课程目标 

（一）教学目标 本课程教学目标旨在带领学生掌握基础的人工智能和网络安全概念和理论，并且通过人工智能的知识表达与自动推理、知识图谱的嵌入、神经网络和表达学习，分析人工智能与网 络安全的相互作用及影响。信息网络安全是人工智能广泛应用的基本保障，没有数据、信息， 就没有讨论人工智能的基础。而另一方面，人工智能可以用于网络安全隐患的检测和网络安 全机制的建立、优化与分析； 

1. 知识与技能目标：通过本次课程学习，使学生正确了解人工智能和网络安全概念和理论， 并且清晰明确二者之间相互作用和影响的关系。 

2. 过程与方法目标：在课程中理论学习、案例分析和部分实践，结合知识要点，强化学术 认知。

1. 教师简介

Prof. Bernardo Grau （贝尔纳多·格劳） 牛津大学基布尔学院，讲师、院士

   大学官网介绍：https://www.cs.ox.ac.uk/people/bernardo.cuencagrau/

        研究涉及广泛的人工智能领域。特别是工作围绕知识表示和推理、知识图谱、计算逻辑、语义技术及其在数据管理和 Web 中的应用等领域展开。在这些领域的活动涵盖广泛，包括理论和基础、算法设计、软件和系统、技术标准以及与行业的接触。于2017年获得了英国皇家学会授予的著名大学研究奖学金。牛津语义科技的联合创始人，这是一家来自牛津大学的初创公司，专注于大规模知识图谱的高性能推理和查询评估。

Prof. Dr. Jason Nurse

牛津大学沃尔森学院，讲师

   大学官网介绍：https://www.cs.ox.ac.uk/people/jason.nurse/

 专注于分析网络空间的价值风险、网络空间中的身份安全、网络安全能力模型、风险控制有效性、公司内部威胁检测：网络内外安全 (CITD) 、为信息环境提供增强现实支持的信任等。在牛津网络安全博士培训中心(CDT) 担任讲师，并担任- 本科生、硕士和博士项目导师。