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1、人工智能导论课程名称：人工智能导论开课部门：信息工程学院学时：60参与制（修）企业：广东恒电科技股份制（修）订人：日期：一、课程定位课程标准课程代码：适用对象（专业）：各理科专业和局部 文科专业学分：3.5课程类型：理实一体化审定人：日期：1 .课程性质本课程是全校的公共基础课程，旨在服务产业数字化升级，推动专业数字化改造， 培养学生以人工智能为核心信息技术素养。课程可开设在第一学期或第二学期。2 .课程作用数字社会，以人工智能为核心的新一代信息技术改变了社会、改变了产业，产业走 向数字化，也改变了人才的知识结构和能力结构，高等职业学校纷纷进行专业数字化改 造升级，以适应数字经济开展和人才知识
2、与能力结构的升级。本课程是中等职业学校人 工智能通识课程，其目的是使学生了解人工智能技术开展，认识人工智能对人类社会生 产、生活方式的影响，掌握Python基本语法并能进行简单编程，学习人工智能基本知 识和基本技术，了解其在各行各业的基本应用，训练富于联想的计算思维、编程思维和 创新思维，培养人工智能信息技术核心素养。通过本课程学习，为下一步的专业学习打 下基础。3 .课程衔接本门课程无前导课程，后续课程为各专业具备数字化内涵的课程。二、教学设计思想本课程遵循思政引领、教学内容“真、准、新”、服务专业数字化转型升级理念， 选用AI技术活化传承中华优秀传统文化等多种思政元素，润物无声、立德树人，
3、涵养 以科技创新为特色的工匠精神。内容来自人工智能在各行各业应用的真实职业工作场 景，并融入人工智能在物体识别、无人驾驶等领域的最新技术应用，表达教学内容的“真、授课计划编制提纲总学时60开设学期数1本学期计划完学时数60授课班级教学 周数周学时理论 学时实践学时习题课 学时复习课 学时机动学时22计算机应用技术1-3班154322811教材名称人工智能导论版本第一版编者余明辉出版社人民邮电出版社教材 性质是否高职高专教材是口否教育部规划教材口 教育部精品教材口 自编教材口讲义口其它 编制说明（内容包括计划编制的依据，对课程标准中教学内容、教材的调整及依据、计划执行过程中 需注意的问题以及其它
4、需说明的问题等）21世纪，以人工智能为标志的技术革命将信息技术推进一个新的时代。人工智能是计 算机科学与技术的一个前沿学科，信息技术与人工智能的融合，催生新的产业，对人才提出 新要求。人工智能导论为所有专业通识课，其目的是使学生初步了解人工智能的基本原 理，初步学习和掌握人工智能的基本技术，以便拓宽知识面，并为进一步学习和应用奠定基 础。重点与难点重点：人工智能开展史、人工智能主要研究方向、人工智能编程语言、物体以别、人脸识别、 生物信息识别、语音识别、自然语言处理、无人驾驶、数据挖掘等。难点：人工智能编程语言、人脸识别、语音识别。学生学习情况分 析及对策：授课的学生是大一的学生，大局部学生没
5、有编程基础，对人工智能技术应用感兴趣，所 以针对这些学生，课堂使用案例情景导入和实际应用相结合的方式来引导学生了解人工智 能，了解人工智能应用，从而引导学生如何结合专业实现人工智能的应用。学生学习目标：本课程为入门级人工智能课程，学生可以实现“零基础”学习人工智能，学生能具有适应 创新型国家开展需要的人文素养、职业道德和社会责任感，能够运用人工智能专业知识和技 术，对人工智能中复杂工程问题给出解决方案，并予以成功实现，到达专业技术水平，能够 不断学习、更新知识，持续提升综合能力和业务水平。教学方法和 手段学习方法和手段：针对学生的水平和课程的性质，首先采用理论教学与工程案例式教学 方法同时进行
6、授课，工程案例为主线，将理论知识用案例穿插起来，采用“展示-演示-模仿 -实践-提高”的一体化教学模式，充分开掘学生的创新能力。其次通过线上线下混合式学习 方式，更好的充分利用时间进行学习。10考核方式（内容包括课程形成性考核的内容和终结性考核的方式，以及课程考核成绩的评定标准）1、人工智能理论笔试考试。2、实践平台实践成绩。学生最终成绩按如下比例换算：最终成绩=考勤*0. 2+平时课堂表现*0. 1+平时实践*0. 4+期末考试*0. 311授课计划表周次内容(章节号、课题名称、实训工程名称)课时数授课方式教学场所1第一课人工智能的前世今生1、人工智能的萌芽与早期开展2、人工智能元年3、人工
7、智能的迭起兴衰4、中国人工智能的开展2讲授机房2第二课从零开始认识人工智能主要内容以及教学目的：1、AI是什么？2、AI的主要表现形式：主要研究内容有哪些？3、回归(Regression)2讲授机房3第三课从零开始认识人工智能主要内容与教学目的：1、AI基础技术:实现AI的技术有几多？2、AI的应用领域3、模式识别4、人工智能伦理(Elhics of AI)2讲授+实践机房4第四课 人工智能编程语言- Python1、认识 Phython2、Phython语言特点3、为什么要学习Phython2讲授+实践机房5第五课人工智能编程语言- Python 主要内容与教学目的：1、了解 Phython
8、 变量2、变量名3、变量值4、变量赋值2讲授+实践机房6第六课人工智能编程语言-Python 主要内容与教学目的：1、认识数据类型2、整数3、浮点数4、负数类型5、布尔型6、字符与字符串2讲授+实践机房7第七课人工智能编程语言-Python 主要内容与教学目的：1、While循环嵌套2、For-in循环嵌套2讲授+实践机房12133、Whi 1 e和for-in混合嵌套4、循环嵌套的退出8第八课人工智能编程语言-Python 主要内容与教学目的：1、认识列表2、列表的遍历和操作3、制作贪吃蛇游戏2讲授+实践机房9第九课人工智能编程语言- Python 主要内容与教学目的：1、认识元组2、访问元
9、组3、连接元组4、删除元组2讲授+实践机房10第十课人工智能编程语言-Python1、函数的定义与调用2、函数的参数和返回值3、将函数存储在模块中4、全局变量和局部变量2讲授+实践机房11第十一课人工智能编程语言- Python1、Phython的条件控制2 Phython的注释2讲授+实践机房12第十二课人工智能编程语言- Python 主要内容与教学目的：智能应用场景1、任务1用Python实现杨辉三角2讲授+实践机房13第十三课人工智能编程语言- Python 主要内容与教学目的：1、任务2用Python实现词云图2讲授+实践机房14第十四课人工智能编程语言- Python 主要内容与教
10、学目的：1、任务3用Python实现象棋棋盘2讲授+实践机房15第十五课图像识别1、图像识别开展阶段2、图像识别的任务划分3、图像分类的相关技术4、图像检测的相关技术5、图像识别的特点2讲授+实践机房16第十六课物体识别 1、任务1数字识别2、任务2目标检测2讲授+实践机房17第十七课人脸识别一计算机视觉的应用1、人脸识别过程2、人脸识别常用方法3、人脸特征提取方法2讲授+实践机房18第十八课人脸识别一计算机视觉的应用 1、任务1人脸身份识别2讲授+实践机房19第十九课人脸识别一计算机视觉的应用2、任务2 AI人脸融合技术2讲授+实践机房20第二十课生物信息识别1、情绪识别2、压力分析2讲授+
11、实践机房21第二十一课生物信息识别 1、任务1情绪识别2、任务2压力分析2讲授+实践机房22第二十二课自然语言处理1、自然语言处理的开展历程2、自然语言处理的两大流程2讲授+实践机房23第二十三课自然语言处理 1、自然语言处理的层次理解2、自然语言处理研究现状2讲授+实践机房24第二十四课自然语言处理1、智能文本分析2、机器人写诗2讲授+实践机房25第二十五课语音识别1、语音识别2语音合成2讲授+实践机房26第二十六课语音识别1、智能语音应用中相关技术2讲授+实践机房27第二十七课语音识别1、制作一个语音识别器2、制作一个语音合成器2讲授+实践机房28第二十八课无人驾驶1、无人驾驶系统基本组成
12、2、环境感知系统3、定位和导航2讲授+实践机房144、路径规划5、决策、规划和控制6、任务1无人驾驶小车自动循迹29第二十九课数据挖掘1、数据挖掘的定义2、数据挖掘的步骤3、数据挖掘的经典算法2讲授+实践机房30第三十课数据挖掘1、任务1利用数据挖掘相关技术进行电影票房预测2、任务2基于决策树的分类实践2讲授+实践机房经费预算类别预算支出（元）经费使用说明交通费资料打卬、复印费耗材费场地使用费校外指导教师指导费其它费用合计教研室审核教研室主任签字：年 月 日15系(院、部)审定负责人签字：年 月 日备注注：1、本授课计划一式四份，教务处、系（院）、教研室、指导老师各i份。不够可另加页。2、本授
13、课计划应在开学第一周报送教务处。16 准、新”。基于各行各业数字化升级背景，教学内容与各专业需求紧密结合,AI赋能专 业与课程数字化转型，培养学生人工智能信息技术核心素养。以任务驱动+工程载体形式呈现教学内容，以三个梯度将人工智能知识层层递进， 把学生带入人工智能应用领域。第一梯度学习人工智能开展和基础知识；第二梯度是 Python编程与计算思维训练；第三梯度学习人工智能应用工程，体验和探究人工智能应 用。同步运用人工智能通识课程实践平台展开教学，实践案例分为体验式、交互式和DIY 式三个层级，体验式案例目的是激发学生学习兴趣，体验人工智能技术应用，它操作简 单，单人实践，在线完成，如机器人写
14、诗、AI人脸融合等案例。交互式案例目的是增加 学习的趣味性，让学生了解人工智能技术应用，它以游戏、竞赛等形式进行，人机交互, 个人或集体参与，在线完成，如智能讨论室、人机竞赛等案例。DIY式案例目的是培养 学生动手操作能力，增加学习的探究性和创新性，它采用人工智能实训平台和在线实践 平台相结合的方式，个人或小组实践，有基本技能训练、有D1Y式的创新，线下线上完 成。三、教学目标通过课程学习，达成以下知识目标、能力目标和素质目标：1 .知识目标： 了解人工智能的开展过程； 了解人工智能基本原理和人工智能的概念； 掌握Phython开发环境和基本语法； 了解图像的特征表示形式 掌握图像分类和目标检
15、测的概念 掌握目标检测的基本原理 掌握人脸识别的原理和方法 掌握自然语言处理的开展状况与研究内容 掌握语音识别和语音合成的基本流程 了解无人驾驶的基本原理 了解数据挖掘的基本原理和步骤2 .能力目标能简要分析人工智能的关键要素 能联系生活关联人工智能 能够分析典型应用场景和适用的人工智能技术 能够使用Phython进行简单编程 能够完成目标检测任务 能够理解图像识别的应用 能够通过人脸识别技术在平台中进行人脸识别的应用 能够使用语音合成基础实现文本的自动朗读 能够搭建简单的无人驾驶小车 能够通过数据挖掘相关算法对基本数据进行分析3.素质目标： 培养信息检索和归纳能力 培养良好的计算思维 培养良
16、好的编程素养 培养培养富于联想的创新思维和科学探索精神 培养文明上网的意识 培养敬业爱岗、精益求精的工匠精神 培养工程角色的把握能力及建构性思维； 培养团队合作、自主学习能力。四、课程内容和教学安排在内容选取上，根据人才培养目标、岗位要求和前后续课程的衔接，课程安排如下:表1课程内容和教学安排周次内容（章节号、课题名称、实训工程名称）课时数授课方式1第一课人工智能的前世今生1 .人工智能的萌芽与早期开展2 .人工智能元年3 .人工智能的迭起兴衰4 .中国人工智能的开展2讲授2第二课从零开始认识人工智能1 .AI是什么？2 .AI的主要表现形式：主要研究内容有哪些？2讲授3.回归(Regress
17、ion)3第三课从零开始认识人工智能1 .AI基础技术：实现AI的技术有几多？2 .AI的应用领域3 .模式识别4 .人工智能伦理(Ethics of AI)2讲授+实践4第四课人工智能编程语言- Python1 .认识 Phython2 . Phython语言特点3 .为什么要学习Phython2讲授+实践5第五课人工智能编程语言-Python1 .了解 Phython 变量2 .变量名3 .变量值4 .变量赋值2讲授+实践6第六课人工智能编程语言- Python1 .认识数据类型2 .整数3 .浮点数4 .负数类型5 .布尔型6 .字符与字符串2讲授+实践7第七课人工智能编程语言- Pyt
18、hon INhile循环嵌套2. For-in循环嵌套3. While和for-in混合嵌套4. 循环嵌套的退出2讲授+实践8第八课人工智能编程语言- Python1 .认识列表2 .列表的遍历和操作3 .制作贪吃蛇游戏2讲授+实践9第九课人工智能编程语言- Python1 .认识元组2 .访问元组3 .连接元组4 .删除元组2讲授+实践10第十课人工智能编程语言- Python1 .函数的定义与调用2 .函数的参数和返回值3 .将函数存储在模块中4 .全局变量和局部变量2讲授+实践11第十一课人工智能编程语言-Python1. Phython的条件控制2. Phython的注释2讲授+实践1
19、2第十二课人工智能编程语言- Python1 .任务1用Python实现杨辉三角2讲授+实践13第十三课人工智能编程语言- Python2.任务2用Python实现词云图2讲授+实践14第十四课 人工智能编程语言-Python3.任务3用Python实现象棋棋盘2讲授+实践15第十五课物体识别1 .物体识别开展阶段2 .物体识别的任务划分3 .物体分类的相关技术4 .物体检测的相关技术5 .物体识别的特点2讲授+实践16第十六课物体识别 1.任务1数字识别2.任务2目标检测2讲授+实践17第十七课人脸识别一计算机视觉的应用1 .人脸识别过程2 .人脸识别常用方法3 .人脸特征提取方法2讲授+实
20、践18第十八课人脸识别一计算机视觉的应用 1.任务1人脸身份识别2讲授+实践19第十九课人脸识别一计算机视觉的应用2.任务2 AI人脸融合技术2讲授+实践20第二十课生物信息识别1 .情绪识别2 .压力分析2讲授+实践21第二十一课生物信息识别1 .任务1情绪识别2 .任务2压力分析2讲授+实践22第二十二课自然语言处理1 .自然语言处理的开展历程2 .自然语言处理的两大流程2讲授+实践23第二十三课自然语言处理 1.自然语言处理的层次理解2.自然语言处理研究现状2讲授+实践24第二十四课自然语言处理1 .智能文本分析2 .机器人写诗2讲授+实践25第二十五课语音识别1 .语音识别2 .语音合
21、成3 .智能语音应用中相关技术2讲授+实践26第二十六课语音识别 1.制作一个语音识别器 2.制作一个语音合成器2讲授+实践27第二十七课无人驾驶1 .无人驾驶系统基本组成2 .环境感知系统3 .定位和导航4 .路径规划2讲授+实践28第二十八课无人驾驶1 .决策、规划和控制2 .任务1无人驾驶小车自动循迹2讲授+实践29第二十九课数据挖掘1 .数据挖掘的定义2 .数据挖掘的步骤3 .数据挖掘的经典算法2讲授+实践30第三十课数据挖掘1 .任务1利用数据挖掘相关技术进行电影票房预测2 .任务2基于决策树的分类实践2讲授+实践五、教学重难点1.教学重点: Phython开发环境和基本语法； 图像
22、的特征表示形式 图像分类和目标检测的概念 目标检测的基本原理 人脸识别的原理和方法 自然语言处理的开展状况与研究内容针对这些教学重点，采用案例和工程教学相结合的方式。2.教学难点： 能够使用Phython进行简单编程,能够完成目标检测任务 能够理解图像识别的应用 能够通过人脸识别技术在平台中进行人脸识别的应用 能够使用语音合成基础实现文本的自动朗读六、教学策略1 .教学模式：采用基于翻转课堂理念的校企对接教学模式：小型案例采用课堂讲授 的方式，大型案例采用翻转课堂的教学模式等；2 .教学方法：在教学过程中以学生为主、教师为辅，以平台实际案例应用为切入点, 将人工智能应用知识点通过案例内容讲解。
23、3 .教学手段 为学生设置AI学伴，让学习更轻松 为教师设置AI助教，让教学更方便 通过多种途径激发学生的学习兴趣 面向问题的启发式教学 课堂辩论与交互式教学4 .课程思政实施策略：七、教学组织与实施八、教材及课程资源1 .教材及教学参考书2 .教学资源恒智人工智能通识课程学习平台九、课程评价课程学习平台学习过程“留痕”，通过学习数据采集、大数据和人工智能分析，平 台对学习过程进行自动评分考核，使平时学习过程考核更客观。组建题库，自动组卷考 试，AI评分与教师评分相结合，使学习成果评价更科学，下表为平时成绩占60%,期末 成绩占40%的课程评价方案。表2课程评价方案（权重可自定义）一级指标二级指标权重占比数字资源学习数字资源学习时长积分10%课堂活动出勤30% 之 40%体验式案例互动30% 之 20%游戏式案例互动30% 之 10%程序DIY30% 之 10%随堂练习30% 之 20%作业课程工程课外作业15%其他互动主题讨论，用户评论，问卷调查，实时答疑等5%期末考试期末考试40%总评成绩100%授课计划（理论与实践一体化课）（学年第一学期）课程名称 人工智能导论使用班级使用教师教研室系（院、部）编制日期