人工智能云平臺部署與開發(fā)（微課版）-課程標準

一、課程基本信息課程名稱：AI云容器的開發(fā)與部署適用對象：計算機科學(xué)與技術(shù)、人工智能、云計算等相關(guān)專業(yè)學(xué)生建議課程時長：64學(xué)時先修課程：云計算基礎(chǔ)、Python編程、計算機網(wǎng)絡(luò)二、課程目標理論知識掌握：學(xué)生應(yīng)深入理解云容器的概念、原理及其在AI應(yīng)用開發(fā)中的作用。掌握TensorFlow等主流機器學(xué)習(xí)框架的基本原理和使用方法。理解并能描述AI云容器的開發(fā)流程，包括環(huán)境準備、服務(wù)安裝、應(yīng)用部署等步驟。實踐技能培養(yǎng)：學(xué)生應(yīng)能夠熟練使用Docker等容器技術(shù)，在云環(huán)境中部署和管理AI應(yīng)用。能夠利用TensorFlow等框架，在云容器中開發(fā)簡單的AI應(yīng)用，如手寫數(shù)字識別、商品銷量預(yù)測等。掌握JupyterNotebook等開發(fā)工具的使用，進行AI模型的訓(xùn)練和測試。綜合應(yīng)用能力：學(xué)生應(yīng)能夠?qū)⑺鶎W(xué)理論知識與實踐技能相結(jié)合，解決實際AI應(yīng)用開發(fā)中的問題。培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和解決問題的能力，鼓勵學(xué)生在云容器開發(fā)領(lǐng)域進行探索和實踐。三、教學(xué)內(nèi)容云容器基礎(chǔ)：介紹云容器的概念、原理及優(yōu)勢。虛擬機與云容器的對比，了解云容器的輕量級和高效性。Docker等容器技術(shù)的使用方法和基本操作。TensorFlow人工智能平臺：TensorFlow框架的基本原理和架構(gòu)。TensorFlow的安裝、配置及基本使用方法。TensorFlow在圖形分類、音頻處理、自然語言處理等領(lǐng)域的應(yīng)用案例。AI云容器的部署：準備云容器環(huán)境，包括虛擬機安裝、網(wǎng)絡(luò)配置等。安裝云容器服務(wù)，如Kubernetes等。部署私有倉庫，用于存儲和管理AI應(yīng)用鏡像。AI云容器的開發(fā)：在云容器中部署TensorFlow等機器學(xué)習(xí)框架。使用JupyterNotebook等工具進行AI模型的訓(xùn)練和測試。開發(fā)簡單的AI應(yīng)用，如手寫數(shù)字識別、商品銷量預(yù)測等，并部署到云容器中。案例分析與實踐：分析典型的AI云容器開發(fā)案例，了解其實現(xiàn)原理和開發(fā)流程。學(xué)生進行實踐操作，完成AI云容器的開發(fā)任務(wù)，并提交開發(fā)報告。四、教學(xué)方法與手段理論講授：通過PPT、視頻等多媒體手段，系統(tǒng)講解AI云容器的開發(fā)與部署知識。實踐操作：學(xué)生在實驗室環(huán)境中進行實際操作，完成云容器的部署、AI應(yīng)用的開發(fā)等任務(wù)。案例分析：通過分析典型的AI云容器開發(fā)案例，加深學(xué)生對課程內(nèi)容的理解和應(yīng)用。小組討論：鼓勵學(xué)生進行小組討論，分享學(xué)習(xí)心得和實踐經(jīng)驗，促進相互學(xué)習(xí)和提高。五、課程考核與評價建議平時成績（40%）：包括課堂參與度、作業(yè)完成情況、實踐操作表現(xiàn)等。建議期末項目（60%）：學(xué)生需完成一個AI云容器的開發(fā)任務(wù)，并提交開發(fā)報告和演示視頻。教師根據(jù)項目的創(chuàng)新性、實用性、完成度等方面進行評價。六、課程資源與支持教材與參考書：提供相關(guān)的教材、參考書和在線資源，供學(xué)生自主學(xué)習(xí)和參考。實驗室環(huán)境：提供配備有Docker、Kubernetes、TensorFlow等軟件和工具的實驗室環(huán)境，供學(xué)生進行實踐操作。教師指導(dǎo)：教師提供課程咨詢、答疑和指導(dǎo)，幫助學(xué)生解決學(xué)習(xí)中的問題和困難。七、課程改進與發(fā)展定期評估：定期對課程進行評估和反饋，了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和需求，及時調(diào)整教學(xué)內(nèi)容和方法。更新內(nèi)容：隨著云容器和A