****职业学院
课程标准
课程名称  《人工智能基础》 
课程代码     课程类型 专业基础课
课程总学时 32 课程总学分 2
适用专业      电子信息大类等专业 
课程负责人     ***           
参与编审人员：
（校内） ***、***   
（校外）                   
****学院 软件技术教研室制订
2020年06月
《人工智能基础》课程标准
课程代码：*******                   
课程类型：（理实一体化课）
学时/学分：32/2
适用专业：电子信息大类等
1.课程概述
本课程是面向电子信息大类专业开设的一门专业基础课程，其它专业也可以根据实际情况选修本课程。本课程旨在培养高职学生的人工智能素养、人工智能思维和创新能力，使学生能在一定的工作场景和工作任务背景下，运用掌握的人工智能思维方法、基本原理和基
本技能来创新性地解决问题，提升学生人工智能应用能力。本课程在整个专业课程体系中起到承上启下的作用，一方面，是学生在计算机基础应用能力方面的拓展和深化，也是大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术应用背景下必须掌握的一门通识性能力；另一方面，作为一种前沿技术和交叉学科，为其它专业课程的学习奠定了人工智能思维和方法基础，拓宽了解决专业问题的思路。
本课程选取多个人工智能解决典型问题的案例，采用项目化思想重构了所有案例，以任务的形式循序渐进开展教学内容，支持分专业分层次实施教学。本课程学习内容包括：“人工智能：开启创新智慧新时代”、“Python：人工智能开发语言”、“线性回归：预测房屋价格”、“分类器：识别手写数字”、“物以类聚：发现鸢尾花新物种”、“个性化推荐：主动帮你选商品”、“语音识别：实现人机交流”、“人脸识别：来验证你的身份”共8个单元，
2.课程目标
本课程的培养目标是使学生初步了解人工智能的基本原理，学习和掌握人工智能的基本技术和技能，以拓宽知识面，为进一步深入学习和应用人工智能奠定基础，培养学生的创新意识、人工智能思维和创新方法。
3.课程实施和建议
3.1课程内容和要求
课程设计相关说明：
本课程按照专业教学方案的培养目标要求设计了相关的教学内容，并安排在第3或第4学期施教。课程的总体设计思路是：在人工智能+的大背景下，学生要具备人工智能的思维，了解创新的基本方法和人工智能解决问题的基本要素，对人工智能的主要应用技术有一定的了解，以此培养学生能将人工智能的求解方法迁移到具体问题领域的能力。基于上述人才培养规格要求和高职生的学情分析及认知特点，以当前人工智能的典型应用为教学载体，采用项目化教学策略，将典型应用案例进行分解和改造，形成一个个的能适应教学要求的教学任务，在教学任务中按照学中做、做中学的思路组织教学内容，将理论和实践统一起来，力求理实内容的完美融合和衔接。
课程内容、要求及学时安排详见下表1。
表1 教学安排
教 学 内 容
知识、技能要求
参 考 学  时
总学时
理论学时
实践学时
人工智能：开启创新智慧新时代
知识要求：
●了解创新意识和创新思维的重要性；
●掌握创新的基本方法；
●掌握人工智能的基本概念；
●了解人工智能、机器学习和深度学习三者之间的关系；
●熟悉人工智能的一些典型应用。
技能要求：
●能用人工智能的视野去洞悉周围的问题域；
●会用创新的思维去探究新的问题；
●能利用百度智能云、讯飞智能云等开放平台解决一个简单的人工智能领域的问题。
4
2
2
Python：人工智能开发语言
知识要求：
●了解python语言特点和基本应用方法；
●掌握jupyter的使用方法；
二维数组和三维数组区别
●了解numpy存储数据的格式；
●掌握matplotlib绘图流程；
●熟悉数据的基本运算和常用绘图函数。
技能要求：
●会安装python虚拟机；
●能熟练搭建jupyter运行环境；
●会利用numpy库进行矩阵的运算
●会利用matplotlib库绘制矩形图和散点图。
4
2
2
线性回归：预测房屋价格★
知识要求：
●了解机器是如何学习的；
●了解线性回归的基本原理；
●理解算法的含义；
●掌握梯度下降法；
●了解评价机器学习效果的基本方法。
技能要求：
●能对样本数据进行简单的处理
●能用线性回归方法预测房屋的价格；
●会保存训练模型
●能对房屋价格预测结果进行合理的分析。
4
2
2
分类器：识别手写数字★
知识要求：
●了解分类器的工作流程；
●了解几种常用的分类器；
●indexof includes理解K近邻算法；
●理解支持向量机算法；
●掌握手写数字数据的导入方法；
●了解分类效果的评估方法。
技能要求：
●能根据分类问题正确选择合适的分类器；
●会利用K近邻算法来识别手写数字；
●能利用SVM分类鸢尾花。
4
2
2
物以类聚：发现鸢尾花新物种★
知识要求：
●了解聚类概念；
●理解K均值算法；
●掌握聚类算法的优点和缺点；
●理解无监督算法含义；
●掌握鸢尾花聚类的基本方法；
●了解聚类效果的评估方法。
技能要求：
●能合理选择聚类算法的调节参数
●编写html的手机软件会确定相对正确的族个数；
●能对聚类结果进行合理评估
4
2
2
个性化推荐：主动帮你选商品☆
知识要求：
●了解个性化推荐的概念；
●理解关联分析相关概念；
●了解协同推荐的基本原理；
●理解协同推荐中的稀疏问题和冷启动问题；
●掌握生成关联规则的基本流程；
●掌握协同推荐的基本流程；
●了解推荐效果的评估方法。
技能要求：
●能利用关联规则处理类似尿不湿-啤酒问题；
●会利用协同推荐向观众推荐他可能感兴趣的电影。
4
2
2
语音识别：实现人机交流☆
知识要求：
●了解语音识别的基本原理；
●了解讯飞云提供的语音服务；
●掌握利用讯飞语音包开发应用的基本步骤；
●了解影响语音识别准确度的因素。
技能要求：
●会利用讯飞智能云或百度智能云提供的开发包来识别你的声音；
●能基于语音识别技术开发一个智能器物，如智能音控音箱、智能开关或智能语音输入程序等。
4
2
2
人脸识别：验证你的身份★
知识要求：
●绝世剑神叶云女主角有几个了解神经网络工作基本原理；
●理解神经元、多层神经网络等基本概念；
●了解人脸识别和图像识别的异同点；
●了解影响人脸识别准确度的因素。
●掌握在百度智能云、讯飞云或其它三方云平台上构建人脸识别应用的基本步骤。
技能要求：
●会利用讯飞智能云或百度智能云提供的开发包来验证你的身份；
●能利用开发包设计一个人脸对比或人脸搜索的应用程序。
4
2
2
合计
32
16
16
说明：教学重点、难点在表中标出，其中，打★的为教学重点，打☆的为教学难点。
●课外实训和拓展（题目自选或由老师安排，分组实施。）
表2 课外实训和拓展推荐项目
序号
实践项目名称
建议学时
1
水果自动分拣系统；
30
2
机器故障智能诊断系统；
3
基于图像识别的超市结算系统
4
精准广告营销
5最好的python入门教材
商业大数据可视化
6
自动驾驶小汽车
7
化工工艺智能优化系统
8
建筑施工现场智能监控系统
3.2教学方法和教学手段
由于人工智能的前沿性和相对复杂性，教学内容虽然淡化了理论知识，突出了人工智能方法在工程方面的应用，但从整个课程体系来看，本课程的教学内容还是有其特殊性和有一定的难度，因此，要根据学情分析和专业特点，开展有针对性、分层次的教学，落实教学重点，破解教学难度，建议选用以下教学方法和手段实施教学。
一、教学方法
1）项目教学法：一个教学主题或教学单元采用一个项目来开展教学，通过提出问题、预备知识、解决办法和项目实施的步骤来实施教学，以问题驱动教学。
2）任务教学法：根据教学规律和学生认知特点，在项目实施工程中，有必要将项目进行拆分和设计，形成一个个的教学任务或工作任务，从局部到整体，从简单到复杂来循序渐进推进教学。
3）讲授研讨混合法：对于人工智能领域相对复杂的概念和应知应会，教师可以采用讲授法让学生理解相关内容，而对于课堂中提出的问题和待实施的任务，建议学生采用研讨的方式来集思广益，在思想碰撞和头脑风暴中到问题的解决方案。这两种教学方法可交替进
行，互为补充，在老师的引领和指导下开展研讨，在研讨中嵌入讲授，逐渐明晰思路，在解决问题中完成教学内容的实施。
二、教学手段
1）多媒体教学：主要有PPT和程序演示；
2）情境教学：将企业或行业的典型应用问题或案例引入课堂。
3）分组教学：以团队形式完成学习任务，既有组内的合作，又有组间的竞争。
4）线上实验教学：依托实验平台，开展课前、课中的学习或课后的拓展学习。
幻灯片加水印
3.3教学评价
1、考核要求
课程考核应符合《南京科技职业学院课程考核管理办法》的规定，具体要求如表2所示。