一、課程目標使學生深入了解TensorFlow這一開源機器學習框架的基本原理、架構及其在不同應用場景（如圖形分類、音頻處理、自然語言處理等）中的優勢。讓學生學會在支持的系統上安裝和配置TensorFlow，并驗證其安裝是否成功。學生能夠理解Docker在AI云容器部署中的關鍵作用，掌握Docker的安裝、配置和基本使用方法。學生掌握如何從DockerHub等倉庫下載TensorFlow官方Docker映像，并成功部署TensorFlow云容器。通過“HelloWorld”程序的開發，體驗在TensorFlow云容器中進行AI應用開發的流程。利用TensorFlow云容器提供的資源和環境，進行簡單的AI模型訓練、推理和驗證。二、教學內容第一部分：學習TensorFlow人工智能平臺TensorFlow簡介：介紹TensorFlow的背景、發展歷程及其在機器學習領域中的地位。闡述TensorFlow的架構、核心組件及其工作原理。TensorFlow安裝與配置：講解TensorFlow支持的系統版本和硬件要求。演示如何使用pip安裝TensorFlow穩定版，并驗證安裝是否成功。TensorFlow應用場景：展示TensorFlow在圖形分類、音頻處理、自然語言處理等場景下的應用案例。分析這些案例的技術特點、實現方法和性能表現。第二部分：部署TensorFlow云容器Docker基礎：介紹Docker的概念、原理及其在容器化技術中的重要作用。講解Docker的安裝、配置和基本使用方法，包括鏡像的拉取、容器的創建和運行等。TensorFlowDocker映像：介紹TensorFlow官方Docker映像的存儲位置、版本信息和特點。演示如何從DockerHub等倉庫下載TensorFlow官方Docker映像。TensorFlow云容器部署：講解如何在Ubuntu系統上部署TensorFlow云容器。演示如何啟動運行TensorFlow云容器，并驗證其安裝是否成功。第三部分：使用TensorFlow開發“HelloWorld”程序“HelloWorld”程序開發流程：介紹在TensorFlow云容器中開發AI應用的基本流程，包括環境配置、代碼編寫、模型訓練和推理等。演示如何編寫一個簡單的“HelloWorld”程序，該程序應能夠利用TensorFlow進行基本的張量運算或模型推理。代碼實現與調試：引導學生編寫“HelloWorld”程序的代碼，并提供必要的指導和幫助。講解代碼調試的方法和技巧，幫助學生解決在開發過程中遇到的問題。結果展示與評估：展示學生編寫的“HelloWorld”程序的運行結果，并進行評估和總結。分析學生在開發過程中遇到的問題和困難，提出改進意見和建議。三、教學方法講授法、演示法、討論法、實踐操作法。四、教學步驟導入課程、講授新知識、演示與練習、討論與總結。五、教學評價課堂表現：觀察學生在課堂上的參與度、表現及反應，評價學生的學習態度。作業完成情況：布置與課程內容相關的作業，檢查學生的掌握情況。實踐技能：通過實際操作考核，評價學生的實踐技能水平。六、教學反思在教學過程中，教師應及時關注學生的學習