人工智能技術(shù)應(yīng)用導(dǎo)論（第2版）-教案

《人工智能技術(shù)應(yīng)用導(dǎo)論（第2版）》電子教案一、課程信息課程名稱：人工智能技術(shù)應(yīng)用導(dǎo)論（第2版）學(xué)時(shí)分配：64學(xué)時(shí)（理論40學(xué)時(shí)，實(shí)驗(yàn)24學(xué)時(shí)）適用專業(yè)：人工智能技術(shù)應(yīng)用、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)等課程類型：專業(yè)基礎(chǔ)課先修課程：計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)、Python編程基礎(chǔ)二、課程簡介本課程以黨的二十大報(bào)告中“構(gòu)建新一代信息技術(shù)和人工智能等新的增長引擎”為指導(dǎo)思想，系統(tǒng)介紹人工智能的基礎(chǔ)概念、技術(shù)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)生態(tài)及典型應(yīng)用。課程內(nèi)容涵蓋人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展、核心算法（機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、數(shù)據(jù)處理技術(shù)（Python工具與數(shù)據(jù)集）、AI大模型與AIGC應(yīng)用，以及人工智能面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。通過理論講解、案例分析和實(shí)驗(yàn)操作，幫助學(xué)生建立對人工智能技術(shù)全貌的認(rèn)知，掌握基礎(chǔ)開發(fā)技能，為后續(xù)專業(yè)學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。三、課程教學(xué)要求總體要求知識(shí)目標(biāo)：理解人工智能的基本概念、技術(shù)分類、發(fā)展歷程及產(chǎn)業(yè)生態(tài)；掌握Python數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)框架的基礎(chǔ)應(yīng)用。能力目標(biāo)：能使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與分析；能調(diào)用主流AI工具（如TensorFlow、scikit-learn）完成簡單模型訓(xùn)練；能體驗(yàn)和開發(fā)典型AI應(yīng)用（如人臉識(shí)別、AIGC）。素質(zhì)目標(biāo)：培養(yǎng)對人工智能技術(shù)的興趣與創(chuàng)新意識(shí)，樹立AI倫理與安全意識(shí)。具體要求理論教學(xué)：結(jié)合案例分析，注重概念理解與技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)梳理。實(shí)驗(yàn)教學(xué)：通過“StepbyStep”操作，完成AI工具調(diào)用、數(shù)據(jù)處理及模型訓(xùn)練任務(wù)。四、課程教學(xué)內(nèi)容總學(xué)時(shí)：64學(xué)時(shí)章節(jié)主要內(nèi)容重難點(diǎn)學(xué)時(shí)第1章人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展

（6學(xué)時(shí)）1.1人工智能的里程碑事件（AlphaGo、GPT-4等）

1.2AI發(fā)展三階段

1.3AI的賦能領(lǐng)域（感知、語言、推理等）

1.4AI與機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)系

1.5算法、算力與大數(shù)據(jù)

1.6產(chǎn)業(yè)生態(tài)與人才需求重點(diǎn)：AI核心概念、技術(shù)分類、產(chǎn)業(yè)生態(tài)

難點(diǎn)：AI賦能的層次區(qū)分、算法與算力的協(xié)同作用6第2章AI典型應(yīng)用展現(xiàn)與體驗(yàn)

（8學(xué)時(shí)）2.1科大訊飛平臺(tái)與AIGC工具

2.2GPT系列模型應(yīng)用開發(fā)

2.3微軟NewBing與Copilot

2.4人臉識(shí)別與智能機(jī)器人

2.5智能商務(wù)與視頻監(jiān)控重點(diǎn)：主流AI工具操作、AIGC應(yīng)用開發(fā)

難點(diǎn)：多模態(tài)模型調(diào)用與接口集成8（理論4+實(shí)驗(yàn)4）第3章Python數(shù)據(jù)處理

（8學(xué)時(shí)）3.1Python數(shù)據(jù)類型與處理模塊（NumPy、Pandas）

3.2數(shù)據(jù)集管理（MNIST、CTW）

3.3數(shù)據(jù)清洗與分析

3.4圖像處理技術(shù)重點(diǎn)：數(shù)據(jù)清洗與可視化

難點(diǎn)：圖像格式轉(zhuǎn)換與批量處理8（理論4+實(shí)驗(yàn)4）第4章機(jī)器學(xué)習(xí)及其典型算法應(yīng)用

（10學(xué)時(shí)）4.1機(jī)器學(xué)習(xí)類型與術(shù)語

4.2分類算法（KNN、決策樹、SVM）

4.3回歸與聚類算法

4.4應(yīng)用實(shí)例（手寫數(shù)字識(shí)別、房價(jià)預(yù)測）重點(diǎn)：分類與回歸算法原理

難點(diǎn)：模型調(diào)參與性能優(yōu)化10（理論6+實(shí)驗(yàn)4）第5章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其基礎(chǔ)算法應(yīng)用

（8學(xué)時(shí)）5.1神經(jīng)元模型與感知器

5.2前饋與反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

5.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LeNet-5）

5.4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）重點(diǎn)：反向傳播算法、CNN結(jié)構(gòu)

難點(diǎn)：RNN時(shí)序數(shù)據(jù)處理8（理論4+實(shí)驗(yàn)4）第6章深度學(xué)習(xí)及其典型算法應(yīng)用

（10學(xué)時(shí)）6.1TensorFlow框架與建模流程

6.2MNIST識(shí)別（全連接、CNN、RNN）

6.3高階API與模型保存重點(diǎn)：TensorFlow開發(fā)環(huán)境搭建

難點(diǎn)：模型分布式訓(xùn)練與回調(diào)機(jī)制10（理論4+實(shí)驗(yàn)6）第7章人工智能大模型與內(nèi)容生成

（8學(xué)時(shí)）7.1GPT-4與多模態(tài)大模型

7.2AIGC開發(fā)實(shí)例（文本、圖像生成）

7.3開放預(yù)訓(xùn)練模型調(diào)用重點(diǎn)：大模型應(yīng)用開發(fā)流程

難點(diǎn)：多模態(tài)數(shù)據(jù)融合處理8（理論4+實(shí)驗(yàn)4）第8章人工智能的機(jī)遇、挑戰(zhàn)與未來

（6學(xué)時(shí)）8.1AI行業(yè)應(yīng)用（金融、醫(yī)療、教育等）

8.2智能代工與產(chǎn)業(yè)變革

8.3AI倫理與安全挑戰(zhàn)重點(diǎn)：AI產(chǎn)業(yè)趨勢與倫理問題

難點(diǎn)：通用人工智能（AGI）的實(shí)現(xiàn)路徑6五、考核要求及成績評定考核方式：平時(shí)成績（20%）+實(shí)驗(yàn)報(bào)告（30%）+期末考試（50%）考核內(nèi)容：平時(shí)成績：課堂參與、作業(yè)完成度（如Python數(shù)據(jù)處理代碼提交）。實(shí)驗(yàn)報(bào)告：AI工具調(diào)用（如ChatGPT接口集成）、模型訓(xùn)練與結(jié)果分析。期末考試：選擇題（40%）+簡答題（30%）+案例分析（30%）。六、學(xué)生學(xué)習(xí)建議理論與實(shí)踐結(jié)合：重視實(shí)驗(yàn)課，通過復(fù)現(xiàn)案例代碼加深對算法的理解。關(guān)注行業(yè)動(dòng)態(tài)：定期閱讀AI領(lǐng)域資訊（如arXiv論文、AI開源社區(qū)）。參與項(xiàng)目實(shí)踐：利用Kaggle平臺(tái)或企業(yè)合作項(xiàng)目積累開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。七、課程改革與建議教學(xué)方法：采用“案例驅(qū)動(dòng)+項(xiàng)目導(dǎo)向”模式，引入企業(yè)真實(shí)場景（如電商推薦系統(tǒng)開發(fā)）。資源建設(shè)：搭建AI實(shí)驗(yàn)平臺(tái)（集成TensorFlow、PyTo