人工智能与工业一年 BSc (Hons)

University of Kent - 肯特大学

本模块提供了面向对象软件开发的介绍。软件渗透到大多数专业领域和科学的许多方面，对软件应用程序开发的理解作为许多学科的基础是有用的。本模块包括简单软件系统的开发。学生将获得对软件开发过程的理解，并学会用一种流行的面向对象的编程语言设计和实现应用程序。介绍了类和对象的基本原理，以及类描述的关键特征：构造函数、方法和字段。介绍了通过赋值、选择控制结构、迭代控制结构和其他语句的方法实现。还涵盖了集合对象和作为构建模块的库类的可用性。在整个课程中，类设计的质量和对软件开发的专业方法的需求被强调，并构成评估标准的一部分。

介绍数据库和SQL，重点是将其作为网站内容的来源。使用HTML(5)为网站创建静态内容，并使用CSS控制其外观。使用PHP来整合网站的静态和动态内容。确保动态网站的安全。使用Javascript来提高网站内容的交互性和可维护性.

本模块是CO322的后续课程，旨在为学生提供更多关于计算的形式基础的理论理解。它将建立在CO322中介绍的抽象推理技能之上。将介绍矩阵、向量、微分计算、概率和逻辑。

本模块提供了一个人机交互的介绍。介绍了人类生理学和心理学的基本方面，并对交互的关键特征和常见的交互风格进行了界定。介绍了各种分析和设计方法（如GOMS、启发式评估、以用户为中心和情境设计技术）。在整个课程中，设计的质量和对专业的、综合的和以用户为中心的界面开发方法的需要被强调。快速和低保真度的原型设计是该课程的一个方面.

本模块使学生了解现代基于云的应用程序如何工作。涵盖的主题可能包括。云计算的高层观点：规模经济、安全问题、道德问题、基于云的应用程序的典型高层架构、可用服务的类型（如并行化、数据存储）；云基础设施：命令行界面；容器和虚拟机；并行化（如MapReduce、分布式图形处理）；数据存储（如分布式文件系统、分布式数据库、分布式共享内存数据结构）.

本模块建立在CO320中的面向对象设计和实现的基础上，以提供对面向对象程序设计和实现的更广泛和更深入的理解和掌握。对基础材料的强化是通过其在理解和处理一系列基本数据结构和算法方面的应用。涵盖了面向对象的更多高级特征，如接口继承、抽象类、嵌套类、功能抽象和异常。这些都允许对设计和实现的应用层面的观点进行探索。在整个课程中，应用程序设计的质量和对软件开发的专业方法的需求被强调。

数学推理是计算机科学的许多方面的基础，本模块旨在提供学位课程中其他模块所需的技能；我们不是为了教数学而教数学。主题将包括代数、推理和证明、集合理论、函数、统计和计算机算术。

本模块旨在通过一个强大的、实用的、解决问题的重点，加强学生的基础编程能力。具体的主题包括入门算法、算法的正确性、算法的运行时间，以及大O符号。将涵盖基本的数据结构和算法编程技能，如数组、列表和树、搜索和排序、递归、以及分割和征服。

命题与谓词逻辑，包括证明。形式语言：有限自动机、正则表达式、CFG。图灵机，可解码性.

本模块涵盖了机器学习的基本原理和可以通过这种技术解决的问题的种类。你会学到人工智能的哲学，知识如何被表示，以及搜索状态空间的算法。该模块还提供了关于机器学习和生物启发计算的介绍。

本模块提供了关于数据库系统的理论和实践的介绍。它通过专注于数据库系统的设计、实施和使用，扩展了第一阶段的信息系统研究。主题包括数据库管理系统架构、数据建模和数据库设计、查询语言、最新发展和未来前景。

使用客户端和服务器端的框架（如JQuery、CodeIgniter）建立可扩展的网站。数据传输技术，如XML和JSON。使用AJAX等建立高度互动的网站。网络服务。将应用程序和服务部署到网络上：服务器、基础设施服务以及流量和性能分析。针对移动设备的网络和应用开发.

本模块旨在让学生了解典型计算机系统的基本组件（硬件和软件），以及它们如何协作执行软件程序。该模块提供了一个压缩的概述，从硬件的最低抽象水平到现代编程语言的最高抽象水平。例如，他们将看到逻辑电路、机器语言、编程语言的实现、高级语言和应用。这些材料提供了对计算机的一般理解，它也将使学生准备好从系统的角度考虑开发软件，例如，抽象的成本和性能的影响.

该模块详细研究了基于团队的敏捷软件开发，并将其置于更广泛的软件开发环境中.

学生以小组为单位，进行与计算机科学和/或软件工程相关的项目。该项目可以是自己提出的，也可以从项目提案的清单中选择。一个项目将涉及一个技术工件的规格、设计、实施、文件和演示，展示综合信息、想法和实践的能力，以提供一个高质量的解决方案，并对该解决方案进行评估。

作为一个研究项目，该模块通常针对那些达到二等以上水平的学生，他们可能打算在毕业后从事研究。每个学生都要进行一个与计算机科学和/或软件工程有关的项目。该项目可以是自己提出的，也可以从项目提案清单中选择。一个项目将涉及背景研究和致力于一个开放式的研究问题。

在本模块中，你将学习神经网络的含义，以及如何解释作为其基础的数学方程式。你还将使用最先进的模拟技术建立神经网络，并将这些网络应用于问题的解决。此外，该模块还讨论了应用于神经生物学和认知心理学的计算实例。

在第二和第三阶段之间，你要花一年时间在工业或商业环境中工作。