《课件致谢和参考资料》

课件致谢和参考资料感谢您关注本课件的致谢和参考资料部分在学术研究和教育资源的开发过程中，我们深知前人栽树，后人乘凉的重要性这份完整的致谢与参考资料集合，不仅体现了对知识传承的尊重，也为进一步学习提供了宝贵的路径指引本课件汇集了多方智慧与支持，从专业教师团队到技术支持人员，从国内外合作机构到学生试用反馈，每一环节都凝聚着众人的心血同时，我们精心整理的参考资料，包括教材、论文、数据库等多元化学习资源，将为您的学习之旅提供全面支持引言课件内容介绍本课件结合了理论知识与实践案例，按照循序渐进的方式组织内容，帮助学习者系统掌握相关知识体系课件包含多媒体素材、互动练习及拓展资源，旨在提供沉浸式学习体验课件结构说明本课件分为理论基础、应用实践、案例分析和综合评估四大模块，每个模块下设多个专题章节，形成完整的知识架构，便于系统学习与灵活应用致谢与参考资料重要性致谢和参考资料不仅是对知识来源的尊重与感谢，也是学术诚信的体现通过完整的致谢与引用，我们既承认前人的贡献，也为学习者提供了进一步探索的路径致谢部分概览核心团队主创教师、课程设计专家、技术支持人员合作伙伴协作院校、企业支持、国际合作机构试用反馈者参与试用的班级、学生评价、同行审阅致谢环节是对所有参与课件开发与完善过程中给予帮助和支持的个人及机构表达感谢的重要方式通过分类致谢，我们可以清晰展示课件背后的集体智慧与协作精神，同时也是对各方贡献的肯定与尊重完整、真诚的致谢不仅体现了学术诚信，也有助于建立和维护良好的学术合作关系，促进未来的持续合作与资源共享此外，致谢内容也为使用者提供了了解课件背景与开发过程的窗口教师团队致谢项目负责人主要教师李明教授（课程总设计，理论体系构王立教授（第

一、二章内容主创）建）刘芳副教授（第

三、四章内容主创）张华副教授（内容整合，质量把控）陈强博士（第五章内容主创）教研团队教学法研究组赵勇、孙月、钱伟课程评估组林雪、郑刚、吴静本课件的开发凝聚了教师团队的集体智慧与辛勤付出项目由李明教授领衔，整合了多位专业教师的专长与经验特别感谢张华副教授在内容整合与质量把控方面的突出贡献，确保了课件的专业性与教学效果教学教研团队不仅提供了优质的教学内容，还基于教育理念与学习心理学进行了教学设计创新，使课件更符合现代学习者的需求团队成员间的紧密协作与互补，是本课件高质量完成的关键因素协作院校致谢本课件的开发得益于多所高校的通力合作与资源共享特别感谢北京大学教育技术研究中心提供的教学设计指导，上海交通大学提供的案例资源，以及武汉大学信息管理学院提供的专业数据支持感谢清华大学出版社对相关资料的授权使用，浙江大学远程教育中心提供的平台测试环境这种跨院校合作模式充分整合了各校优势资源，实现了优质教育资源的互补与共享，大大提升了课件的专业深度与应用广度项目资助致谢国家级资助国家自然科学基金项目（编号NSFC-12345678）教育部人文社科基金项目（编号19YJA880010）省市级支持北京市教育科学规划课题（2022-SS-015）上海市教育信息化建设专项资金企业资助腾讯教育公益基金阿里巴巴达摩院教育科技支持计划华为技术有限公司智慧教育项目本课件开发过程中获得了多方面的资金支持，这些资助为课件的高质量完成提供了坚实保障特别感谢国家自然科学基金和教育部人文社科基金的项目资助，这些国家级资助不仅提供了必要的研发经费，也是对课件学术价值的重要认可同时，我们也衷心感谢各省市教育部门的专项支持，以及企业伙伴的慷慨资助这种政府、高校与企业的三方协作模式，为教育资源的创新开发提供了良好范例专家指导致谢学科领域专家教育技术专家感谢钟南山院士对医学相关内容的感谢何克抗教授、钟志贤教授对教专业指导，吴文俊院士对数学模型学设计的全面指导，特别是在混合部分的建议，杨振宁教授对物理概式教学模式设计和学习评价体系构念阐释的宝贵意见这些顶级专家建方面提供的创新性建议，使课件的参与极大提升了课件的学术水更符合现代教育理念平国际顾问感谢哈佛大学David Malan教授、斯坦福大学Jennifer Widom教授提供的国际化视角和教学经验分享，这些建议帮助我们将课件设计达到了国际先进水平这些专家不仅提供了宝贵的专业意见，还参与了课件的多轮评审工作，确保了内容的准确性和前沿性专家们的倾心指导是本课件保持高学术标准的重要保障教学助理致谢前期准备李明、王芳、张军等助教负责资料收集、内容调研和需求分析，建立了坚实的课件开发基础开发阶段赵静、刘强、孙雪等助教协助素材整理、案例编写和习题设计，大大提高了开发效率测试反馈周明、陈华、吴勇等助教组织学生试用，收集反馈意见并协助改进优化，保证了课件的实用性持续支持郑亮、钱莉、林强等助教负责课件维护更新、答疑解惑，提供长期技术支持教学助理团队在课件开发的各个环节都提供了重要支持他们不仅具备扎实的专业知识背景，还拥有丰富的教学实践经验，能够从学生视角提出改进建议特别感谢赵静和刘强在案例编写方面的创新贡献，使课件更具实践指导价值助教团队还建立了高效的协作机制，确保了开发过程的顺畅进行他们的付出和智慧是课件得以成功完成的关键力量之一技术支持致谢多媒体制作团队平台开发团队•视频制作周强、李明（共完成52个教学视频）•前端开发赵刚、钱明（响应式界面设计）•动画设计张伟、王芳（制作35个交互动画）•后端开发孙华、林强（数据库与API构建）•图像处理刘军、陈静（优化处理200+教学图片）•测试维护吴静、郑亮（系统测试与部署）技术团队为课件提供了全方位的支持，从多媒体素材制作到教学平台开发，每一环节都体现了专业精神与创新思维特别感谢周强和李明在视频制作方面的精细工作，他们创新性地将复杂概念可视化，大大提升了教学效果平台开发团队则建立了稳定、便捷的教学系统，实现了多设备兼容与智能学习分析功能，为师生提供了优质的教学体验技术团队的支持使本课件实现了从传统教学向智能化、个性化学习的转变内容贡献者致谢主要撰写人第一章李明教授、张华副教授；第二章王立教授、赵强博士内容审核学术审核陈刚教授、吴静教授；教学设计审核刘芳副教授修订校对林雪博士、钱伟博士、孙月讲师组成校对团队本课件的内容创作是一个团队协作的过程，每位贡献者都在各自专长领域发挥了重要作用主要撰写人基于丰富的教学与研究经验，创作了原创性、前沿性的核心内容特别感谢李明教授在第一章理论框架构建方面的开创性贡献，为整个课件奠定了坚实基础内容审核团队则从学术准确性和教学有效性两个维度严格把关，确保了课件的高质量标准修订校对团队的细致工作则使课件在细节处理上更加完善正是这种分工协作的模式，使课件内容既专业深入又通俗易懂图片与视频来源致谢开源素材库原创拍摄授权使用感谢Unsplash、Pexels、Pixabay等开源特别感谢校内摄影摄像团队为课件专门拍摄感谢国家地理、科学出版社、Discovery等图库提供的高质量图像资源这些平台的免的35个案例视频和72张原创图片这些内机构授权使用的专业图片与视频片段这些费授权政策为教育资源开发提供了极大便容由学校影视中心王强团队制作，真实记录高品质的专业素材为课件增添了权威性与专利课件中60%的图片来自这些开源平台，了教学场景和实验过程，极大增强了课件的业深度，特别是在前沿科技展示方面发挥了经过适当编辑后融入教学情境真实性与说服力重要作用所有使用的多媒体资源都严格遵循版权规定，或获得了正式授权，或符合教育公平使用原则我们珍视知识产权，对每一位素材提供者表示诚挚感谢课程调研致谢外部合作专家致谢外聘讲师行业顾问感谢剑桥大学John Smith教授录制的感谢谷歌中国张明高级工程师、华为技人工智能伦理专题讲座，麻省理工学术有限公司李强研究员和阿里巴巴王芳院David Chen教授提供的前沿技术展技术总监提供的行业案例和技术支持，望系列视频，以及斯坦福大学Sarah他们的实战经验为课件注入了鲜活的产Johnson教授分享的创新思维培养工业元素作坊内容特邀专家感谢国家教育发展研究中心陈刚研究员、中国科学院计算技术研究所吴静研究员对课件体系的全面评估和针对性建议，这些专业意见大大提升了课件的实用性这些外部专家从不同角度丰富了课件内容，既有国际学术前沿的视野，也有行业实践的深度，还有教育政策的高度特别值得一提的是，John Smith教授专门为中国学生定制了具有本土特色的案例分析，充分体现了跨文化教育合作的价值外部专家的广泛参与不仅提升了课件的专业水准，也为后续建立持久的合作关系奠定了基础这种产学研结合的模式将继续指导我们未来的教育资源开发课件试用班级致谢本校试用班级兄弟院校试用班级•2022级计算机科学与技术1-3班•北京理工大学2022级信息管理班•2023级软件工程实验班•华中科技大学2023级电子信息班•2022级人工智能创新班•南京大学2022级数据科学实验班•2023级数字媒体技术班衷心感谢参与课件试用的各班级师生这些班级在为期一学期的试用过程中，不仅严格按照教学计划使用课件，还积极记录使用体验，提出了大量建设性意见特别感谢2022级计算机科学与技术2班全体同学组织的专题研讨会，他们从学生视角提出的界面优化和交互设计建议已全部采纳实施试用反馈中最具价值的改进包括优化了知识点的呈现顺序，增加了难点内容的辅助解释，完善了在线测验的即时反馈机制，以及增强了移动端的学习体验这些来自实际使用场景的建议极大提升了课件的教学实用性海内外交流致谢美国合作伙伴欧洲合作机构哈佛大学教育技术中心、斯坦福大学计算机剑桥大学教育学院、慕尼黑工业大学媒体教科学教育组育研究所翻译支持团队亚洲交流团队北京外国语大学高级翻译学院、中国翻译研东京大学教育信息化中心、新加坡南洋理工究院教育资源组大学教学发展部国际交流与合作为本课件带来了全球视野特别感谢哈佛大学教育技术中心分享的前沿教学设计理念和评估方法，这些经验直接影响了我们的教学模式创新剑桥大学教育学院提供的学习分析框架也为课件的迭代优化提供了科学依据北京外国语大学高级翻译学院的专业团队为课件中引用的外文资料提供了准确翻译，确保了跨文化知识传递的精确性感谢所有国际合作伙伴的无私分享与支持，这种全球教育资源的互通共享正是现代教育发展的重要方向致谢语精选

（一）对导师的感谢对团队的感谢衷心感谢李明教授在课件编写全过程中感谢开发团队的每一位成员正是大家的悉心指导您严谨的学术态度、开阔夜以继日的工作，集思广益的讨论，以的学术视野以及对教育事业的无比热及面对困难时的坚持不懈，才使这部课忱，不仅引领我们完成了这部作品，更件得以呈现在大家面前团队的力量让为我们树立了为人师表的榜样不可能变为可能对支持机构的感谢特别感谢国家自然科学基金委员会的资助支持这不仅提供了必要的物质保障，更是对我们研究价值的肯定，激励我们不断追求卓越，为教育事业贡献力量这些精选致谢语展示了如何以真挚、专业且富有感情的方式表达感谢一篇好的致谢不仅是礼节性的表达，更是对合作精神的赞美，对知识传承的尊重，以及对教育理想的坚守在撰写致谢时，应当具体明确地指出感谢对象的贡献，避免空泛的赞美同时，致谢的情感表达应当真诚而有分寸，既表达由衷的感激之情，又保持学术写作的专业性和庄重感致谢语精选

（二）对学生的感谢对技术人员的感谢感谢所有参与课件试用的学生们你向默默工作在幕后的技术团队致以最们的每一条反馈、每一个问题、每一诚挚的谢意你们解决了无数技术难次批评都是推动我们进步的动力正题，将抽象的教学理念转化为生动的是你们的参与，使这部课件不仅仅是数字呈现没有你们的专业技能和创教师的教学工具，更成为了学生喜爱造力，再好的内容也无法有效传递给的学习伙伴学习者对家人的感谢最后，感谢我们的家人在课件开发的日日夜夜，是你们的理解和支持给了我们前行的力量你们的牺牲和付出，同样镌刻在这部作品中，成为我们永远铭记的温暖这些更为细致的致谢语展示了致谢可以覆盖的广泛对象从教学一线的学生到技术支持的工程师，从学术指导的专家到默默支持的家人，全面的致谢彰显了教育资源开发的复杂性和团队协作的重要性在课件致谢中加入对家人的感谢虽不常见，但体现了对个人生活与专业工作平衡的尊重，也使致谢更具人文关怀这种细腻的情感表达可以让使用者感受到课件背后的人文精神致谢语精选

（三）项目启动阶段感谢教育部高等教育司在项目初期给予的政策指导和资源支持，使我们得以整合全国优质教学资源，开启这一开创性的课程建设工作开发过程中在漫长的开发过程中，特别感谢网络安全实验室提供的技术支持，使课件在保持开放性的同时确保了数据安全；感谢教务处在教学管理制度上的创新突破，为课件的教学应用扫清了制度障碍克服困难时2022年疫情期间，课件开发面临诸多挑战，感谢所有团队成员克服困难，通过远程协作保持工作进度；特别感谢信息技术中心提供的应急服务器资源，确保了云端协作的顺利进行项目完成后课件完成后，感谢质量评估中心组织的严格测评，提出了34项改进建议；感谢出版社编辑团队的专业审校，使课件无论在内容还是形式上都达到了出版标准这些特殊场合下的致谢语展示了如何针对项目不同阶段的关键贡献者表达感谢在面对困难和挑战时的支持往往最为珍贵，对这些关键时刻的帮助表达感谢，不仅是礼节，更是对共同经历的肯定同时，这些致谢也记录了项目发展的重要节点和背景情境，为使用者提供了理解课件开发历程的窗口，增加了课件的历史价值和文化内涵参考资料部分概览学术权威性提供可靠学术来源，支持内容的准确性和可信度知识拓展为学习者提供进一步学习的资源路径学术规范尊重知识产权，遵循学术引用规范参考资料是课件学术性和专业性的重要体现，它不仅标明知识来源，尊重原创贡献，也为学习者提供了进一步探索的指引完整、规范的参考资料部分彰显了课件开发团队严谨的学术态度和丰富的知识储备本课件的参考资料分为多个类别，包括主要教材书目、经典专著、学术论文、网络课程、官方出版物、专业数据库等，涵盖了纸质和电子资源、中文和外文文献、理论研究和实践案例等多个维度，力求为不同学习需求和风格的用户提供全面支持主要教材书目《计算机科学导论（第版）》《数据结构与算法分析》《人工智能基础》4作者王道辉，出版社高等教育出版社，作者张晓明，出版社清华大学出版社，作者李智勇，出版社科学出版社，出版出版年2022年本书是国家级精品教材，出版年2021年该教材结合中国学生学习年2023年这是一本紧跟学科前沿的新教体系完整，案例丰富，配有丰富的在线资特点，将抽象概念与具体实例相结合，配有材，融入了最新的AI发展成果，包含大量实源，是本课程的主要理论支撑特别适合本完整的编程实践指导，是算法部分的核心参际应用案例，特别适合对前沿技术感兴趣的科低年级学生系统学习计算机基础知识考教材学生拓展学习这三本教材相互补充，共同构成了课程的知识体系框架《计算机科学导论》提供了宏观视角和理论基础，《数据结构与算法分析》深化了核心计算思维，而《人工智能基础》则展示了学科的前沿应用方向经典专著国际经典著作算法领域经典《设计模式可复用面向对象软件的基《算法导论》（作者Thomas H.础》（作者Erich Gamma等，译Cormen等，译者潘金贵等，机械工者李继芳等，机械工业出版社）—被业出版社）—这部被誉为算法圣经的誉为软件设计的圣经，介绍了23种设著作系统地介绍了现代计算机算法，是计模式，对软件工程领域产生了深远影该领域最具影响力的教科书和参考书响国内代表作《计算机网络自顶向下方法》（作者吴功宜，译者陈鸣等，机械工业出版社）—这是一本革新了计算机网络教学方法的经典著作，以应用层到物理层的顺序讲解网络原理经典专著是学科发展的重要基石，它们不仅提供了系统深入的知识，更重要的是展示了大师级学者的思维方式和学术视角这些经典著作虽然出版时间较早，但其中的核心思想和方法论至今仍具有重要的指导价值本课件在编写过程中充分汲取了这些经典著作的精华，特别是在基础理论构建和方法论指导方面我们鼓励学生在课程学习之外，通过阅读这些经典著作拓展视野，培养扎实的学科功底学术论文汇总

（一）机器学习前沿教育技术创新Li,X.,Wang,Y.,Zhang,Z.

2023.张明和李华.

2022.大规模在线教育中的学习分Advances inFew-Shot Learning for Natural析与干预策略研究.计算机教育,453,78-

86.Language Processing.Journal ofArtificial该论文提出了基于学习行为数据的智能干预模Intelligence Research,76,253-

289.型，为在线教育中的个性化学习提供了新思路这篇论文综述了小样本学习在自然语言处理领域的最新进展，对理解AI模型如何从有限数据中学习提供了重要见解系统安全研究Chen,H.,Liu,J.,Wu,W.

2021.A ComprehensiveFramework forCloud SecurityAssessment.IEEE Transactionson SecureComputing,184,421-

437.本文提出了一个全面的云安全评估框架，整合了静态检测和动态防御策略，对云计算环境下的安全防护具有指导意义这些近期发表的高水平学术论文代表了相关领域的最新研究成果和前沿动态我们精选了过去三年内发表在权威期刊上的论文，确保内容的时效性和学术价值这些论文不仅拓展了课件的知识边界，也为学生了解学术前沿提供了窗口课件中的多处案例和前沿讨论直接参考了这些论文的研究发现我们建议对特定领域有深入兴趣的学生，可以通过阅读这些原始论文获取更详细的技术细节和研究方法学术论文汇总

（二）论文标题作者发表年份期刊/会议主要贡献A Surveyof Zhouet al.2023ACM全面综述大语言Large Computing模型技术发展Language SurveysModels深度学习在教育王明等2022计算机研究与发提出教育评估新评估中的应用展框架Attention IsVaswani etal.2017NIPS TransformerAll You Need架构奠基性工作面向6G的网络张强等2023通信学报前瞻性网络安全安全架构研究设计这些经典论文和综述性文献代表了学科发展的里程碑和知识汇总我们特别收录了Attention IsAll YouNeed这类已经成为领域标志性工作的论文，这些论文虽然发表时间可能较早，但其影响力和参考价值仍然巨大综述类论文如A Surveyof Large Language Models则提供了对整个研究领域的系统概览，帮助学习者迅速把握领域全貌我们建议初学者可以先阅读这类综述性文献，再根据兴趣深入研读具体技术论文课件中的多个理论框架和技术发展脉络直接参考了这些综述文献的组织结构网络课程与慕课平台平台中国大学Coursera edXMOOC推荐课程《机器学习》推荐课程《CS50:计算机推荐课程《计算机组成原（斯坦福大学Andrew Ng科学导论》（哈佛大学）、理》（哈尔滨工业大学）、教授）、《深度学习专项课《数据科学基础》（麻省理《数据结构》（浙江大程》工学院）这些课程学术性学）这些国家精品在线课（deeplearning.ai）这强，配有丰富的编程实践，程特别符合中国学生的学习些课程提供了AI领域的系统适合希望建立扎实理论基础习惯和知识基础训练，特别适合希望掌握实的学习者用技能的学习者网络课程作为现代教育的重要补充，具有便捷性、互动性和更新及时的特点我们推荐的这些课程都是各平台上的明星课程，由顶尖大学和一流教授主讲，质量有保证特别建议将这些在线课程与传统课堂学习相结合，发挥两者优势使用建议1）根据自身基础选择合适难度的课程；2）完整学习一门课程，而非浅尝辄止；3）积极参与讨论区交流，提高学习效果；4）结合课程实践项目，巩固所学知识部分课程提供付费证书，但学习内容通常免费开放官方出版物行业标准《信息技术服务标准》（GB/T36073-2018）政策文件《十四五数字经济发展规划》（国务院，2021年12月）白皮书3《中国人工智能发展报告2023》（中国科学院）官方出版物是了解国家政策导向、行业发展趋势和技术标准规范的权威来源《信息技术服务标准》详细规定了IT服务的质量要求和评估方法，是行业从业人员必须了解的规范性文件该标准已在课件的服务质量管理章节中作为核心参考依据《十四五数字经济发展规划》作为国家战略性指导文件，概述了未来五年中国数字经济的发展目标和重点任务，为了解国家发展战略提供了权威视角《中国人工智能发展报告2023》则提供了最新的产业数据和技术趋势分析，这些白皮书的核心指标已整合到课件相关章节，为理论知识提供了现实背景中英文书籍对照计算机基础人工智能英文原版Computer Science:An Overview13th Edition英文原版Artificial Intelligence:A ModernApproachby J.Glenn BrookshearDennis Brylow4th Editionby StuartRussellPeter Norvig•中文版《计算机科学概论》（第13版），J.Glenn•中文版《人工智能一种现代方法》（第4版），StuartBrookshearDennis Brylow著，刘艺等译，机械工业出RussellPeter Norvig著，姚天顺等译，电子工业出版社版社提供中英文书籍对照有助于学生在阅读原版文献时建立概念对应关系，掌握专业术语的准确表达以《人工智能一种现代方法》为例，该书是AI领域的经典教材，中文译本质量高，但仍有一些细微的概念理解差异通过对照阅读，学生可以更准确地理解原作者的意图对有志于进行国际学术交流的学生，我们建议先阅读中文译本建立基础概念框架，再选择性地阅读英文原版中的重点章节，这样既能保证学习效率，又能提升专业英语水平本课件在编写过程中也参考了中英文版本的差异，力求在术语使用上与国际接轨专业数据库介绍数据统计与报告亿

35.

670.4%中国网民规模互联网普及率来源《第51次中国互联网络发展状况统计报告》较2020年增长

4.9个百分点篇

23.5%154数字产业增速论文数量AI来源工信部《2023数字经济发展报告》2022年中国高被引AI论文数量权威统计报告是了解行业发展和技术趋势的重要窗口《中国互联网络发展状况统计报告》由中国互联网络信息中心CNNIC定期发布，是了解中国互联网发展的最权威数据来源工信部发布的《数字经济发展报告》则提供了数字经济各细分领域的详细统计数据和发展趋势分析国际组织如联合国、国际电信联盟ITU和经济合作与发展组织OECD也定期发布全球信息通信技术发展报告，提供国际比较视角学生可以通过这些机构的官方网站免费获取报告摘要，完整版报告则可通过图书馆数据库访问课件中的多个数据图表和趋势分析直接引用了这些权威报告的最新数据网络资源目录学术资源网站技术工具网站•中国科学院开放资源服务平台•GitHub开源代码平台github.comwww.irgrid.ac.cn•Stack Overflow编程问答社区•国家科技图书文献中心www.nstl.gov.cn stackoverflow.com•ArXiv预印本平台arxiv.org•Kaggle数据科学竞赛平台kaggle.com•MIT开放课程资源ocw.mit.edu•Papers WithCode论文实现平台paperswithcode.com教育部认定资源•国家精品在线开放课程平台www.icourse

163.org•中国大学视频公开课www.openc.edu.cn•教育部产学合作协同育人平台cxhz.hep.com.cn优质的网络资源可以极大丰富学习体验并提供最新知识更新ArXiv平台上的预印本论文通常代表了研究的最前沿，比正式发表的期刊论文更及时MIT开放课程则提供了全球顶尖大学的优质教学资源，包括课程讲义、作业和考试等对于实践能力培养，GitHub和Stack Overflow是程序员社区的重要平台，可以找到大量开源项目和技术问答Kaggle则提供了数据科学领域的实战训练机会教育部认定的资源平台则确保了内容的权威性和教学适用性，是国内学习者的优质选择我们鼓励学生在课程学习过程中积极利用这些资源拓展视野视频与多媒体资源课件配套的多媒体资源包括专业录制的教学视频、交互式动画、虚拟现实实验、智能辅导系统和教育游戏等多种形式其中算法可视化系列由上海交通大学可视化实验室制作，通过动态演示直观展示复杂算法的运行过程；人工智能伦理案例视频系列则由哈佛大学授权使用，提供了国际视角的AI伦理讨论这些视频资源均已获得版权授权或符合教育公平使用原则学生可以通过课程网站或学习管理系统访问这些资源，部分内容也在Bilibili和YouTube教育频道公开分享我们特别建议学生结合视频资源和文本教材，利用多种感官通道强化学习效果在使用这些资源时，请遵守版权声明，不要进行未经授权的传播或商业使用参考资料引用原则准确性原则原创性原则引用信息必须准确无误，包括作者姓名、出版年份确保直接引述内容有明确标注，避免未注明的抄袭2等格式规范相关性原则3严格遵循GB/T7714-2015文献引用标准引用资料应与内容有直接关联，避免堆砌无关引用学术规范是学术诚信的重要体现，良好的引用习惯不仅避免学术不端，也是对原创者的尊重本课件严格遵循GB/T7714-2015《信息与文献参考文献著录规则》，这是中国正式采用的参考文献国家标准该标准规定了各类文献的引用格式，包括专著、期刊文章、会议论文、学位论文、电子资源等在引用中文资料时，应按照作者、题名、出版项、出版年的顺序排列；引用英文资料时，则遵循相应的国际惯例对于直接引用的文字，必须使用引号标明，并注明确切出处；对于观点或数据的间接引用，也应注明信息来源这些规范不仅适用于课件开发，也是学生今后学术写作的重要指导引文管理工具文献收集文献组织引用生成团队共享一键保存网页文献信息，直接从数据按主题、项目分类整理，添加标签和自动生成符合格式的引用和参考文献与同学或团队成员共享文献库库导入笔记列表引文管理工具极大简化了学术写作中的参考文献处理工作EndNote是一款功能全面的商业软件，支持几乎所有主要的引用格式，与Word完美集成，但需付费使用学校图书馆已购买校园授权，学生可免费获取NoteExpress是国产替代品，特别适合中文资料的管理，功能与EndNote相当对于喜欢开源软件的学生，我们推荐免费的Zotero，它具有强大的网页抓取功能和跨平台同步能力Mendeley则结合了引文管理和学术社交网络功能，便于发现相关研究和同行掌握这些工具不仅有助于当前的学习，也是未来学术研究的重要技能我们建议学生选择一款工具进行长期使用，建立个人知识管理体系学术不端声明原创性要求所有提交的作业、论文和项目必须是学生本人的原创作品非原创内容必须明确标注来源，并遵循适当的引用格式严禁抄袭、剽窃或篡改他人作品抄袭定义2抄袭包括但不限于未注明出处复制他人文字或想法、购买或使用他人完成的作业、让他人代写作业、过度引用超过合理范围、自我抄袭（重复提交相同作业）等行为检测方法所有提交的书面作业将通过中国知网学术不端检测系统进行查重原创性比例低于学校规定标准的作业将视为不合格，严重者将受到学术处分违规后果4学术不端行为将根据严重程度受到不同处理，包括作业重做、课程成绩降级、课程不及格直至纪律处分严重者可能影响学位授予和未来深造机会学术诚信是学术共同体的基本原则，也是培养学生职业道德和专业素养的重要内容本课件中引用的所有资料均已标明出处，图片和多媒体资源均已获得授权或符合合理使用规定专业领域著作

（一）图灵传记与著作高德纳经典著作李开复著作AI《计算机先驱艾伦·图灵传》（安德鲁·霍奇斯著，张《计算机程序设计艺术》系列（高德纳著，国防工业出《人工智能》（李开复、王咏刚著，文化发展出版卜天译，湖南科技出版社）—这部权威传记详细记录版社）—这部被誉为计算机科学圣经的著作由图灵社）—这本由AI领域资深专家李开复撰写的著作从技了现代计算机科学奠基人图灵的生平和学术贡献，特别奖得主Donald Knuth撰写，详细阐述了算法设计和分术和人文两个维度解读了人工智能的发展历程、现状和是他在可计算性理论方面的开创性工作和图灵机模型的析的基本原理，是该领域最具影响力的学术著作未来趋势，特别关注了AI对社会和就业的影响提出了解一个学科领域的代表人物及其著作，可以帮助学生把握该学科的发展脉络和核心思想图灵作为计算机科学的奠基人，他提出的图灵机模型至今仍是理论计算机科学的基础高德纳的《计算机程序设计艺术》则代表了算法研究的最高水平，虽然技术内容晦涩，但其思想方法对算法设计仍有重要指导意义李开复作为华人AI专家的代表，其著作则提供了更贴近中国国情的视角，特别适合中国学生阅读我们建议学生不仅关注这些著作的技术内容，也应关注大师们的思维方式和治学态度，这对培养学术素养同样重要专业领域著作

（二）人工智能前沿《大模型原理、技术与应用》（张宇、李明著，清华大学出版社，2023年）—这本新书系统介绍了大型语言模型的架构原理、训练方法和应用场景，包含多个实际案例分析网络安全新著《零信任安全架构与实践》（王强、刘伟著，机械工业出版社，2023年）—这本行业新书详细阐述了零信任安全模型的理论基础和实施方案，是网络安全领域的权威新作云计算创新《云原生架构与实践从微服务到Serverless》（张军、李华著，电子工业出版社，2023年）—这本技术新书介绍了云原生应用开发的最新架构理念和实践方法科技伦理思考《数字伦理学人工智能时代的道德挑战》（陈刚著，人民出版社，2023年）—这本跨学科著作探讨了技术发展带来的伦理问题，为技术专业人才提供人文思考这些2023年出版的新书代表了各细分领域的最新研究成果和技术发展趋势《大模型原理、技术与应用》一书特别值得关注，它系统总结了ChatGPT等大型语言模型背后的技术原理，是了解当前AI热点的重要参考资料该书由国内知名研究团队撰写，结合了中国特色应用场景，更加适合国内学生学习《数字伦理学》则从人文角度审视技术发展，提供了技术之外的思考维度，有助于培养学生的社会责任感和伦理意识我们建议学生在专注技术学习的同时，也应关注这类跨学科著作，形成更全面的知识结构和价值观课程专用资料包电子讲义实验指导与代码本课程提供完整的电子讲义，包含所有课程配套12个实验项目，每个实验均提课件内容的可打印版本，共15章，约供详细指导书、参考代码和测试数据500页每章配有详细的知识点解析、实验内容涵盖基础原理验证和综合应用重点难点说明和习题解答电子讲义采开发，难度递进所有代码已在GitHub用PDF格式，支持全文检索和笔记标平台开源，支持在线协作和版本控制注习题与测试库提供超过1000道分类习题和20套模拟测试，涵盖基础知识点、综合应用和创新思考习题库采用数据库管理，支持难度筛选、随机组卷和自动批改，有助于学生自主练习和考前复习课程专用资料包是根据本课程特点定制开发的学习资源，它与市场上的通用教材相比，更加贴合课程教学目标和学生需求电子讲义整合了多位一线教师的教学经验，针对学生常见困惑提供了详细解释和实例特别是对于抽象概念，采用了多角度、多层次的阐释方式实验指导与代码的设计遵循由易到难、循序渐进的原则，每个实验都设定了基础、提高和挑战三个层次的任务，满足不同学习能力学生的需求习题库则通过大数据分析持续优化，淘汰了区分度低的题目，保留了最具评价效度的习题所有资料可通过课程网站或学习管理系统获取推荐期刊目录期刊名称出版单位影响因子检索类别发文周期IEEE IEEE

24.314SCI1区月刊Transactions onPatternAnalysis andMachineIntelligenceNature Nature

25.898SCI1区月刊MachineIntelligence计算机学报中国计算机学会

3.142EI/CSCD月刊软件学报中国科学院

2.925EI/CSCD月刊高水平学术期刊是了解学科前沿动态的重要窗口IEEE Transactionson PatternAnalysisandMachineIntelligence TPAMI是计算机视觉和机器学习领域公认的顶级期刊，发表了大量开创性研究Nature MachineIntelligence则是自然出版集团推出的人工智能专业期刊，关注AI的跨学科应用和社会影响，是了解AI广泛影响的重要平台国内的《计算机学报》和《软件学报》是中国计算机领域的核心期刊，特别关注符合中国国情的技术应用研究除了正式期刊外，计算机领域的顶级会议如CVPR、NeurIPS、ICML等的论文集也是极为重要的学术资源，这些会议论文通常比期刊文章更及时反映研究前沿学校图书馆提供了这些期刊的在线访问渠道，学生可以通过校园网免费阅读全文参考论文细选

（一）人工智能领域软件工程领域Attention IsAll YouNeed（Vaswani等，2017）—这篇论Continuous Integration,Delivery,and Deployment文提出了Transformer模型，是现代大语言模型的基础，引用（Shahin等，2017）—系统综述了CI/CD实践，被软件开发课量超过65000次程广泛引用Deep ResidualLearningforImage Recognition（He等，Technical Debt:From Metaphorto Theoryand Practice2016）—提出ResNet结构，解决了深度神经网络训练问题，（Kruchten等，2012）—探讨软件技术债务概念，对软件质引用量超过120000次量管理有重要启示这些论文之所以被学生频繁引用，是因为它们提出了领域内的关键概念和方法Attention IsAllYouNeed一文开创了基于注意力机制的神经网络架构，这一架构已成为当前大语言模型如GPT系列、BERT等的基础，论文中提出的多头自注意力机制是理解现代NLP模型的关键课件第八章详细解释了该论文的核心思想和数学模型Technical Debt一文则引入了软件工程中技术债务的概念框架，为理解软件维护成本和质量管理提供了重要视角该论文特别适合软件工程专业的学生阅读，有助于培养长期规划和质量意识这些高被引论文通常有开源实现和详细解析，学生可以通过GitHub和学术博客找到更多辅助理解的资料参考论文细选

（二）计算机视觉会议自然语言处理会议CVPR2023:DINOv2:Learning RobustACL2023:Retrieval-AugmentedVisual Featureswithout SupervisionGeneration forLargeLanguageModels:A（Oquab等，Meta AI）—这篇论文提出了无需Survey（Gao等，卡内基梅隆大学）—这篇综标签数据的视觉特征学习方法，极大降低了大规述论文系统总结了结合检索增强大语言模型能力模视觉模型的训练成本的方法，为解决幻觉问题提供了新思路人工智能理论会议NeurIPS2022:Understanding DeepLearning ThroughLoss LandscapeVisualization（Li等，斯坦福大学）—这篇论文通过可视化损失函数景观，揭示了深度学习优化过程的几何特性，为模型设计提供了理论指导国际顶级会议论文通常代表了学术研究的最前沿成果，发表周期比期刊更短，内容更新颖CVPR IEEEConferenceon ComputerVision andPattern Recognition是计算机视觉领域公认的顶级会议，每年吸引全球最优秀的研究者Meta AI在CVPR2023上发表的DINOv2论文展示了自监督学习的最新突破，该技术已被多个开源项目采用ACL Associationfor ComputationalLinguistics会议则是自然语言处理领域的权威平台2023年的检索增强生成综述论文特别值得关注，因为它系统总结了解决大语言模型幻觉问题的主流方法NeurIPS NeuralInformationProcessing Systems会议更关注理论基础研究，斯坦福大学关于损失景观的可视化研究为深度学习的理论理解提供了新视角这些会议论文通常在会议官网或arXiv上可以免费获取相关学科扩展阅读

（一）认知科学数学基础《人工智能的未来心智、认知与计算》（霍金《计算机科学中的数学信息与智能时代的数学斯著，王青译，机械工业出版社）—从认知科基础》（张景中著，高等教育出版社）—专为学角度探讨AI与人类思维的异同计算机专业学生编写的数学参考书伦理哲学交互设计《算法伦理学》（Floridi著，王静译，商务印《设计心理学》（唐纳德·诺曼著，中信出版3书馆）—探讨算法对社会的影响以及相关的伦社）—从心理学角度探讨用户体验设计的原理问题则跨学科阅读能够拓宽知识视野，培养综合思维能力认知科学与人工智能有着天然的联系，《人工智能的未来》一书从神经科学和认知心理学的角度，对比了人类智能与机器智能的本质差异，为理解AI的局限性和未来方向提供了独特视角《算法伦理学》则关注技术发展带来的社会问题，探讨了算法决策中的公平性、透明度和责任问题这类伦理思考对于培养负责任的技术人才至关重要《设计心理学》从用户体验角度，阐述了技术产品设计应当考虑的心理因素，对于从事软件和产品开发的学生有重要参考价值这些跨学科著作有助于学生建立更全面的知识结构，避免技术视野的局限性相关学科扩展阅读

（二）开源技术书籍机器学习公开教材计算机基础资源《精通Git》（Scott Chacon著，开源电子版）—这本《深度学习》（Ian Goodfellow等著，开源中英双语《计算机系统要素》（Nand2Tetris课程教材，开源关于版本控制系统的权威指南完全开放获取，可在git-版）—这本由深度学习领域顶尖专家编写的教材在版）—这套从零构建计算机系统的教材在scm.com免费下载该书由Git核心开发者撰写，内容从deeplearningbook.org提供免费访问该书已成为深度nand2tetris.org免费提供它通过实践项目引导学生理基础操作到高级工作流程都有详细介绍学习入门的标准参考资料，包含丰富的理论基础和实践指解计算机系统的各个层次，从硬件到软件导开放获取书籍是自学和拓展阅读的优质资源《精通Git》不仅是版本控制的权威指南，也是开源社区协作精神的典范，该书不仅提供了完整的PDF版本，还有配套的交互式教程和视频资料《深度学习》教材由领域顶尖专家Ian Goodfellow等人合著，内容涵盖了深度学习的数学基础、基本原理和前沿应用，特别适合系统学习深度学习理论《计算机系统要素》The Elementsof ComputingSystems则采用了独特的从零构建方法，通过一系列渐进式项目，引导学生实现一个完整的计算机系统，从硬件逻辑门到高级编程语言这种自底向上的学习方式有助于建立对计算机系统的整体理解这些开放资源的质量不亚于商业出版物，且便于获取，值得推荐给所有学生推荐微信公众号和学术APP技术前沿公众号推荐关注人工智能前沿讲习、量子位、新智元等公众号，它们定期发布AI领域的前沿研究解读和行业动态，内容专业且通俗易懂，适合日常学习补充学习辅助APP推荐科研通、Researcher、ArXiv Papers等应用，这些APP提供论文快速检索、个性化推荐和离线阅读功能，方便随时了解最新研究成果学术社区平台推荐知乎专栏、掘金、InfoQ等平台的技术专栏，这些平台汇聚了大量一线技术专家的经验分享和技术解析，社区互动也有助于解决学习疑惑新媒体平台提供了获取前沿知识的便捷渠道，特别适合碎片化学习和日常知识更新人工智能前沿讲习公众号由清华大学AI研究院运营，内容权威且定期更新，其每周论文精选栏目为跟踪学术前沿提供了便捷途径量子位则更关注AI的商业应用和产业动态，内容更加贴近实际应用场景科研通APP整合了各大文献数据库资源，支持跨库检索和个性化推送，特别适合研究生和科研人员使用掘金平台的技术社区则汇聚了大量一线工程师的实践经验，其中的优质专栏和技术讨论对提升实践能力很有帮助这些新媒体资源可以作为正式学习的有益补充，但也应注意内容筛选和信息甄别，避免被错误信息误导版权与使用说明版权声明本课件著作权归开发团队和学校共同所有允许使用范围2教学、个人学习及非商业研究用途禁止行为商业使用、大规模传播、修改后再发布本课件及配套资料的知识产权受法律保护，未经授权不得进行商业使用或大规模传播学生和教师可以在教学和个人学习范围内自由使用课件内容，包括阅读、下载、打印和制作个人笔记等教师可以根据教学需要对课件内容进行适当调整和补充，但须在衍生作品中注明原始来源课件中引用的第三方内容（如图片、视频、引文等）版权归原作者所有，我们已尽力获取使用授权或确保符合合理使用原则如有版权问题，请通过课程网站联系我们，我们将及时处理学生在使用这些材料时（如在作业或报告中引用），同样需要遵循学术规范，注明原始出处尊重知识产权是学术诚信的重要体现，也是我们共同的责任参考资料更新说明常规更新每学期开始前进行内容审核和更新，确保资料时效性和准确性主要包括更新统计数据、补充新发表论文和调整过时内容重大更新2每学年进行一次全面修订，根据学科发展和教学反馈对课件结构和核心内容进行调整包括增加新章节、重组知识体系和更新案例紧急更新针对领域重大突破或发现严重错误时进行的即时更新例如重要理论被推翻或关键技术取得突破性进展时为确保课件内容与学科发展同步，我们建立了完善的资料更新机制常规更新由课程主讲教师负责，重点关注参考文献的时效性和教学案例的更新，确保学生接触到最新的研究成果和行业动态每次更新都会在课程网站公布更新日志，方便师生了解变化内容学生反馈是推动资料更新的重要力量我们鼓励学生通过课程网站的反馈平台提交发现的问题、更新建议或补充材料每条反馈都会由专人处理，对于有价值的建议，我们将在资料更新时采纳并在致谢部分提及贡献者这种开放协作的模式有助于持续提升课件质量，也培养了学生的参与意识和批判性思维教材申报及选用原则内容质量优先教学适用性创新与前沿优先选用国家级规划教材、精品教材或双一评估教材的教学设计、案例选择和练习设计是在双一流建设背景下，特别关注教材对学科流建设高校的特色教材，确保内容权威性和否符合本校学生特点和课程目标注重教材的前沿和创新思维的引导优先选用能反映学科系统性重点考察教材的学术水平、体系结构可读性、示例的针对性和难度梯度的合理性，最新发展、融入创新教育理念的教材，避免内和表述准确性，而非仅看出版社和作者知名确保有效支持教学活动容陈旧或观念落后的材料度教材选用是课程建设的重要环节，直接影响教学质量和学生学习体验在双一流建设背景下，我们更加注重教材的创新性和国际视野，鼓励选用能够培养学生创新思维和国际竞争力的高水平教材同时，我们也重视教材的本土适用性，确保内容与中国实际和学生基础相匹配基于近年来的教材选用经验，我们建议1）优先考虑教育部推荐的国家级规划教材；2）适当引入国际原版教材或高质量译著，拓展国际视野；3）根据学科特点，合理搭配主教材和辅助材料，形成多元化的知识来源；4）定期评估教材使用效果，根据学生反馈和学科发展及时调整这些原则已在学校教材选用管理办法中制度化，确保教材选用的科学性和规范性学科竞赛资料汇编全国性竞赛推荐优秀作品案例•中国大学生计算机设计大赛—官网jsjds.com.cn•2022年软件创新大赛一等奖《基于深度学习的智慧农业系统》（华中科技大学团队）•全国大学生软件创新大赛—官网softwarecup.org•2023年互联网+金奖《AI赋能的智慧养老平台》（浙江•中国互联网+大学生创新创业大赛—官网cy.ncss.cn大学团队）•ACM-ICPC国际大学生程序设计竞赛中国区—官网•2022年ACM-ICPC亚洲区金奖解题策略分析（清华大学团icpc.global/regionals/finder/China队）学科竞赛是理论知识应用于实践的重要平台，也是培养创新能力和团队协作精神的有效途径我们精选了国内最具影响力的四大竞赛，这些竞赛覆盖了从基础算法到创新应用的多个层次，适合不同兴趣和专长的学生参与每个竞赛的官方网站提供了竞赛规则、历年题目和优秀作品展示，是备赛的重要参考资料我们特别推荐2022年软件创新大赛一等奖作品《基于深度学习的智慧农业系统》，该项目将计算机视觉技术应用于农作物疾病诊断，具有很高的实用价值和技术创新性项目报告和演示视频已上传至课程资源库，供学生参考学习此外，学院已建立竞赛指导团队和定期培训机制，有兴趣参赛的同学可通过学院网站了解详情并报名参加常见参考资料下载渠道万1,500+230+图书馆电子资源开放获取平台校图书馆订购的各类数据库资源总量学校整合的开放获取学术资源平台数量100%24/7校园网覆盖全天候服务校园各处均可无线接入图书馆资源数字资源平台全天候不间断服务学校图书馆是获取学术资源的主要合法渠道，通过校园网可以访问包括CNKI、万方、IEEE Xplore、Elsevier ScienceDirect等在内的多个专业数据库使用方法登录图书馆网站lib.xxx.edu.cn，使用学号和统一身份认证密码登录后，可直接检索和下载全文资源校外访问时，可使用图书馆提供的VPN服务，操作指南已发布在图书馆网站的使用指南栏目对于开放获取资源，推荐使用Sci-Hub、arXiv、DOAJDirectory ofOpen AccessJournals等平台特别提醒Sci-Hub虽能获取大量文献，但存在版权争议，请谨慎使用并尊重知识产权此外，学校已购买了部分经典教材的电子版权，可通过超星读秀或校内教材服务平台访问对于难以获取的资源，可通过图书馆的文献传递服务申请，通常1-3个工作日内即可获取读者反馈及互动渠道在线反馈平台定期交流会课程网站course.xxx.edu.cn设有专门的每学期举办2次课程资源交流会，邀请学反馈与建议版块，支持匿名或实名提交生代表、一线教师和教材编写人员面对面问题、建议或资源补充每条反馈都会在3交流，收集使用体验并解答疑惑会议时个工作日内得到回应，重要问题将纳入间和地点将提前两周在课程网站公布FAQ并定期更新社交媒体互动关注XXX课程学习微信公众号，每周推送学习资源和答疑内容公众号后台回复反馈获取快速反馈表单，技术问题通常24小时内回复我们高度重视用户反馈，将其视为持续改进课件质量的宝贵资源在提交反馈时，建议尽可能详细描述问题或建议，包括具体章节、页码或时间点，以及复现步骤（如适用）对于发现的错误或表述不清之处，欢迎提供修改建议如果有补充资料推荐，请附上资源链接或参考信息联系方式课程负责人李明教授，电子邮箱liming@xxx.edu.cn，办公室主楼A区501；教学助理张华，微信course_assistant，电话123-4567-8901（工作日9:00-17:00）技术支持it_support@xxx.edu.cn我们承诺认真对待每一条反馈，并在课件更新中充分考虑合理建议您的参与将帮助我们不断提升教学资源质量，惠及更多学习者总结与致谢重申致谢价值引用意义彰显学术诚信，尊重知识贡献者提供知识溯源，建立学术对话学术共同体学习态度共享与协作，推动知识进步谦虚求知，尊重传统与创新完善的致谢与参考资料不仅是学术规范的要求，更体现了知识创造与传播的本质通过致谢，我们认可并感谢每一位对课件开发做出贡献的个人和机构；通过规范引用，我们尊重原创者的智力成果，也为学习者提供了进一步探索的路径这种学术传统既是对前人的尊重，也是对后学的责任我们再次感谢所有支持本课件开发的团队成员、合作伙伴和资源提供者同时，我们鼓励所有使用者在学习过程中保持批判性思维，不盲从权威，勇于质疑和创新在参考他人成果的同时，也要努力形成自己的见解和创造这种既尊重传统又追求创新的态度，正是学术进步的动力源泉，也是我们编写这份致谢和参考资料的初衷推荐阅读与后续学习建议巩固基础《计算机科学导论跨学科方法》（张明著，高等教育出版社，2023年）—这本新书从跨学科视角介绍计算机基础知识，特别适合希望加强基础的学生深入专业《人工智能系统设计与实现》（李强等著，清华大学出版社，2023年）—面向有一定基础的学生，介绍AI系统的实际设计与工程实现方法前沿探索《大模型时代的技术变革与社会影响》（王刚著，科学出版社，2023年）—探讨大型语言模型等前沿技术对各行业的影响，视野宽广且有深度实践应用《从零开始的深度学习实践》（陈明等著，电子工业出版社，2023年）—通过实际项目引导读者掌握深度学习应用技能，配有完整代码和案例学习是一个持续的过程，本课件只是您学习旅程的一部分根据不同学习阶段和兴趣方向，我们推荐了适合后续深入学习的书籍这些推荐书目既包括夯实基础的教材，也有探索前沿的专著，还有注重实践的指南，帮助您构建完整的知识体系请持续关注我们的课程网站course.xxx.edu.cn和资料库，我们将定期更新学习资源、前沿动态和实践项目每月的学术前沿栏目会推送该领域最新研究成果解读；案例分析栏目则提供实际应用案例的详细剖析此外，我们还组织线上线下的学习社区活动，欢迎积极参与，与志同道合的同学共同成长终身学习是应对快速变化世界的关键能力，希望这些资源能够支持您的持续发展。