人工智能导论-课程标准

1、人工智能导论课程标准日期：审定人:日期：审定人:课程名称：人工智能导论开课部门：信息工程学院学时：60参与制（修）企业：广东恒电科技股份 制（修）订人：一、课程定位课程代码：适用对象（专业）：各理科专业和局部 文科专业学分：3.5课程类型：理实一体化日期：.课程性质本课程是全校的公共基础课程，旨在服务产业数字化升级，推动专业数字化改造， 培养学生以人工智能为核心信息技术素养。课程可开设在第一学期或第二学期。.课程作用数字社会，以人工智能为核心的新一代信息技术改变了社会、改变了产业，产业走 向数字化，也改变了人才的知识结构和能力结构，高等职业学校纷纷进行专业数字化改 造升级，以适应数字经济开展和

2、人才知识与能力结构的升级。本课程是中等职业学校人 工智能通识课程，其目的是使学生了解人工智能技术开展，认识人工智能对人类社会生 产、生活方式的影响，掌握Python基本语法并能进行简单编程，学习人工智能基本知 识和基本技术，了解其在各行各业的基本应用，训练富于联想的计算思维、编程思维和 创新思维，培养人工智能信息技术核心素养。通过本课程学习，为下一步的专业学习打 下基础。.课程衔接本门课程无前导课程，后续课程为各专业具备数字化内涵的课程。二、教学设计思想本课程遵循思政引领、教学内容“真、准、新”、服务专业数字化转型升级理念， 选用AI技术活化传承中华优秀传统文化等多种思政元素，润物无声、立德树

3、人，涵养 以科技创新为特色的工匠精神。内容来自人工智能在各行各业应用的真实职业工作场 景，并融入人工智能在物体识别、无人驾驶等领域的最新技术应用，表达教学内容的“真、1准、新”。基于各行各业数字化升级背景，教学内容与各专业需求紧密结合,AI赋能专 业与课程数字化转型，培养学生人工智能信息技术核心素养。以任务驱动+工程载体形式呈现教学内容，以三个梯度将人工智能知识层层递进， 把学生带入人工智能应用领域。第一梯度学习人工智能开展和基础知识；第二梯度是 Python编程与计算思维训练；第三梯度学习人工智能应用工程，体验和探究人工智能应 用。同步运用人工智能通识课程实践平台展开教学,实践案例分为体验式

4、、交互式和DIY 式三个层级，体验式案例目的是激发学生学习兴趣，体验人工智能技术应用，它操作简 单，单人实践，在线完成，如机器人写诗、AI人脸融合等案例。交互式案例目的是增加 学习的趣味性，让学生了解人工智能技术应用，它以游戏、竞赛等形式进行，人机交互, 个人或集体参与，在线完成，如智能讨论室、人机竞赛等案例。DIY式案例目的是培养 学生动手操作能力，增加学习的探究性和创新性，它采用人工智能实训平台和在线实践 平台相结合的方式，个人或小组实践，有基本技能训练、有DIY式的创新，线下线上完 成。三、教学目标通过课程学习，达成以下知识目标、能力目标和素质目标：.知识目标：了解人工智能的开展过程；了

5、解人工智能基本原理和人工智能的概念；掌握Phython开发环境和基本语法；了解图像的特征表示形式掌握图像分类和目标检测的概念掌握目标检测的基本原理掌握人脸识别的原理和方法掌握自然语言处理的开展状况与研究内容掌握语音识别和语音合成的基本流程了解无人驾驶的基本原理了解数据挖掘的基本原理和步骤.能力目标能简要分析人工智能的关键要素能联系生活关联人工智能能够分析典型应用场景和适用的人工智能技术能够使用Phython进行简单编程能够完成目标检测任务能够理解图像识别的应用能够通过人脸识别技术在平台中进行人脸识别的应用能够使用语音合成基础实现文本的自动朗读能够搭建简单的无人驾驶小车能够通过数据挖掘相关算法对

6、基本数据进行分析.素质目标：培养信息检索和归纳能力培养良好的计算思维培养良好的编程素养培养培养富于联想的创新思维和科学探索精神培养文明上网的意识培养敬业爱岗、精益求精的工匠精神培养工程角色的把握能力及建构性思维；培养团队合作、自主学习能力。四、课程内容和教学安排在内容选取上，根据人才培养目标、岗位要求和前后续课程的衔接，课程安排如下:表1课程内容和教学安排3周次内容（章节号、课题名称、实训工程名称）课时数授课方式1第一课人工智能的前世今生.人工智能的萌芽与早期开展.人工智能兀年.人工智能的迭起兴衰.中国人工智能的开展2讲授2笫二课从零开始认识人工智能.AI是什么？.AI的主要表现形式：主要研究

7、内容有哪些？2讲授3.回归(Regression)3第三课从零开始认识人工智能LAI基础技术：实现AI的技术有几多？.AI的应用领域.模式识别.人工智能伦理(Ethics of AI)2讲授+实践4第四课人工智能编程语言- Python.认识 Phython.Phython语言特点.为什么要学习Phython2讲授+实践5第五课人工智能编程语言- Python. 了解 Phython 变量.变量名.变量值.变量赋值2讲授+实践6第六课 人工智能编程语言- Python.认识数据类型.整数.浮点数.负数类型.布尔型.字符与字符串2讲授+实践7第七课 人工智能编程语言- PythonWhile循环

8、嵌套For-in循环嵌套While和for-in混合嵌套.循环嵌套的退出2讲授+实践8第八课人工智能编程语言-Python.认识列表.列表的遍历和操作.制作贪吃蛇游戏2讲授+实践9第九课人工智能编程语言- Python.认识元组.访问元组.连接元组.删除元组2讲授+实践10第十课 人工智能编程语言- PythonL函数的定义与调用.函数的参数和返回值,将函数存储在模块中2讲授+实践44.全局变量和局部变量11第十一课人工智能编程语言- PythonPhython的条件控制Phython的注释2讲授+实践12第十二课人工智能编程语言-Python1.任务1用Python实现杨辉三角2讲授+实践1

9、3第十三课 人工智能编程语言-Python2.任务2用Python实现词云图2讲授+实践14第十四课 人工智能编程语言- Python3.任务3用Python实现象棋棋盘2讲授+实践15第十五课物体识别.物体识别开展阶段.物体识别的任务划分.物体分类的相关技术.物体检测的相关技术.物体识别的特点2讲授+实践16第十六课物体识别.任务1数字识别.任务2目标检测2讲授+实践17第十七课人脸识别一计算机视觉的应用.人脸识别过程.人脸识别常用方法.人脸特征提取方法2讲授+实践18第十八课人脸识别一计算机视觉的应用 1,任务1人脸身份识别2讲授+实践19第十九课人脸识别一计算机视觉的应用2.任务2 AI

10、人脸融合技术2讲授+实践20第二十课生物信息识别.情绪识别.压力分析2讲授+实践21第二十一课生物信息识别.任务1情绪识别.任务2压力分析2讲授+实践22第二十二课自然语言处理.自然语言处理的开展历程.自然语言处理的两大流程2讲授+实践23第二十三课 自然语言处理.自然语言处理的层次理解.自然语言处理研究现状2讲授+实践24第二十四课自然语言处理.智能文本分析.机器人写诗2讲授+实践25第二十五课语音识别.语音识别.语音合成.智能语音应用中相关技术2讲授+实践26第二十六课语音识别.制作一个语音识别器.制作一个语音合成器2讲授+实践27第二十七课无人驾驶.无人驾驶系统基本组成.环境感知系统.定

11、位和导航.路径规划2讲授+实践28第二十八课无人驾驶L决策、规划和控制2.任务1无人驾驶小车自动循迹2讲授+实践29第二十九课数据挖掘.数据挖掘的定义.数据挖掘的步骤.数据挖掘的经典算法2讲授+实践30第三十课数据挖掘.任务1利用数据挖掘相关技术进行电影票房预 测.任务2基于决策树的分类实践2讲授+实践五、教学重难点.教学重点：Phython开发环境和基本语法；图像的特征表示形式图像分类和目标检测的概念目标检测的基本原理人脸识别的原理和方法自然语言处理的开展状况与研究内容针对这些教学重点，采用案例和工程教学相结合的方式。.教学难点：能够使用Phython进行简单编程能够完成目标检测任务能够理解

12、图像识别的应用能够通过人脸识别技术在平台中进行人脸识别的应用能够使用语音合成基础实现文本的自动朗读六、教学策略.教学模式：采用基于翻转课堂理念的校企对接教学模式：小型案例采用课堂讲授 的方式，大型案例采用翻转课堂的教学模式等；.教学方法：在教学过程中以学生为主、教师为辅，以平台实际案例应用为切入点, 将人工智能应用知识点通过案例内容讲解。.教学手段为学生设置AI学伴，让学习更轻松为教师设置AI助教，让教学更方便通过多种途径激发学生的学习兴趣面向问题的启发式教学课堂辩论与交互式教学.课程思政实施策略：七、教学组织与实施八、教材及课程资源.教材及教学参考书.教学资源恒智人工智能通识课程学习平台九、课程评价课程学习平台学习过程“留痕”，通过学习数据采集、大数据和人工智能分析，平 台对学习过程进行自动评分考核，使平时学习过程考核更客观。组建题库，自动组卷考 试，AI评分与教师评分相结合，使学习成果评价更科学，下表为平时成绩占60