的行为,本课程绝不容忍。任何违规行为将导致相关部分计为负分(不设下限),并移交学生行为中心处理。

严禁将任何课程材料(包括题目、参考答案或您的个人解答)上传至任何公开可访问的网站。所有内容讨论请限于微信或Canvas平台。唯一例外是与作业中明确署名的合作者进行交流。使用往学期答案、抄袭他人解答或分享个人答案均属违规。此外,学生须立即向课程团队举报任何涉嫌作弊或未经授权的交流行为。知情不报者将被视为共谋,同样构成学术不端。作弊行为损害全体成员的学术诚信,工程伦理要求我们共同抵制不当行为。

我们鼓励作业讨论,但应限于高层次思路探讨。代码编写须独立完成,严禁讨论具体解决方案或共享代码。可参考书籍与在线资源,但必须注明所有来源且不得直接复制。请致谢所有在作业中为您提供实质性帮助或重要思路的人员。