《人工智能导论课程标准》.pdf
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"《人工智能导论课程标准》" 本课程标准旨在为学生提供人工智能领域的基本知识和技能,帮助学生了解人工智能的发展、研究内容及应用领域,掌握人工智能开发工具和语言,理解人工智能核心技术概念,并具备良好的分析问题和解决问题的能力。 一、课程设计思路 本课程标准的设计思路是基于物联网发展趋势和行业发展趋势,调研目前人工智能领域相关专业学生就业所需知识,调研同类高职院校课程教学情况,综合分析调研结果,充分考虑高职学生特点和行业现状,制定满足企业需求和适合高职院校学生特点的课程标准。 二、课程目标 (一)总体目标 * 通过本课程的学习了解 AI 发展中的关键人物及其成果,了解 AI 的研究内容和应用领域 * 理解 AI 的核心概念解析 *学会使用 AI 的开发工具 VSCode、Jupyter Notebook 及 Python 语言 * 能够理解监督学习中的回归和分类算法,能够理解非监督学习中的聚类算法 * 能够运行给定的程序代码并修改某些参数 * 能够在微软机器学习工作室中搭建预测披萨饼价格的实验 (二)具体目标 * 专业能力 + 学会使用 AI 开发环境,VScode、Jupyter Notebook + 能够理解 Python 语言程序 + 能够理解监督学习中的线性回归和逻辑分类 + 能够理解非监督学习的聚类 + 了解 numpy、matplotlib、pandas 等数据科学分析库的使用方法 * 方法能力 + 培养良好的资料查阅能力 + 培养良好的分析问题和解决问题的能力 + 培养模块化思维能力 + 培养良好的学习和总结的能力 * 社会能力 + 培养良好的团队精神和协作能力 + 培养学生的创新能力 三、课程内容组织与安排 本课程分为 5 个学习单元,每个单元都涵盖人工智能领域的不同方面,包括人工智能概述、AI 开发工具及语言、AI 技术概述、监督学习和非监督学习等。每个单元都配有明确的教学目标和教学方法,旨在帮助学生逐步掌握人工智能领域的知识和技能。 四、教学内容组织与安排表 | 单元名称 | 教学内容 | 教学方法 | 教学场所 | 理论实践 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 单元 1 人工智能概述 | AI 的起源和发展、AI 的研究内容、AI 的应用 | 讲授、分组讨论、案例教学、实操 | 人工智能实训室 | 2 2 | | 单元 2 AI 开发工具及语言 | VSCode、Jupyter Notebook、Python 语言 | 讲授、演示、分组讨论、案例教学、实操 | 人工智能实训室 | 2 2 | | 单元 3 AI 技术概述 | 机器学习、深度学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理 | 讲授、演示、分组讨论、案例教学、实操 | 人工智能实训室 | 2 4 | | 单元 4 监督学习 | 线性回归模型、逻辑分类模型、感知器模型、支持向量机模型、KNN 模型 | 讲授、演示、分组讨论、案例教学、实操 | 人工智能实训室 | 2 2 | | 单元 5 非监督学习 | KMeans 模型原理、鸢尾花数据集、KMeans 的应用 | 讲授、演示、分组讨论、案例教学、实操 | 人工智能实训室 | 2 2 | 五、课程内容与教学要求表 | 单元名称 | 学习目标 | 教学内容 | 教学方法 | 教学场所 | 理论实践 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 单元 1 AI 概述 | 了解 AI 的发展历史;理解第三次 AI 浪潮背后推手是大数据、算法和算力;能够上网查找 AI 的实际应用;学会使用一些 AI 小程序 | AI 的起源、AI 的发展历史、AI 三巨头、第三次 AI 浪潮背后的推手、AI 的定义和研究内容、AI 的应用领域、AI 的产业政策与人才需求 | 讲授、演示、分组讨论、案例教学、实操 | 人工智能实训室 | 2 2 | 本课程标准旨在为学生提供人工智能领域的基本知识和技能,帮助学生逐步掌握人工智能领域的知识和技能,并具备良好的分析问题和解决问题的能力,培养学生的创新能力和团队协作精神。
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