- 快召唤伙伴们来围观吧
- 微博 QQ QQ空间 贴吧
- 文档嵌入链接
- 复制
- 微信扫一扫分享
- 已成功复制到剪贴板
课程简介
展开查看详情
1 . 计算机科学导论 Introduction to Computer Science
2 . 教师信息 华蓓(前 5 周): 电话 : 63607043 ( o ) 邮箱 : bhua@ustc.edu.cn 教学主页: http://staff.ustc.edu.cn/~bhua 许胤龙(后 5 周): 电话: 63601013 ( o) 邮箱: ylxu@ustc.edu.cn
3 . 课程简介 教学目标: 了解计算机专业要学什么、专业的起源与发展 、将来能从事什么职业 熟悉计算机的使用 学时: 20 学分: 1 课程类型:考查
4 . 教材 Timothy J. O’Leary & Linda I. O’Leary ,《计算 机科学引论》( Computing Essentials ),机 械工业出版社, 2014 。 教材特点: 内容浅显,不深奥 技术脉络清晰:历史、现状、未来 内容丰富:基本概念和术语,计算机使用技能及技 巧,就业岗位,伦理及环境问题等 原版教材,可读性好
5 . 课程作业 思考题(不用交): 每一章结束后布置,答案在书上都能找到 小实践(自已做): Making IT work for you Tips 课程报告(要交!!): 从各章给出的 DISCUSSION 中选择一个感兴趣 的问题,做一个 5 分钟左右的介绍,要求有 PP T ,用手机录成视频后提交到课程网站。
6 . 课程报告训练的能力 从网上查找资料,筛选有用的素材 理解材料的内容,归纳要点,形成自己的观点 做 PPT (基本要求): 每一张片子有一个中心内容,语句组织有条理,文字 表述简明扼要,字体及图表大小合适 片子之间过渡自然 演讲(基本要求): 声音响亮,咬字清楚,语言不拖沓 论点明确,叙述有条理,时间掌握好 制作符合要求的作业,从网上提交
7 . 计算机科学是算法的科学 现代计算机产生的基础: 数理逻辑学家发现,任何一个计算问题都可以变成一 个逻辑的推导问题,而且逻辑推导只需要“与”、“或”、 “非”三种基本操作 物理学家发明了半导体技术,可以用非常可靠的电子 线路实现这三种基本操作,进而生产出晶体管和集成 电路 20 世纪 60 年代确定了“计算机科学”的概念,即 计算机科学是算法的科学: 计算机科学是跟思维相关的科学,因为算法本身是一 个思维的过程,程序只是实现了算法
8 . 计算机科学与技术学科 计算机科学与技术学科涉及计算理论、计算机系统 结构、计算机应用等 计算理论: 研究算法及计算复杂性,将计算问题分成 P 问题(有多 项式时间的算法)和 NP 问题(无多项式时间的算法) 计算机系统结构: 涉及高效的计算机系统的软、硬件实现 计算机应用: 将计算机应用于各个领域的理论、方法、技术和系统等
9 .为什么要上那么多的 数学课和物理课?
10 . 数学是一切科学的基础 数学是研究现实世界中数量关系和空间形式的科学: 数学忽略了物质的具体形态和属性,具有超越具体学科、 普遍适用的特征(和哲学类似) 数学是一切科学的基础: “ 宇宙之大、粒子之微、火箭之速、化工之巧、地球之变、 生活之迷、日月之繁,无处不用数学” -- 华罗庚 数学是一门关键的技术: 数学的思想和方法与高度发展的计算技术相结合,形成 了 一种关键性的、可实现的技术,称为“数学技术” “ 高技术本质上是一种数学技术”的说法已为愈来愈多的人 们所认同
11 . 数学教育本质上是一种素质教育 数学学习的目的: 接受一大堆数学知识( × ) 掌握数学的思想方法和精神实质(√) 通过认真的数学学习和严格的数学训练,可具备 一些特有的素质和能力,比如: 自觉的数量观念,严密的逻辑思维能力,高度的抽象 思维能力,认真细致的作风和习惯,精益求精的习惯 和风格,运用数学知识解决复杂问题的能力,等等 数学教育看起来只是一种知识教育,但本质上是 一种素质教育
12 . 数学是计算机学科的主要基础 要将一个现实中的问题交给计算机处理: 建立数学模型:将一个现实问题转化成可以被 计算的任务(数学建模) 设计算法:准确而完整地描述可在计算机上执 行的一个求解方案 编写程序或设计硬件逻辑:通过软件或硬件实 现求解方案 可见,软件程序和硬件逻辑都是建立在数 学模型基础上的
13 . 计算机科学的数学理论体系 数值计算: 主要包括数值分析、数学分析、线性代数、计算几何 、概率论与数理统计 离散数学: 一般认为包含集合论、逻辑学、代数学、图论、组合 学 数论: 包括初等数论、解析数论、代数数论、几何数论 计算理论: 主要包括算法学、计算复杂性、程序理论
14 . 离散数学 离散数学是研究离散量的结构及其相互关系的数学 学科 离散数学在计算机科学与技术领域有着广泛应用: 计算机是一个离散结构,它只能处理离散量 需要针对离散结构建立相应的数学模型 需要将已用连续数量关系建立起来的数学模型离散化 离散数学是描述计算机学科理论、方法和技术的主 要工具 离散数学是许多计算机专业课程的先行课程,如: 程序设计语言、数据结构、操作系统、编译技术、人工 智能、数据库、算法设计与分析,等等
15 . 数学思维决定编程水平 从学科特点和学科方法论的角度,软件编程的主 要基础是数学思维,特别是以代数、逻辑为代表 的离散数学: 软件编程最重要的是算法,而算法建立在数学思维上 程序只是外衣,算法才是灵魂 软件编程的思维定式决定一个人的编程水平: 数学思维清晰,则编写出来的程序逻辑严密、简洁、 优化 大型 IT 公司都会在程序设计题中考察应聘者的数学思 维能力
16 . 数学在计算机科学中的应用 计算机三维动画:几何学,分形理论和技术 游戏、图形软件:线性代数(坐标变换、矩阵运算等) 数据挖掘:线性代数,统计学,多元微积分,泛函分析 ,测度理论,拓扑学,图论 深度学习:线性代数,概率论,信息论,数值计算 人工智能、程序验证、硬件设计:数理逻辑 数据库:集合论 编译器:计算模型 数据通信、密码学: 代数系统 ……
17 . 如何学好数学? 关注数学的来龙去脉,知道数学概念、方法和理论的产 生渊源和发展过程: 它们为什么提出来?要解决什么问题? 理解数学的精神实质和思想方法: 注重思考和理解,不要死记硬背数学知识,要活学要用 对于实际问题要能建立正确的数学模型,然后运用已知的数 学工具加以解决 严格训练,培养抽象思维、逻辑推理和归纳构造能力: 多练习,但不要死做题 要特别注重数学原理的理解、正确的解题思路、科学的论证 方法、严密的逻辑推理过程等
18 . 为什么要学习物理? 物理学是自然科学的基础,也是当代工程技 术的基础 物理学是计算机硬件的基础: 电路设计、芯片设计、电路板设计、防电磁干 扰、降功耗、散热等问题都需要物理学知识 许多科学计算、工程计算、应用软件开发需 要物理学知识 从素质培养的角度,物理学培养一种科学的 、理性的思维方式和思维习惯
19 . 三大科学思维 推动人类文明进步和科技发展的三大科学 (三大支柱)是: 理论科学,实验科学,计算科学 与三大科学相对应的是三大科学思维: 理论思维:又称推理思维,以推理和演绎为特征 ,以数学学科为代表 实验思维:又称实证思维,以观察和总结自然规 律为特征,以物理学科为代表 计算思维:又称构造思维,以设计和构造为特征 ,以计算机学科为代表
20 . 计算思维 运用计算的基础概念去求解问题、设计系 统和理解人类行为的一类方法 通过约简、嵌入、转化和仿真等方法,把 一个看起来困难的问题重新阐释成一个我 们知道怎样解决的问题
21 .人工智能倒逼学习方式转变
22 . 人工智能 VS 人类大脑 在训练模式上,应试教育的刷题训练与人工智能的 大数据训练具有高度相似性: 刷题训练:用大量的题目训练学生的大脑 大数据训练:用大数据训练一个深度神经网络 人工智能相比人类大脑的优势: 强大的算力: AlphaGo Lee 训练时用到 1202 个 CPU 、 176 个 GPU 大量的训练数据: AlphaGo Lee 存有 1500 万个高手对 局棋谱 “ 体力”充足:只要有充足的电源 “ 心力”稳定:没有心理和情绪上的波动
23 . 人工智能正在挑战人类智能 在完成规则和目标确定的任务上,人工智能已 经可以超越人类智能,并且在持续进化: AlphaGo Lee 战胜了韩国围棋九段高手李世石 Libratus 战胜了德州扑克顶级选手 AlphaGo Zero 从零知识开始,通过“左右互博”自学 围棋,经过 3 天的训练,以 100 : 0 击败 AlphoG o Lee AI-MATHS 参加 2017 年高考数学测试, 10 分钟 交卷,分数 105 分;计划 2020 年考上清华北大
24 . 人工智能正在取代部分传统岗位 预计十年内,现有的传统岗位中 50% 的工作 将被人工智能取代: 高盛纽约总部 600 名银行交易员变成 2 人 德勤推出的财务机器人正在替代基础财务工作岗位 IBM 沃森机器人通过了美国执业医师资格评定考试 今日头条的编辑机器人能够写出较规范的新闻报道 谷歌的无人驾驶已经累计行驶 300 万公里 支付宝智能客服的自助服务率达到 97% 无人超市、无人银行、无人收费站正在出现 …….
25 . 现行教育方式与人工智能学习特点高度重 合 语言学习(中文和英文): 应试教育:过分强调字、词、语法,忽视文章 的整体性和语言所承载的思维方式,没有形成 真正的写作能力,无法准确表达自己的思考 人工智能:对话机器人通过建立字、词、语法 的计算模型,已能理解短句、根据语境造句, 甚至能够写出几句颇具飘渺感的诗;但在可以 预见的未来,仍不可能做出与人类思维相比的 自主命题写作
26 . 现行教育方式与人工智能学习特点高度重 合 数学教学: 应试教育:中小学强调计算、题型和公式套用 ,缺少逻辑推理训练;高校数学知识碎片化, 仍是简单套公式应付考试,会解题但往往不会 活用数学工具,如根据实际问题建立数学模型 人工智能:擅长计算,已有 Matlab 等非常强大 的数学和统计软件工具,计算能力远超人类
27 . 现行教育方式与人工智能学习特点高度重 合 数学之外的理科: 应试教育:注重结论性的东西,忽视问题的提 出、过程的探究、实验设计的原始思路 人工智能:擅长学习已有的知识,在自然问题 和工程问题的提出、探究、实验方面只能起辅 助作用
28 . 正确的学习方式 重视写作与表达的训练: 重视实验报告、课程论文等的写作,多读科技论文,学会条 理清楚、逻辑正确地表述一个工作或自己的观点,能流利地 进行口头表达 数学学习: 重视将实际问题转化为数学语言(建立数学模型)的能力, 建议多参加一些数学建模比赛 专业学习: 重视知识点的融会贯通,学以致用,建议多参加一些学科竞 赛、科研实践活动等 主动学习,不要完全依赖老师 学习没有捷径,你吃过的苦最终都将化成通往成功的阶梯