根據教育部發布的指導意見，各高校充分利用線上資源開展教學，保證疫情防控期間教學進度和教學質量，實現“停課不停教、停課不停學”。
青島大學數據科學與軟件工程學院現向全國兄弟院校相關專業共享本學院已上線的優質課程。學院軟件工程專業為國家一流專業建設點，軟件工程、數字媒體技術、智能科學與技術專業獲批山東省高水平應用型重點專業群立項，學院擁有優質師資和豐富的教學資源。
學院在“中國大學MOOC”“智慧樹”“優課聯盟”平臺已建設10門課程，各大平臺免費向全國高校提供疫情期間的教學資源、教學服務。有意使用學院課程的教師，請在文末填寫表單，我們將與您聯系，協助您向平臺提交申請，開設相關課程，并為課程運行提供幫助。
一、課程目錄
專業基礎課
1C語言程序設計【山東省高校聯盟建設課程】（智慧樹）
2數據結構與算法實戰 【中國高校計算機教育MOOC聯盟建設課程】（中國大學MOOC）
專業課
3大數據中的R語言編程 （中國大學MOOC）
4軟件構造（中國大學MOOC）
5造型基礎（中國大學MOOC）
63ds Max基礎教程（中國大學MOOC）
7視聽語言 【國家精品在線開放課程】（優課聯盟）
8影視分鏡頭設計與應用 （智慧樹）
9人工智能基礎（中國大學MOOC）
10模式識別（中國大學MOOC）
二、課程簡介
C語言程序設計
【主講教師】
高雪霞 蘭淑麗 吳海霞 毛愛英 曲翠璐 鄭世秀
【課程概況】
本課程是“山東省高校聯盟”建設課程，于2018年11月在山東省高等學校在線開放課程平臺上線，至今已運行3個周期，選課學校達13所。
C語言是目前國內外廣泛流行的一種計算機結構化程序設計語言。《C語言程序設計》是計算機相關專業的一門專業基礎課程，主要培養學生的計算思維和利用計算機語言編制程序解決問題的能力。
本課程結合大量的例題系統的介紹了C語言的基本知識和概念、結構化程序設計思想和方法、數組、函數、指針、結構體和文件的概念及使用，其中函數的概念和指針的使用是本課程重點和難點。
通過本課程的學習，使學生熟悉C語言的集成開發環境，掌握使用C語言進行結構化、模塊化的程序設計方法和技巧，能夠正確地閱讀、分析、編寫、調試C程序，解決實際應用問題。
【教材與參考書】
1.C語言程序設計（第三版） 何欽銘、顏暉 高等教育出版社
2. C語言程序設計（第四版） 譚浩強 清華大學出版社
【課程鏈接】
智慧樹平臺
#
【課程聯系人】
高雪霞：
數據結構與算法實戰
【主講教師】
周強陳宇 王卓
【課程概況】
本課程是“中國高校計算機教育MOOC聯盟”建設課程，是計算機類專業的主干基礎課程，也可供其他專業學生選修。
本課程用C、C++、Java、Python四種語言授課，修過其中一門即可修讀本課程。對于關鍵的數據結構與算法知識點，講授多種語言的實現方式，對其他部分知識點，給出4種語言的實現代碼供學生自學。在講授過程中，引導學生理解不同語言的差異并領悟不同語言的共性，將“計算思維”融進課程，最終可讓學生理解“程序設計語言只是一樣工具”，編寫程序時不受限于特定語言。
本課程抓住學生“動手編程困難”的痛點，在講授數據結構與算法理論知識的基礎上，重點強調實踐，帶領學生一行一行編寫代碼，將“產生思路——編寫程序——運行調試”的全過程展示給學生，將算法思想和程序設計規范融入到講授過程中，讓學生有沉浸式體驗。在講授過程中，將帶領學生共同尋找思路解決問題，將與學生一起遇到并修改常見錯誤。本課程強調過程化考核，針對程序設計的特點，設置了在線評測的習題集和測驗題集，給學生提供了充足的動手實踐編程的機會。在完成本課程學習后，學生將由“紙上談兵”型轉變為“實戰”型，為成為合格的軟件工程師和算法工程師打好堅實基礎。
【教材與參考書】
1.《數據結構與算法分析》(原書第2版),[美]Mark Allen Weiss著,機械工業出版社
2.《數據結構》(第2版),陳越、何欽銘、徐鏡春、魏寶剛、楊棖 編著,高等教育出版社
【課程鏈接】
中國大學MOOC平臺
【課程聯系人】
周強：
大數據中的R語言編程
【主講教師】
陳宇 趙寧 仇培銘 孫更新
【課程概況】
R語言，是統計學以及數據分析工具的第一選擇；
R語言，可以完成幾乎任何類型的數據分析工作；
R語言，擁有豐富的可視化模塊與頂尖的制圖功能；
R語言，可以在多平臺上、輕松的導入并處理多源數據模式；
R語言是大數據分析工具的第一選擇。
這門課既可以作為學習R語言的編程課程，也可以作為大數據分析的先導課程。這門課的主題是如何熟練、靈活的使用R語言編程進行大數據分析。在這門課中，我們將學習到R語言的基礎語法、使用R語言處理數據、進行繪圖、創建并使用R語言函數、使用R語言進行統計分析與簡單的回歸分析等。
這門課程強調理論與實踐的融合，充分調動同學們的動手實踐能力。我們在每一章節中設置了大量的代碼實踐內容，并在課程最后設置了綜合實踐章節，用來介紹R語言的具體應用。
通過這門課程的學習，要求同學們掌握R語言的基礎語法、具備使用R語言編程解決一般計算問題的能力、理解數據分析的基本流程、了解使用R語言進行大數據分析的實戰技巧。
【教材與參考書】
1. 《R語言實戰》,[美]卡巴科弗(Robert I. ) 著,王小寧,劉擷芯,黃俊文等譯,人民郵電出版社，ISBN:
2. 《R語言數據分析與挖掘實戰》,張良均,云偉標等著,機械工業出版社,ISBN:
3. 《R語言之書，編程與統計》,蒂爾曼·M.,戴維斯(Tilman，M.，Davies)著,李毅 譯,人民郵電出版社,ISBN:。
【課程鏈接】
中國大學MOOC平臺
【課程聯系人】
陳宇：
軟件構造
【主講教師】
李勁華 解新峰 周強 陳宇
【課程概況】
本課程是“中國高校計算機教育MOOC聯盟”建設課程，是軟件工程專業的核心課程、計算機類專業基礎課程，也可供其他專業學生選修。
軟件構造，就是學習如何構造一個有用的軟件，類似如何寫好文章的寫作課。正如僅僅掌握了大量的單詞和句型、甚至精讀了一些優秀文章，還不足以寫出一篇漂亮的文章。學習了Java、面向對象、數據結構等知識，不能自然而然地寫出好程序、好軟件。你還需要學習如何把學到的知識和工具結合起來，完成一個好的軟件。
課程以一個案例的演變，模擬不斷變化的用戶需求，用增量迭代的開發模式，組織軟件構造的教學。每章以案例故事引出構造問題，討論解決問題的基本原理、方法和技術，給出1-2個可操作的構造方案供學生實踐，之后是更深更廣的相關知識。學完每章學生都有可用的、實現用戶要求的程序，直至最終一個完整的軟件。課程內容主要包括：
軟件構造的一般原理：模塊化，信息隱藏，逐步求精，面向對象原則，增量迭代，軟件復用，軟件質量。
軟件構造的常用技巧：表驅動編程，防御式編程，按意圖編程，事件驅動編程，代碼重構，框架與程序包，測試驅動開發。
軟件設計：軟件建模及其語言UML，E-R圖，控制流圖，狀態圖，設計原則，設計模式，契約式設計，面向對象，用戶交互，數據庫的設計與實現。
軟件知識：軟件過程，敏捷開發，最佳實踐，面向對象編程，數據結構與算法的實現，數據庫編程，軟件復用。
軟件構造的工作要素：編碼及其規范，構造工具如IDE，JUnit，。
軟件構造的活動：設計，編碼，調試，集成，測試（單元測試、回歸測試、集成測試、靜態測試）。
課程試圖將軟件構造的原理、原則、方法、技術、流程和技能整合到一起，通過案例的展開由淺及深地學習。對知識的引入遵循足夠、按需和漸進的原則。很多方面的知識（如調試、測試、設計、復用）分布在若干章節。讀者最好把書中的知識通過案例串連起來，根據需要，可以跳過某個章節、提前看某個章節、需要時回過頭來再看前面章節的內容或者查閱相關資料。強烈建議讀者一邊思考案例問題，一邊學習，一邊動手實踐。
課程以授課者2016年出版、截止到2019年1月4次印刷的《基于案例的軟件構造》為基礎，按照MOOC的原則、方法和技術，優化課程內容、組織結構和授課方式，將教材、錄課、PPT、程序代碼、課后輔助材料以及在線輔導等整合到一起，形成一體化教學。
【教材與參考書】
李勁華、周強、陳宇：《基于案例的軟件構造教程》（第1版，2016-2019），電子工業出版社
【課程鏈接】
中國大學MOOC平臺
【課程聯系人】
李勁華：
解新峰：
造型基礎
【主講教師】
趙海宇江永春李然 趙鳳芹
【課程概況】
《造型基礎》是設計、繪畫類專業的必修課程，是其他后續專業課程的基礎。本課程可供相關專業學生及繪畫愛好者選修。
通過本課程主要學習素描、色彩以及速寫的相關理論知識與繪制方法，培養學生對構圖、形體、結構、空間、色彩等視知覺要素方面的敏感感受與把握。通過寫生與臨摹的穿插練習，主要解決學生在設計范圍內的造型意圖。培養學生良好的造型基礎，培養學生設計思維的表達能力，培養善于分析和解剖造型的研究能力。
課程分為六個章節，首先是素描基礎，可以帶你了解繪畫，感受素描的魅力；隨后是素描石膏幾何體，這里可以體驗到素描嚴謹規范的繪畫過程；接下來是素描靜物與素描人物頭像，其實生活的方方面面我們都可以用素描的形式來表現出它的美；隨著技法的成熟我們將一起來學習速寫，用速寫的方式來記錄生活感受生活；其后是色彩基礎，跟隨我們來探究色彩的奧秘；最后是色彩繪畫，讓我們玩轉多樣的色彩表現。
我們的課程集理論講授、作品賞析、范畫演示為一體，在這里從基礎到深入，從深入到鞏固。你將學到素描、速寫、色彩等一系列課程，循序漸進的提高綜合修養和美術素養，它們將會引導你進入造型、繪畫的正確軌道。
【教材與參考書】
1. 《素描》(第1版),宋軍、熊琦 主編中國青,年出版社。
2. 《速寫藝術》(第1版),張川、常德強 主編，遼寧美術出版社。
3. 《色彩靜物》，王磊主編，中國紡織出版社。
【課程鏈接】
中國大學MOOC平臺
【課程聯系人】
趙海宇：
3ds Max基礎教程
【主講教師】
王壽蘋 孫宏儀 趙鳳芹 王娟娟
【課程概況】
本課程是數字媒體、廣播電視編導、影視動畫、藝術設計、虛擬現實等相關專業的專業基礎課。
通過本門課程的學習，學習者可以了解3ds?Max的基本知識；熟練掌握三維設計簡單建模及高級建模方法；熟練掌握利用VRay渲染器，為模型設定材質、貼圖的方法；熟練掌握利用VRay渲染器，為場景設置燈光的技術，渲染場景的方法，最終能夠獨立完成三維作品的設計制作。
本門課程注重實踐性。課程從實際應用出發，以真實的項目或與實踐密切相關的典型實例為載體，將知識的講解融于具體的實例中，使學生做中學，學中做，真正領會利用3ds Max和VRay進行三維制作的方法和技巧，同時提高學生的創新創意能力和審美能力。
課程共分九章，前八章由淺入深、循序漸進地介紹建模、燈光、材質貼圖、渲染等各大模塊知識；第九章以典型項目為例，介紹完整三維作品的制作流程、方法和技巧。為方便學習，課程團隊將視頻教學內容進行梳理，完成一本配套教材，已由清華大學出版社出版。
【教材與參考書】
1.《3ds Max 2017/VRay效果圖制作實例教程》/王壽蘋孫宏儀 趙鳳芹編著/清華大學出版社/2019年08月
2.《3ds Max 2018從入門到精通》/唯美世界編著/中國水利水電出版社/2019年07月
【課程鏈接】
中國大學MOOC平臺
【課程聯系人】
王壽蘋：
視聽語言
【主講教師】
江永春 孫宏儀 趙海宇 王萍萍 趙俊莉
【課程概況】
本課程于2018年被國家教育部認定為國家精品在線開放課程。
《視聽語言》是一門與影視相關方向的專業課，這門課從基本的視覺元素開始，一直到聲畫關系，內容涉及影視創作中的各個重要概念。
課程將內容整合模塊化，主要包括影像蒙太奇、聲音蒙太奇以及剪輯三大模塊，課程設計采用問題情境化提出，通過設問，啟發學生發散思維，激發探究意識。“課外拍攝+課內演示”，“動畫+解說”， “現實+虛擬”相結合，采用專題片的形式，用鏡頭講鏡頭，具有言傳身教、專題示范化的教學效果。采用混合式、分段呈現等多種形式，充分發揮信息技術優勢，體現教學形式的多樣化，使學生在輕松的專題氛圍中學習。
通過該課程的學習，使初涉影視創作的你可以有意識地運用視聽思維實現心中預期的影視節目，寫作中有畫面感、拍攝中有編輯意識，剪輯中有敘述的層次感、結構感以及藝術表達感。
【教材與參考書】
1.影視視聽語言（第2版） 張菁主編 中國傳媒大學出版社
2. 動畫視聽語言（第2版） 高斯主編 清華大學出版社
【課程鏈接】
優課聯盟平臺
【課程聯系人】
江永春：
影視分鏡頭設計與應用
【主講教師】
江永春 趙海宇 王萍萍
【課程概況】
《影視分鏡頭設計與應用》課程是一門與媒介相關專業的專業課，是影視創作必備的知識素養，在數字媒體內容階段創作中屬于前期，該課程是中后期影視、動畫、交互式媒體開發等課程的先修課程。
該課程從劇本創作的流程開始，介紹劇本寫作中的基本階段、劇本格式，如何從文本轉換成鏡頭畫面，分鏡頭設計的技術元素包括畫面造型、鏡頭組接、聲音構成等。重點講解分鏡頭設計的具體掌握與實際應用。
本課程采取“理論講解+任務驅動”的教學模式，課程中精選了大量的優秀影片的經典片段以及分鏡頭案例，將影像作品分解為文字分鏡頭以及畫面分鏡頭，分析每一部分對整體效果的貢獻，在分鏡頭設計元素部分，采用問題情境化提出，通過設問，啟發學生發散思維，激發探究意識。“課外拍攝+課內演示”，“動畫+解說”， “現實+虛擬”相結合，采用專題片的形式，用鏡頭講鏡頭，具有言傳身教、專題示范化的教學效果，以獲得和領悟用視聽技巧進行鏡頭創作的技巧方法。
通過該課程的學習，使學生既能掌握劇本創作的基本規律和創作技巧，又能充分利用視聽語言的鏡頭技巧合理的將文字劇本轉換為畫面鏡頭，真正實現用畫面鏡頭進行敘事的能力。
本課程需要特別說明的是，因為不同高校相關專業根據各自的教學計劃在開設影像語言類課程的側重點不同，有的高校只開設視聽語言、有的高校開設視聽語言和分鏡頭設計兩門課，有的高校開設影視分鏡頭設計一門課，選課學生可根據本校的教學計劃做相應的選擇，如果學生選擇該課程作為專業補充，拓展和提高自己的影像鑒賞以及思維創作能力，該課程內容是非常全面的，是合適的。
【教材與參考書】
1.影視分鏡頭設計與應用 馬世昌等主編航空工業出版社
2. 影視視聽語言(第2版) 張菁主編 中國傳媒大學出版社
3.分鏡頭腳本設計[美]溫迪·特米勒羅著 中國青年出版社
【課程鏈接】
智慧樹平臺
#
【課程聯系人】
江永春：
人工智能基礎
【主講教師】
楊熙鑫 王卓 崔海榮 高鵬翔
【課程概況】
智能手機、智能家電、智能機器人，人們身邊充斥著各種智能產品，但是究竟什么是智能、智能又是怎么實現的呢？我們將通過人工智能基礎、模式識別、機器學習、智能機器人等系列課程為大家揭曉智能的奧秘。本課程以通俗易懂的案例，為大家講解人工智能的基本概念、原理和方法，是人工智能入門的不二選擇。
人工智能作為智能科學與技術專業的專業核心課，是計算機科學的一個分支，主要研究如何利用計算機來模擬人類的智能活動。其主要任務是建立智能信息處理理論，從定性角度拓展計算機的能力。它是一門綜合性、實踐性、創新性和廣泛性的科學應用領域。
本課程通過緒論、盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、經典邏輯推理、不確定性推理、專家系統七部分內容，介紹人工智能的基本知識、基本概念、基本特點以及人工智能的應用領域，啟發開拓學生思路，使之了解人工智能的概念和人工智能的發展，了解國際人工智能的主要流派和路線，了解國內人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領域。掌握盲目搜索、知情搜索和博弈中搜索的基本原理、知識表示方法和相關算法；掌握規則演繹系統和產生式系統的推理技術；掌握運用概率推理、可信度方法、證據理論、模糊理論進行不確定性推理；了解專家系統的原理、建立和使用方法。
【教材與參考書】
[1] [美]史蒂芬·盧奇,丹尼·科佩克著。《人工智能（第2版）》,人民郵電出版社，2018年10月。注：人工智能百科全書 易于上手的人工智能自學指南 。
[2] 王萬良。《人工智能導論（第4版）》，高等教育出版社，2017年7月。
[3] 蔡自興。《人工智能原理及應用（第5版）》，清華大學出版社，2016年7月。
【課程鏈接】
中國大學MOOC平臺
【課程聯系人】
楊熙鑫：
10
模式識別
【主講教師】
胡曼冬 苗盛 段法兵
【課程概況】
模式識別是利用機器模仿人腦對現實世界各種事物進行描述、分類、判斷和識別的過程，是信息科學和人工智能的重要組成部分。模式識別與我們日常生活中所用到的智能技術息息相關，小到手機上的智能語音播報，指紋匹配和人臉識別，大到自動駕駛、醫學檢測、智能制造都用到了模式識別的相關算法和理論。
模式識別課程是一門與人工智能密切相關的專業課，本課程主要系統介紹模式識別的基本理論和方法，包括：模式識別的基本理論、監督模式識別中常用的線性和非線性分類器、非監督模式識別的分類器設計方法以及特征選擇和提取的方法、分類器的評價方法等。模式識別作為一門實踐性很強的學科，授課的時候采用算法的理論講解和實驗演示相結合的方法來進行。通過本課程的學習，不僅可以系統掌握模式識別的基本知識、理論和方法，了解模式識別的發展趨勢和應用領域，還能夠為將來進一步深入學習和研究模式識別和人工智能打下堅實的基礎，幫助我們提高解決工程問題的能力。
【教材與參考書】
[1]張學工《模式識別》(第3版),清華大學出版社，2010年。
[2]Richard O.Duda，PeterE.Hart,DavidG.Stork著，李宏東,姚天翔等譯,《模式分類》 (原書第2版), 機械工業出版社,2000年。
[3]楊杰 郭志強《模式識別及MATLAB實現》,電子工業出版社,2017年。
[4]郭志強 楊杰《模式識別及MATLAB實現--學習與實驗指導》,電子工業出版社,2017年。
[5]孫即祥《現代模式識別》,國防科技大學出版社,2001年
[6]周志華 《機器學習》,清華大學出版社,2016年
【課程鏈接】
中國大學MOOC平臺
【課程聯系人】
胡曼冬：
