人工智能概论 课程标准

附件3《人工智能概论》课程代码：适用专业：编制人：审核人：制订日期：所属学院：目录一、课程基本信息 1二、课程性质与定位 1（一）课程性质 1（二）课程定位 1三、课程目标与要求 2（一）知识目标 2（二）能力目标 3（三）素质（思政）目标 3四、课程设计 4五、课程结构和内容 5（一）课程结构 5（二）课程内容与要求 6六、教学实施与保障 11（一）教师团队 11（二）教学条件与环境 12（三）教学方法与手段 12（四）课程资源 12七、教学评价 12八、其他说明 13九、授课进程与安排 13《人工智能概论》课程标准一、课程基本信息课程名称：人工智能概论课程代码：XXX课程性质：公共基础课课程类型：B类（理论+实践）参考课时：32课程学分：2开课学院：XXX学院合作单位：中国移动（浙江）创新研究院、华为、达内教育等等适用专业（层次）：全校各专业（普高/单考单招/中高职一体化/现代学徒制等）前导课程：无后续课程：《计算机网络技术》、《网络操作系统》职业资格：开设学期：大一第1学期或第2学期编制日期：2024年10月17日编制人：审核人：2024年10月17日专业(教研室）主任：二、课程性质与定位（一）课程性质《人工智能概论》是高职院校的计算机公共基础课，总学时为32，在大一第1学期或第2学期开设。它是进一步学习《计算机网络技术》、《网络操作系统》课程的基础。（二）课程定位《人工智能概论》是全校各专业学生必修或限定选修的公共基础课程。学生通过学习本课程，能够增强人工智能素养、人工智能思维和人工智能基本应用能力、促进数字化创新与发展能力、树立正确的信息社会价值观和责任感，为其职业发展、终身学习和服务社会奠定基础。全面贯彻党的教育方针，落实立德树人根本任务，满足国家人工智能发展战略对人才培养的要求，围绕各专业对人工智能学科核心素养的培养需求，吸纳人工智能领域的前沿技术，通过理实一体化教学，提升学生应用人工智能技术解决问题的综合能力，使学生成为德智体美劳全面发展的高素质技术技能人才。三、课程目标与要求课程目标是通过理论知识学习、技能训练和综合应用实践，使学生的人工智能素养、人工智能思维和人工智能基本应用能力得到全面提升。本课程通过丰富的教学内容和多样化的教学形式，帮助学生认识人工智能技术对人类生产、生活的重要作用，了解现代社会人工智能技术发展趋势，理解人工智能社会特征并遵循人工智能社会规范；使学生掌握常用的人工智能工具软件和人工智能基本应用技术，了解云计算、大数据、物联网、5G通信技术等新兴信息技术，具备支撑专业学习的能力，能在日常生活、学习和工作中综合运用人工智能技术解决问题；使学生拥有团队意识和职业精神，具备独立思考和主动探究能力，为学生职业能力的持续发展奠定基础。(一）知识目标1.掌握人工智能的定义及分类，熟悉图灵测试，了解人工智能研究的符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派的主要观点，掌握人工智能的主要研究领域，了解“ChatGPT”“文心一言”“通义千问”“KimiChat”等大语言模型；2.理解大数据、物联网、云计算、5G通信技术等的概念、特性，并了解其相关应用；3.熟悉智能芯片的基础知识、我国智能芯片产业发展状况，了解人工智能开发框架；4.掌握机器学习的基础知识，理解线性回归、支持向量机、决策树、K近邻算法、K均值聚类算法、关联分析、深度学习等机器学习算法的工作原理；5.掌握人工神经网络和深度学习的基础知识，理解卷积神经网络、循环神经网络的工作原理及应用场景；6.掌握计算机视觉、图像处理、人脸识别的技术原理，掌握人脸检测、人脸配准、人脸属性识别、人脸特征提取、人脸比对、人脸验证、人脸识别、人脸检索、人脸聚类、人脸活体检测等人脸识别基本技术；7.熟悉自然语言处理的基础知识，熟悉自然语言处理的一般流程、自然语言理解的层次，了解机器翻译、语音识别和语音合成；（二）能力目标1.会正确认识人工智能在经济社会发展中的作用，会使用人工智能诗歌写作、文心一言等工具；2.会能够针对大数据、物联网、云计算、5G通信技术具体应用功能，阐述其实现原理，能够理解大数据、物联网与人工智能的关系，会使用百度网盘、二维码分享等工具；3.会正确认识我国芯片的发展水平、产业现状和国际地位，能够理解人工智能开发框架的作用，能够阐述我国人工智能芯片领域的企业及其特点和优势；4.会针对机器学习具体应用功能，阐述其实现原理，会针对工作生活场景中的具体需求，选择合适的机器学习算法；5.会针对人工神经网络与深度学习具体应用功能，阐述其实现原理，会针对工作生活场景中的具体需求，提出人工神经网络与深度学习技术解决思路，会使用深度学习可视化工具Playground；6.会针对计算机视觉的具体应用功能，阐述其实现原理，会针对工作生活场景中的具体需求，提出计算机视觉技术的解决思路，会使用图像处理技术、人脸识别技术；7.会针对自然语言处理具体的应用功能，阐述其实现原理，会针对工作生活场景中的具体需求，提出自然语言处理技术解决思路，会使用百度在线翻译、科大讯飞AI等工具；8.会针对本专业领域中的具体需求，提出人工智能技术解决思路。（三）素质（思政）目标1.具有提出问题、分析问题、解决问题的能力；2.具有能够适应社会和一定的创新能力；3.具有团队合作的能力；4.具有良好的心理素质和法律法规、职业道德素质；5.具有诚实正直、专业信心等方面的基本品性素质；6.具有自然的言谈举止、坦然的心态、让人喜欢与赢得尊重的交往素质；7.具有追求毅力，包括职业定位、个人规划、挫折承受力等必备素质；8.具有专业自信心、持之以恒、积极进取、自强不息的向上精神素质；9.具有洞察力、应变思维、创造性意识、影响他人等的能力素质；10.具有一定的心理承受力和参与意识，树立自信心和成功欲。四、课程设计1.课程设计理念与思路课程以立德树人为根本，以职业化为特色，以典型人工智能相关案例为载体，以培养学生专业能力、社会能力、学习能力为目标，以服务应用、服务市场为宗旨，适当降低理论难度，加强实践技能训练，培养分析实际问题，解决实际问题的能力，提升职业素养和职业技能。课程内容涉及人工智能发展史、人工智能政策、大数据、云计算、智能芯片、机器学习、深度学习、人工智能应用等基础知识、内在关系及运行规律。课程设计的基本思路和原则：一是以学生为中心，强调立德树人，突出职业精神、创新精神和实践能力培养；二是以人工智能素养和人工智能应用能力培养为核心，选取国内外人工智能典型案例，注重中国人工智能发展趋势和应用前景剖析；三是面向“人工智能+”教学改革，关注服务正式学习与非正式学习，支撑数字化时代高职院校推进混合教学、翻转课堂教学、案例教学等多类型教学改革与实践。在教学过程中，要通过校企合作、校内实训基地建设等多种途径，采取工学交替、半工半读等形式，充分开发学习资源，给学生提供丰富的实践机会。2.课程设计框架本课程设计7个章节（项目），每个章节（项目）都有实训任务，教学内容安排由易到难，由简单到复杂，层层推进。及时将产业发展的新技术、新工艺、新规范纳入教学内容，反映典型岗位（群）职业能力要求，并吸收行业企业技术人员、能工巧匠等参与教学内容的设计与修订。本课程的框架如下图所示。序号章节（项目）1第1章人工智能概述2第2章人工智能生态3第3章人工智能软/硬件平台4第4章机器学习5第5章人工神经网络与深度学习6第6章计算机视觉7第7章自然语言处理五、课程结构和内容（一）课程结构根据人才培养方案和岗位职业技能要求，按照“人工智能+”的相关要求，将教学内容设计为“人工智能概述”“人工智能生态”“人工智能软/硬件平台”“机器学习”“人工神经网络与深度学习”“计算机视觉”“自然语言处理”等7个教学章节，课程任务及课时安排见表1。表1课程任务及课时安排章节实训任务学时该章学时第1章人工智能概述任务1体验人工智能诗歌写作24任务2文心一言2第2章人工智能生态任务1使用百度网盘24任务2二维码分享2第3章人工智能软/硬件平台任务1人工智能芯片相关企业调研44第4章机器学习任务1“形色”识别植物66第5章人工神经网络与深度学习任务1体验神经网络可视化工具Playground66第6章计算机视觉任务1体验百度人脸检测与属性分析44第7章自然语言处理任务1体验在线智能翻译24任务2体验讯飞AI2（二）课程内容与要求《人工智能概论》课程具体教学内容和教学要求如表2所示。表2课程内容与要求章节（项目/模块/单元）教学目标教学内容教学建议学习评价参考学时第1章人工智能概述知识目标1.掌握人工智能的定义及分类；2.熟悉图灵测试；3.熟悉人工智能研究的符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派的主要观点；4.熟悉人工智能的主要研究领域：感知问题、模式识别、博弈、搜索、自然语言处理、专家系统和机器人学；5.了解“ChatGPT”“文心一言”“通义千问”“KimiChat”等大语言模型6.了解人工智能的发展史和我国人工智能的发展状况。能力目标1.能够正确认识人工智能在经济社会发展中的作用；2.能够举例说明人工智能在工作、学习、生活中的应用；3.会使用人工智能诗歌写作、文心一言等工具。素质（思政）目标1.通过人工智能起源与发展史的学习，培养学生的科学精神、奋斗精神和开拓创新精神；2.学习人工智能科学家的先进事迹，培养学生探索未知、追求真理、勇攀科学高峰的责任感和使命感；3.通过对我国人工智能发展状况的了解，激发学生科技报国的家国情怀和使命担当。1.人工智能的概念；2.人工智能的发展；3.人工智能的分类；4.人工智能研究的主要学派；5.人工智能的主要研究领域1.课前书本预习2.任务驱动3.线上线下混合式教学4.融入课程思政5.重点：人工智能基本概念、图灵测试6．难点：人工智能研究的三个学派1.知识点测试2.技能操作练习效果，课中实践并抽查3.精益求精、团队合作4第2章人工智能生态知识目标1.理解大数据的概念、特性，并了解其相关应用；2.理解物联网的概念、技术架构、特点、未来趋势，并了解其相关应用；3.理解云计算的概念、特点、分类、服务模式，并了解其相关应用；4.理解5G通信技术的概念、关键技术，并了解其相关应用。能力目标1.能够针对大数据、物联网、云计算、5G通信技术具体应用功能，阐述其实现原理；2.能够理解大数据、物联网与人工智能的关系；3.会使用百度网盘、二维码分享等工具。素质（思政）目标1.通过大数据、物联网、云计算、5G通信技术的学习，培养学生的探索创新精神；2.通过大数据案例的学习，培养学生的提出问题、分析问题、解决问题的能力；3.通过对我国5G网络建设状况的了解，激发学生科技报国的家国情怀和使命担当。1.大数据；2.物联网；3.云计算；4.5G通信技术。1.课前书本预习2.任务驱动3.线上线下混合式教学4.融入课程思政5.重点：大数据的四大特性、物联网的技术架构。6．难点：云计算的特点、5G的关键技术。1.知识点测试2.技能操作练习效果，课中实践并抽查3.精益求精、团队合作4第3章人工智能软/硬件平台知识目标1.掌握芯片的定义、分类和制造工艺；2.掌握智能芯片的概念、分类和特点；3.了解摩尔定律；4.了解智能芯片产业发展状况；5.了解人工智能开发框架及其核心特征；6.了解国内外人工智能开发框架的发展进程及其优缺点。能力目标1.能够正确认识我国芯片的发展水平、产业现状和国际地位；2.能够理解人工智能开发框架的作用；3.能够阐述我国人工智能芯片领域的企业及其特点和优势。素质（思政）目标1.通过学习芯片制造工艺，培养学生精益求精的专业精神、职业精神和工匠精神；2.通过学习智能芯片产业发展状况，激发学生自主创新、科技报国的家国情怀和使命担当；3.通过对我国智能芯片相关公司和产品的了解，培养学生的创新创业意识，激发爱国热情。1.芯片是人工智能的算力基础；2.智能芯片；3.人工智能开发框架。1.课前书本预习2.任务驱动3.线上线下混合式教学4.融入课程思政5.重点：智能芯片的类型和特点。6．难点：人工智能开发框架的作用。1.知识点测试2.技能操作练习效果，课中实践并抽查3.精益求精、团队合作4第4章机器学习知识目标1.掌握机器学习的概念及发展历程；2.掌握监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等机器学习类型；3.理解线性回归、支持向量机、决策树、K近邻算法、K均值聚类算法、关联分析、深度学习等机器学习算法的工作原理；4.了解机器学习的应用。能力目标1.能够针对机器学习具体应用功能，阐述其实现原理；2.能够针对工作生活场景中的具体需求，选择合适的机器学习算法；3.会利用线性回归预测房屋价格；4.会使用“形色”工具识别植物。素质（思政）目标1.通过学习机器学习算法思想，对学生进行科学思维方法训练、激发学习热情；2.通过学习机器学习算法，提高学生分析与解决复杂问题的能力；3.通过学习拓展知识，培养学生团队合作精神和精益求精的专业精神。1.机器学习概述；2.机器学习类型；3.机器学习常用算法。1.课前书本预习2.任务驱动3.线上线下混合式教学4.融入课程思政5.重点：监督学习、无监督学习和半监督学习的联系与区别。6．难点：强化学习、支持向量机。1.知识点测试2.技能操作练习效果，课中实践并抽查3.精益求精、团队合作6第5章人工神经网络与深度学习知识目标1.掌握人工神经网络的概念及发展历程；2.掌握生物神经元、MP模型的结构和工作过程；3.理解感知机模型及学习过程；4.掌握BP神经网络的结构及算法思想；5.掌握深度学习的概念；6.理解卷积神经网络、循环神经网络的工作原理及应用场景；7.了解常用激活函数及特点。能力目标1.能够针对人工神经网络与深度学习具体应用功能，阐述其实现原理；2.能够针对工作生活场景中的具体需求，提出人工神经网络与深度学习技术解决思路；3.会使用深度学习可视化工具Playground和手写数字识别素质（思政）目标1.通过深度学习的教学，培养学生探索未知、追求真理、勇攀科学高峰的责任感和使命感；2.通过学习BP神经网络、卷积神经网络和循环神经网络，提高学生正确认识问题、分析问题和解决问题的能力；3.通过学习孙剑等科学家的人物事迹，培养学生的科学精神、奋斗精神和开拓创新精神。1.人工神经网络概述；2.MP模型；3.感知机；4.BP神经网络；5.深度学习。1.课前书本预习2.任务驱动3.线上线下混合式教学4.融入课程思政5.重点：感知机、激活函数。6．难点：卷积神经网络和循环神经网络。1.知识点测试2.技能操作练习效果，课中实践并抽查3.精益求精、团队合作6第6章计算机视觉知识目标1.掌握计算机视觉、图像处理、人脸识别的概念；2.理解图像的基本原理、人脸识别应用背后的技术原理；3.了解计算机视觉系统、人脸识别的一般步骤；4.掌握人脸检测、人脸配准、人脸属性识别、人脸特征提取、人脸比对、人脸验证、人脸识别、人脸检索、人脸聚类、人脸活体检测等人脸识别基本技术；5.了解人脸识别的应用。能力目标1.能够针对计算机视觉具体应用功能，阐述其实现原理；2.能够针对工作生活场景中的具体需求，提出计算机视觉技术解决思路；3.会使用物体图像识别、人脸识别技术。素质（思政）目标1.通过学习计算机视觉知识，培养学生科学精神，激发学生科技报国情怀；2.通过学习人工智能领域科技成果案例，加强爱国主义教育、增强民族自信心、自豪感；3.通过学习计算机视觉应用，培养学生追求真理，勇攀科学高峰的责任感和使命感。1.计算机视觉概述；2.图像处理与视觉系统；3.人脸识别。1.课前书本预习2.任务驱动3.线上线下混合式教学4.融入课程思政5.重点：计算机视觉6．难点：图像处理技术和人脸识别技术。1.知识点测试2.技能操作练习效果，课中实践并抽查3.精益求精、团队合作6第7章自然语言处理知识目标1.了解自然语言处理的概念、发展历程和应用；2.掌握自然语言处理的构成；3.熟悉自然语言处理的一般流程：语料获取、语料预处理、特征工程、模型训练和模型评价；4.熟悉自然语言理解的层次：语音分析、词法分析、句法分析、语义分析和语用分析；5.了解机器翻译的基本原理、方法及应用；6.了解语音识别的定义、发展历程及应用；7.了解语音合成的概念及应用。能力目标1.能够针对自然语言处理具体应用功能，阐述其实现原理；2.能够针对工作生活场景中的具体需求，提出自然语言处理技术解决思路；3.会使用在线智能翻译、科大讯飞AI等工具。素质（思政）目标1.通过学习自然语言处理，培养学生不怕困难、勇于攻关、自强不息的科学精神；2.通过学习百度、科大讯飞、搜狗等公司在机器翻译、语音识别等领域的科技成果案例，培养学生爱国情怀，增强民族自信心、自豪感；3.通过学习自然语言处理系统的应用，培养学生追求真理，勇攀科学高峰的责任感和使命感。1.自然语言处理概述；2.自然语言理解；3.机器翻译；4.语音识别；5.语音合成。1.课前书本预习2.任务驱动3.线上线下混合式教学4.融入课程思政5.重点：自然语言理解。6．难点：语音识别和语音合成。1.知识点测试2.技能操作练习效果，课中实践并抽查3.精益求精、团队合作6六、教学实施与保障（一）教师团队深化校企合作、跨界融合，通过整合校内外优质教师资源，选聘行业企业高级技术及管理人员，吸纳和选拔课程名称、课程内容相同或相近的校内外授课教师，组建一直师德师风高尚、分工协作合理、知识技能互补、专兼结合的高水平“双师型”结构化课程团队，打造知识结构、年龄结构、职称结构及模块化分工合理的课程建设共同体。1.课程负责人任职条件：课程负责人应具有中级及以上职称，具有双师素质，需要定期到企业挂职锻炼，时刻掌握行业的最新动态，准确把握IT服务各岗位的职业能力。在理论与实践上有较高的深度和宽度。2.课程团队组建要求：课程团队至少3人以上，应至少包含1名企业教师。成员教师具有双师素质，要定期参加与课程相关的理论与实践培训，经常与行业资深人士沟通交流。（二）教学条件与环境说明：教学条件与环境主要指支撑课程教学所需要的校内外教学场地、实训及软硬设施。主要包括：1.教学场地：机房实训室。2.硬件设施：满足教学要求的交换机、路由器、防火墙等硬件设施。3.软件设施：支撑正常教学的多媒体教学软件、人工智能工具软件等。（三）教学方法与手段1.教学方法：教学中，坚持从实际应用出发，从工作过程出发，从项目出发，以“数据→算力→算法→应用”为主线，采用“项目引导、任务驱动”的方式展开。在宏观教学设计上突破以知识点的层次递进为体系的传统模式，而是将职业工作过程系统化，以工作过程为参照系，按照工作过程来组织和讲解知识，培养学生的职业技能和职业素养。实现从填鸭式的理论教学转变为偏重于经验总结的过程性知识自主学习的目的。采用由基础到应用的顺序来逐步学习，并树立学生终身学习的观念。2.教学手段：熟练运用AI、VR、AR、MR等现代信息技术教学手段进行课程教学。同时依托信息化技术开展翻转课堂、混合式教学探索与设计。（四）课程资源1.教材选用教材选用黄林国主编的《人工智能概论》,电子工业出版社，2024年07月。教材以培养学生人工智能素养、人工智能思维和人工智能基本应用能力为设计理念，面向高职高专院校各专业学生，使用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了人工智能的基本概念、基本知识和相关应用。教材主要内容包括：人工智能概述、人工智能生态、人工智能软硬件平台、机器学习、人工神经网络与深度学习、计算机视觉和自然语言处理等。2.教学资源开发与利用基本教学资源主要包括教案、教学课件、微视频、实训指导、仿真文件、参考资料、习题库等资源；拓展教学资源主要包括在线课程、案例库、专题讲座库、作业库、在线自测/考试系统、虚拟/仿真实验实训、素材资料等多形式支持在线学习的数字化教学资源。七、教学评价本课程建议按百分制考