教案（教学设计）
模块
人工智能概述
知识点
人工智能相关概念
教学时数
4课时
教学目标
1.提供人工智能的全面介绍，包括其定义、关键技术、历史和发展趋势。
2.让学生理解AI的重要性和主要特征。
3.指导学生如何学习和应用AI技术。
教学重、
难点
1．人工智能的定义；
2．人工智能关键技术的讲解；
3．学生人工智能认知培养。
教学方法
任务驱动、教学做一体化、边做边学
教学内容及过程
设
计
1.**引入环节(20分钟)**:
-展示与AI相关的短视频（例如，机器人手术、自动驾驶汽车）来引起兴趣。
-快速问答，了解学生对AI的初步认识。
2.**什么是人工智能？(45分钟)**:
-通过讲授和PPT展示，详细介绍1.1节的内容。
-每个子领域（计算机视觉、机器学习等）提供一个简单的实际应用案例。
-讨论AI在各领域中的典型应用和未来潜力。
3.**小组活动(30分钟)**:
-学生分组，每组选择一个AI子领域进行深入研究。
-各组准备一个简短的报告，并在课堂上做分享。
4.**人工智能发展简史(30分钟)**:
-讲述1.2节的内容，使用时间线图表展示AI的历史和发展。
-强调重要事件和转折点，如AI寒冬和复兴时期。
5.**人工智能的主要特征(20分钟)**:
-解释1.3节中的三大特征：环境感知能力、知识运用能力和学习能力。
-举例说明这些特征在具体AI系统中的应用。
6.**学习建议分享(25分钟)**:
-根据1.5节内容，为学生提供学习资源、行业需求和职业发展的信息。
-布置学习小组任务，准备对下一章节的预习。
作业
每位学生需提交一篇关于最感兴趣的AI子领域的短论文，探讨其未来发展方向和个人学习计划。
2．预习下一节课内容。
教案（教学设计）
模块
人工智能核心技术及研究热点
知识点
人工智能各子领域中的技术
人工智能研究热点问题
教学时数
8课时
教学目标
让学生了解人工智能的核心技术及其应用。
掌握人工智能研究的热点问题和发展趋势。
培养学生对人工智能技术的兴趣和科研潜力。
教学重、
难点
人工智能各子领域的核心技术及其相互关联。
当前人工智能领域的研究热点和未来趋势。
教学方法
任务驱动、案例分析、小组讨论、翻转课堂
教学内容及过程
设
计
引入环节(30分钟):
展示人工智能技术在不同领域的应用案例，如自动驾驶、智能家居。
通过提问，了解学生对人工智能技术的初步认识。
人工智能各子领域中的技术(60分钟):
通过讲授和PPT展示，详细介绍2.1节的内容。
讲解机器学习、自然语言处理、知识工程等子领域的核心技术和应用。
小组活动(40分钟):
学生分组，每组选择一个子领域进行深入探讨。
各组准备一个简短的报告，并在课堂上分享。
人工智能研究热点问题(60分钟):
讲述2.2节的内容，使用案例分析当前人工智能的研究热点。
讨论深度学习、特征抽取、图像分类等技术的研究进展和应用前景。
学习建议分享(30分钟):
根据2.2节内容，为学生提供学习资源、行业需求和职业发展的信息。
准备翻转课堂的录屏
互动问答环节(30分钟):
在讲授过程中穿插互动问答，鼓励学生提出问题和自己的见解。
教师对学生的问题给予及时反馈和解答。
实际操作演示(40分钟):
教师现场演示一个简单的人工智能应用，如使用语音识别技术进行文字转换。
学生在指导下尝试操作，体验人工智能技术的实际应用。
专题讲座(30分钟):
邀请人工智能领域的专家或学者来班级进行专题讲座。
讲座内容可以是人工智能的最新研究成果、行业应用案例或未来发展趋势。
作业
思考人工智能技术应用或研究热点，探讨其对未来社会的影响和个人学习计划。
教案（教学设计）
模块
人工智能的基本算法
知识点
算法及模型介绍
教学时数
8课时
教学目标
理解人工智能基本算法的类别和用途。
掌握每种算法的原理和关键技术细节。
学会如何将这些算法应用到实际问题中。
教学重、
难点
各类算法的数学原理和实现方法。
算法的优缺点比较和选择适用场景。
教学方法
讲授、案例分析、小组讨论、实验操作
教学内容及过程
设
计
引入环节(20分钟):
播放人工智能应用的视频，如自动驾驶、语音识别等。
通过提问，了解学生对人工智能算法的初步认识。
自编码器的原理与应用(1课时):
通过讲授和PPT展示，详细介绍3.1节的内容。
讲解自编码器的数学模型和目标函数。
DBN生成模型(1课时):
讲述3.2节的内容，使用PPT和板书详细解释贝叶斯网络和深度置信网络。
讨论DBN在实际应用中的优势和局限性。
浅层卷积神经网络(1课
