《人工智能通識》課程教案一、課程基本信息（1）課程名稱：人工智能通識。（2）課程代碼：[待定]。（3）課程學分：2學分。（4）總學時：32學時（理論學時：24學時，實踐學時：8學時）。（5）適用對象：職業教育本科、專業各專業學生、對人工智能感興趣的社會人士。（6）授課教師：[教師姓名]。（7）授課學期：[20XX—20XX學年第X學期]。二、課程目標（1）知識目標：理解人工智能的基本概念、核心技術、應用場景及倫理問題。（2）能力目標：掌握人工智能技術的應用能力，能夠通過實踐操作解決實際問題。（3）素質目標：培養學生的創新思維、團隊協作能力和科學精神。三、課程教案項目1：掌握人工智能基礎概念（第1周，2學時）教學目標：-理解人工智能的定義與發展歷程。-掌握人工智能的分類（強人工智能與弱人工智能）。-了解人工智能在現代社會中的作用。教學內容：（1）任務1.1：熟悉計算機基礎-計算的淵源-計算機的出現與發展-通用計算機與計算機語言-計算機建模與智能行為（2）任務1.2：定義人工智能-“人工”與“智能”的含義-人工智能的定義與分類-人工智能發展中的“中國風”教學方法：-講授法：通過PPT講解人工智能的基礎知識。-案例分析：結合實際案例，幫助學生理解人工智能的應用。課后作業：-完成教材中“作業”部分的題目。-寫一篇關于人工智能對現代社會影響的短文。實訓與思考：-討論：人工智能在未來生活中的潛在應用。項目2：培養數學素養與計算思維（第2周，2學時）教學目標：-理解數學素養的內涵及其對人工智能的意義。-掌握計算思維的概念與核心要素。教學內容：（1）任務2.1：理解數學素養與計算思維-數學是美的-數學素養的內涵與培養-模糊邏輯的定義（2）任務2.2：掌握計算思維與學科基礎-人工智能的學科基礎-計算思維的概念與核心要素-計算思維對人工智能的意義教學方法：-講授法：通過PPT講解數學素養與計算思維。-小組討論：討論計算思維在日常生活中的應用。課后作業：-完成教材中“作業”部分的題目。-選擇一個計算思維的應用場景，撰寫一篇小短文。實訓與思考：-實踐：通過簡單的編程練習，培養計算思維。項目3：熟悉數據科學與大數據技術（第3周，2學時）教學目標：-理解數據科學的核心要素。-掌握大數據的定義及其與人工智能的關系。教學內容：（1）任務3.1：從機械思維到數據思維-機械思維與數據思維的區別-數據科學的核心要素與應用場景（2）任務3.2：大數據思維與思維變革-大數據的定義與特點-思維轉變：樣本=總體、接受數據的混雜性、數據的相關關系教學方法：-講授法：通過PPT講解數據科學與大數據技術。-案例分析：結合實際案例，幫助學生理解大數據的應用。課后作業：-完成教材中“作業”部分的題目。-分析一個大數據應用案例，并撰寫報告。實訓與思考：-實踐：使用數據分析工具（如Excel）進行簡單的數據處理。項目4：理解智能體與智能體AI（第4周，2學時）教學目標：-理解智能體的定義、結構與性能度量。-掌握智能代理的工作過程及其應用。教學內容：（1）任務4.1：理解智能體和環境-智能體的定義與性能度量-智能體的任務環境與結構（2）任務4.2：熟悉智能代理與智能體AI-智能代理的定義與工作過程-智能代理系統的協同合作與典型應用教學方法：-講授法：通過PPT講解智能體與智能體AI。-小組討論：討論智能體在實際生活中的應用。課后作業：-完成教材中“作業”部分的題目。-設計一個簡單的智能代理系統，并撰寫設計思路。實訓與思考：-實踐：使用編程工具實現一個簡單的智能代理。項目5：熟悉機器學習（第5周，2學時）教學目標：-理解機器學習的基本概念與發展歷程。-掌握常見的機器學習算法及其應用。教學內容：（1）任務5.1：什么是機器學習-機器學習的定義與發展歷程-監督學習、無監督學習與強化學習（2）任務5.2：機器學習算法-回歸算法、K-近鄰算法、決策樹算法、貝葉斯算法等教學方法：-講授法：通過PPT講解機器學習的基本概念與算法。-案例分析：結合實際案例，幫助學生理解機器學習的應用。課后作業：-完成教材中“作業”部分的題目。-使用Python實現一個簡單的機器學習算法。實訓與思考：-實踐：通過機器學習框架（如scikit-learn）進行簡單的數據分類。項目6：理解神經網絡與深度學習（第6周，2學時）教學目標：-理解神經網絡的基本結構與學習機制。-掌握深度學習的定義及其與機器學習的關系。教學內容：（1）任務6.1：熟悉神經系統與神經網絡-神經系統的結構與學習機制-人工神經網絡的研究與發展（2）任務6.2：了解卷積神經網絡-卷積神經網絡的結構與應用-遷移學習與強化學習教學方法：-講授法：通過PPT講解神經網絡與深度學習。-案例分析：結合實際案例，幫助學生理解深度學習的應用。課后作業：-完成教材中“作業”部分的題目。-使用深度學習框架（如TensorFlow）實現一個簡單的圖像分類模型。實訓與思考：-實踐：通過深度學習框架進行簡單的圖像識別。項目7：熟悉圖像識別與計算機視覺（第7周，2學時）教學目標：-理解圖像識別與計算機視覺的基本概念。-掌握智能圖像處理技術及其應用。教學內容：（1）任務7.1：熟悉模式識別與圖像識別-模式識別與圖像識別的定義-圖像識別的主要方法（2）任務7.2：掌握智能圖像處理技術-圖像采集、預處理、分割、目標識別與跟蹤教學方法：-講授法：通過PPT講解圖像識別與計算機視覺。-案例分析：結合實際案例，幫助學生理解圖像處理的應用。課后作業：-完成教材中“作業”部分的題目。-使用OpenCV實現一個簡單的圖像處理程序。實訓與思考：-實踐：通過OpenCV進行簡單的圖像識別與處理。項目8：熟悉自然語言處理與大語言模型（第8周，2學時）教學目標：-理解自然語言處理的功能與能力。-掌握大語言模型的工作原理及其應用。教學內容：（1）任務8.1：理解自然語言處理的功能與能力-自然語言處理的研究內容-深度學習對自然語言處理的影響（2）任務8.2：大語言模型工作原理-詞元及其標記化-詞嵌入與生成模型教學方法：-講授法：通過PPT講解自然語言處理與大語言模型。-案例分析：結合實際案例，幫助學生理解自然語言處理的應用。課后作業：-完成教材中“作業”部分的題目。-使用Python實現一個簡單的自然語言處理程序。實訓與思考：-實踐：通過大語言模型（如ChatGPT）進行簡單的文本生成。項目9：掌握生成式人工智能技術（第9周，2學時）教學目標：-理解生成式人工智能的定義與應用場景。-掌握多模態生成技術與提示工程原理。教學內容：（1）任務9.1：熟悉生成式人工智能-生成式人工智能的定義與應用場景-大語言模型的幻覺與發展趨勢（2）任務9.2：熟悉多模態生成技術-多模態生成的關鍵技術與應用場景（3）任務9.3：掌握提示工程原理-提示工程的定義與應用教學方法：-講授法：通過PPT講解生成式人工智能技術。-案例分析：結合實際案例，幫助學生理解生成式人工智能的應用。課后作業：-完成教材中“作業”部分的題目。-使用生成式人工智能工具（如Midjourney）進行簡單的圖像生成。實訓與思考：-實踐：通過生成式人工智能工具進行簡單的文本或圖像生成。項目10：掌握人工智能技術的應用（第10周，2學時）教學目標：-理解AIGC的文本生成技術及其應用。-掌握預測分析、智能推薦系統與游戲技術。教學內容：（1）任務10.1：掌握AIGC的文本生成技術-文本摘要、詩歌生成、對話系統、多語種翻譯（2）任務10.2：理解預測、推薦和游戲技術-大數據預測分析、智能推薦系統、游戲科技教學方法：-講授法：通過PPT講解人工智能高級應用技術。-案例分析：結合實際案例，幫助學生理解高級應用技術的應用。課后作業：-完成教材中“作業”部分的題目。-使用AIGC工具實現一個簡單的文本生成或圖像生成任務。實訓與思考：-實踐：通過智能推薦系統框架（如Surprise）進行簡單的推薦系統設計。項目11：熟悉機器人及其智能化（第11周，2學時）教學目標：-理解傳統機器人學的基本概念。-掌握機器人與AIGC的結合方式及其應用。教學內容：（1）任務11.1：熟悉傳統機器人學-傳統機器人學的定義與應用-機器人“三原則”與機器感知（2）任務11.2：結合機器人與AIGC-智能與非智能機器人的區別-AIGC在機器人中的應用教學方法：-講授法：通過PPT講解機器人及其智能化。-案例分析：結合實際案例，幫助學生理解機器人技術的應用。課后作業：-完成教材中“作業”部分的題目。-設計一個簡單的機器人應用方案，并撰寫設計思路。實訓與思考：-實踐：通過機器人編程工具（如ROS）進行簡單的機器人控制。項目12：掌握群體智能技術（第12周，2學時）教學目標：-理解群體智能的基本原理與機制。-掌握群體智能算法及其應用。教學內容：（1）任務12.1：向蜜蜂學習群體智能-群體智能的兩種機制-蟻群算法、微粒群優化算法（2）任務12.2：群體智能的應用與發展-群體智能的基本原則與特點-群體智能在優化算法中的應用教學方法：-講授法：通過PPT講解群體智能技術。-小組討論：討論群體智能在實際生活中的應用。課后作業：-完成教材中“作業”部分的題目。-使用Python實現一個簡單的蟻群算法。實訓與思考：-實踐：通過群體智能算法解決一個簡單的優化問題。項目13：理解人工智能倫理與安全（第13周，2學時）教學目標：-理解人工智能面臨的倫理挑戰。-掌握構建“可信賴”人工智能系統的方法。教學內容：（1）任務13.1：人工智能面臨的倫理挑戰-智能機器與人類的關系-數據共享與機器人權利（2）任務13.2：構建“可信賴”人工智能系統-人工智能倫理與安全-歐盟可信賴的倫理準則教學方法：-講授法：通過PPT講解人工智能倫理與安全。-小組討論：討論人工智能倫理問題及其解決方案。課后作業：-完成教材中“作業”部分的題目。-撰寫一篇關于人工智能倫理問題的小論文。實訓與思考：-討論：如何在實際應用中確保人工智能系統的倫理性和安全性。項目14：求索人工智能創新發展（第14周，2學時）教學目標：-理解人工智能創新發展的現狀與趨勢。-探索通用人工智能的架構與未來發展方向。教學內容：（1）任務14.1：人工智能創新發展與社會影響-人工智能發展的啟示與現狀-人工智能的極限與頂級趨勢（2）任務14.2：通用人工智能架構-傳感器與執行器-意識與感質教學方法：-講授法：通過PPT講解人工智能創新發展。-小組討論：討論人工智能未來發展的可能性。課后作