《计算思维与人工智能基础》课程质量标准

《计算与人工智能概论》课程思政教学案例一、课程目标1. 从计算思维的角度培养学生掌握问题求解的专业能力。

2. 引导学生理解人工智能的基本概念、技术及其应用领域。

3. 融入思政教育，培养学生的社会责任感、伦理意识和创新精神。

二、课程内容与设计1. 计算思维与算法基础：通过问题求解案例教学，培养学生从问题到算法再到程序的系统求解模式。

2. 人工智能概论：介绍人工智能的发展历程、现状和未来趋势，激发学生对该领域的兴趣。

3. 伦理与社会责任：通过讨论人工智能的伦理问题，引导学生思考技术背后的社会责任。

4. 创新与实践：鼓励学生参与多学科项目实践，培养创新思维和应用能力。

三、思政元素融入点1. 爱国精神培养：从计算发展历程和学科前沿的重要人物贡献中挖掘思政元素，激发学生的爱国精神。

2. 社会责任感引导：通过案例分析和讨论，使学生理解人工智能技术的社会影响，培养社会责任感。

3. 伦理道德教育：深入探讨人工智能的伦理问题，引导学生树立正确的科技伦理观念。

4. 创新精神激发：结合人工智能领域的创新案例，鼓励学生勇于探索、敢于创新。

四、教学方法与手段1. 线上线下混合教学：利用线上资源丰富教学内容，线下课堂进行深入讨论和实践操作。

2. 案例教学：通过具体案例引导学生分析问题、设计算法并模拟执行。

3. 小组讨论与汇报：鼓励学生分组讨论人工智能的伦理、社会影响等话题，并上台汇报成果。

4. 项目实践：组织学生参与多学科交叉的项目实践，培养实际应用能力。

五、课程实施效果与反馈1. 学生通过课程学习，不仅掌握了计算与人工智能的基础知识，还培养了系统求解问题的能力。

2. 学生在思政教育中提升了社会责任感、伦理意识和创新精神。

3. 课程获得了学生的广泛好评，他们表示在课程中学到了很多实用的知识和技能。

4. 通过项目实践，学生增强了团队合作和实际应用能力，为今后的学习和工作打下了坚实基础。

综上所述，《计算与人工智能概论》课程通过巧妙地融入思政元素，不仅传授了专业知识，还成功地引导了学生树立正确的价值观和伦理观念，培养了他们的社会责任感和创新精神。

人工智能技术应用基础课程标准概述及解释说明1. 引言1.1 概述人工智能技术应用基础课程标准是针对培养学生掌握和应用人工智能相关知识和技术的重要教育规范。

随着人工智能技术的迅猛发展和广泛应用，该课程标准旨在提供给教师和学生一份全面而有效的指导，以使他们能够更好地理解和运用人工智能技术。

1.2 文章结构本文将分为五个部分来讨论人工智能技术应用基础课程标准。

首先是引言部分，概述了文章的背景和目的。

第二部分介绍了人工智能技术的概念及其历史与发展情况，强调了它在不同领域中的重要性。

接下来，第三部分将重点介绍该课程标准的制定背景、意义以及其内容组成与概要。

第四部分详细解释了课程标准中涉及到的关键要点，包括学习目标、核心要求、教学内容、方法、考核方式等方面。

最后一部分是结论与展望，总结回顾了该课程标准的重要意义并对未来的发展趋势进行了一些思考。

1.3 目的本文的目的是全面介绍和解释人工智能技术应用基础课程标准，以便教师和学生能够更好地理解该标准，并且能够在实际教学中有效地运用它。

通过研究和探讨人工智能技术应用基础课程标准，我们可以深入了解人工智能技术的定义、发展历史、应用领域和重要性，并提供有效的教学指导方案。

同时，我们还将通过对该课程标准相关要点的解释说明，帮助读者更好地理解其中各个要素之间的关系以及其在教育实践中的作用。

最后，本文还会总结回顾该课程标准，并对未来的发展趋势进行一些思考与展望。

2. 人工智能技术应用基础概述:人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指利用计算机和相关技术来模拟、延伸和扩展人的智能，实现一些通常需要人类智能才能完成的任务。

这些任务包括自然语言理解、语音识别、图像识别、决策制定等。

人工智能起源于上世纪50年代，当时人们开始探索如何开发出具备某种程度智能的计算机。

随着信息技术的发展，特别是计算机处理速度的提升以及大数据时代的到来，人工智能技术取得了长足的进步和发展。

《人工智能基础》课程教学大纲课程编号：04291课程名称：人工智能基础英文名称：Artificial Intelligence Foundation课程性质：学科基础课程要求：必修学时/学分：48/3 （讲课学时：36实验学时：12 ）适用专业：智能科学与技术一、课程性质与任务《人工智能基础》是一门探索、揭示人类思维本质，研究将人类智能转化为机器智能的学科。

通过本课程的学习，培养学生拥有能够解决复杂问题的基本能力，为今后在专家系统、智能机器人、智能计算机等方面知识掌握奠定比较扎实的理论基础。

本课程的主要任务是介绍知识表示、基本的搜索算法、模拟人类思维的不确定性推理，使学生对专家系统、智能计算机等方面具有一定的理论基础与实践能力。

（支撑毕业要求1.3, 2.2, 4.2, 5.2, 10.1, 11.2）二、课程与其他课程的联系《人工智能基础》的先修课程包括《概率论与数理统计》、《智能优化方法》、《C语言程序设计》等课程。

《概率论与数理统计》在复杂问题求解中的主观Bayes决策与不确定性理论方面支撑《人工智能基础》课程。

《智能优化方法》在搜索技术问题的理解方面支撑《人工智能基础》课程。

《C语言程序设计》在搜索算法、贝叶斯决策与专家系统的实现方面支撑《人工智能基础》课程。

《人工智能基础》的后续课程包括《智能机器人》，为《智能机器人》提供理论基础方法方面的支撑。

三、课程教学目标1.学习人工智能的基础理论知识，掌握解决复杂问题的基本能力，为今后在专家系统、智能机器人、智能计算机等方面知识掌握奠定比较扎实的理论基础，对智能机器人的应用方面提供理论与实践支撑。

（支撑毕业能力要求13, 10.1, 11.2）2认识到知识表示在本学科发展中所处的地位与扮演的角色，能够掌握本领域经典的知识表示方法，如谓词逻辑、状态空间、语义网络等，并能运用这些知识解决一些实际工程问题。

（支撑毕业能力要求1.3, 2.2, 5.2）1掌握搜索的基本思想，比如宽度优先、深度优先等传统搜索方法。

《计算思维与⼈⼯智能基础》课程质量标准PDF版进店另有word版或PPT版《计算思维与⼈⼯智能基础》课程教学质量标准32学时 2学分“计算思维与⼈⼯智能基础”是⾼校计算机基础教育的第⼀门公共基础必修课，在培养学⽣的计算思维⽔平以及⼈⼯智能基础理论⽅⾯具有基础性和先导性的重要作⽤，适⽤于⾮计算机专业学⽣。

该课程主要讲述计算机与计算思维、互联⽹与物联⽹、计算机求解问题基础、⼈⼯智能基础和计算问题案例。

通过该课程的学习，使学⽣对计算思维和⼈⼯智能学科有⼀个整体的认识，掌握计算机软硬件的基础知识，计算机求解问题的基本⽅法以及⼈⼯智能的基本知识，以培养学⽣的信息素养和计算思维能⼒，运⽤计算机解决实际问题的能⼒，进⼀步提⾼学⽣对⼈⼯智能的整体认知和应⽤⽔平。

⼀、课程⽬标通过本课程学习，使学⽣了解计算机发展趋势，认识计算机在现代社会中的地位和作⽤，理解计算思维的概念、本质及应⽤，掌握计算机的基本⼯作原理，掌握⼈⼯智能学科的基本知识，熟悉计算机求解问题的基本⽅法，熟悉典型的计算机操作环境及⼯作平台，具备使⽤常⽤软件⼯具处理⽇常事务的能⼒。

该课程应培养学⽣利⽤计算机分析问题、解决问题的意识与能⼒，并为学⽣学习计算机的后续课程打下坚实的基础。

⼆、课程内容、要求及学时分配主要教学内容5第5章⼤数据与云计算1）理解⼤数据的特点。

2）了解⼤数据对于科学研究和思维⽅式的影响。

3）理解⼤数据应⽤案例。

4）理解云计算的概念。

5）了解云计算的关键技术。

6）理解云计算的应⽤。

26 第6章计算机求解问题基础—算法1）理解算法的概念。

2）了解如何设计算法。

3）掌握算法的主要描述⼯具。

4）掌握枚举算法的基本原理。

5）掌握递推算法的基本原理。

6）了解递归算法的基本原理。

7）熟练运⽤枚举算法和递推算法解决实际问题。

8）理解冒泡排序、选择排序算法。

67第7章⼈⼯智能概述1）了解智能、⼈⼯智能的概念；2）了解⼈⼯智能的发展历程；3）理解图灵测试的基本原理；4）了解⼈⼯智能当前主要的应⽤领域；5）理解⼈⼯智能+的概念；48第8章搜索与博弈1）理解⼈⼯智能搜索的本质：2）掌握状态空间表⽰法；3）了解深度优先、宽度优先搜索的基本原理4）理解博弈的相关概念5）掌握极⼤极⼩过程的基本原理49第9章机器学习1）了解机器学习的概念、发展历程；2）理解机器学习的分类及依据；3）理解学习系统的基本模型；4）掌握常见的距离及相似度度量⽅法；5）掌握决策树ID3算法的原理与步骤；6）掌握k-means算法的原理与步骤；5合计32三、师资队伍课程负责⼈：具有计算机专业相关的硕⼠学位或副教授以上职称的教师。

《计算思维》课程标准一、课程性质、定位与设计思路（一）课程性质计算思维是计算机软件的专业基础必修课程，课程代码为71093301。

课程学时为48课时，其中理论课32学时，上机16学时。

该课程的后续课程为C#程序设计、操作系统、数据库程序设计、数据结构。

本课程采用教材为：郭艳华，马海燕主编的《计算机与计算思维导论》，电子工业出版社出版。

（二）课程定位大学计算思维课程是面向大学一年级学生开设的，与大学数学、大学物理有一样地位的通识类思维教育课程。

本课程为计算机相关专业技术人员提供必要的专业基础知识和技能训练。

通过本课程的学习，使学生能够了解计算机发展历程、基础知识、宏观与微观的计算机系统、信息存储的基本概念、网络世界的信息共享与计算以及计算思维问题求解思想，对计算机的历史、发展现状、未来发展趋势均获得一定了解，为后续的计算机相关课程奠定一定的基础。

对于培养学生的独立思考能力、分析和解决问题的能力都起到十分重要的作用。

（三）课程设计思路本课程标准从计算机软件技术专业的视角出发，以满足本专业就业岗位所必须具备的计算机专业基础为目标，教学内容设计通过岗位工作目标与任务分析，分解完成工作任务所必备的知识和能力，采用并列和流程相结合的教学结构，构建教学内容的任务和达到工作任务要求而组建的各项目，以及教学要求和参考教学课时数。

通过实践操作、案例分析，培养学生的综合职业能力。

（四）本课程对应的职业岗位标准本课程主要针对计算机软件行业、电子商务、信息家电、工业企业等部门，从事软件设计、开发测试、移动应用开发、数据库管理与开发等岗位的的技术技能型人才。

主要工作岗位有软件开发工程师、数据库管理员、软件测试人员以及系统维护员等所有与计算机相关的岗位。

二、课程目标（一）总目标本课程旨在提高学生的信息素养，使同学在了解计算机相关历史、原理、发展的同时，培养学生发明和创新的能力及处理计算机问题时应有的思维方法、表达形式和行为习惯。

《计算思维与人工智能导论》读书札记目录一、计算思维 (2)1.1 计算思维的定义 (3)1.2 计算思维的特点 (4)1.3 计算思维与其他思维方式的比较 (6)二、人工智能概述 (7)2.1 人工智能的定义 (8)2.2 人工智能的发展历程 (9)2.3 人工智能的分类 (11)三、人工智能的基本技术 (12)3.1 机器学习 (14)3.1.1 监督学习 (15)3.1.2 无监督学习 (17)3.1.3 强化学习 (18)3.2 深度学习 (20)3.2.1 神经网络 (21)3.2.2 卷积神经网络 (22)3.2.3 循环神经网络 (23)3.3 自然语言处理 (24)3.4 计算机视觉 (25)四、人工智能的应用领域 (26)4.1 医疗健康 (28)4.2 交通运输 (29)4.3 金融服务 (30)五、人工智能的伦理和社会影响 (32)5.1 人工智能的伦理问题 (34)5.1.1 数据隐私 (35)5.1.2 算法歧视 (36)5.1.3 人工智能的责任归属 (38)5.2 人工智能的社会影响 (39)5.2.1 对就业市场的影响 (40)5.2.2 对教育的影响 (42)5.2.3 对文化和社会价值观的影响 (43)六、《计算思维与人工智能导论》课程的学习体会 (44)6.1 课程内容总结 (45)6.2 学习方法分享 (47)6.3 对未来人工智能发展的展望 (48)一、计算思维计算思维是一种解决问题的思维方式，它强调通过计算机程序来模拟和实现人类解决问题的过程。

计算思维的核心观念包括抽象、模块化、分解与合成、算法设计和评估等。

在《计算思维与人工智能导论》作者从多个角度阐述了计算思维的概念、原则和方法，为我们提供了一种全新的思考问题的方式。

抽象：计算思维强调将复杂的问题抽象为简单的模型，以便于理解和解决。

在实际应用中，我们可以将一个大型系统拆分成若干个子系统，然后分别研究这些子系统的功能和性能。

《计算思维与智能计算基础》人工智能基础人工智能（AI）是研究智能的研究领域，它涉及计算机、软件、复杂
系统、电子电路、机器学习、机器视觉、神经网络等等，它致力于研究如
何让计算机“思考”，模拟人类的智能。

人工智能应用研究可以大致分为三大领域：AI理论与方法，AI系统
应用，AI算法分析。

一、AI理论与方法的研究，其主要任务是理解和建模人脑的智能过程，并运用相应的知识表示方法，搭建出能模拟人脑智能运算的计算机模型，为自主学习、推理和决策提供依据，以实现智能的实现。

其突出特点
是深度学习、模式识别、无监督学习和自适应系统等技术。

二、AI系统应用，主要从应用研究的角度，对人工智能技术在模拟
系统中的应用情况进行分析研究，以实现高精度计算的快速实现，提高技
术水平。

突出特点是规则推理技术、知识建模、优化及调整系统、知识检
索技术以及辅助决策等技术。

三、AI算法分析的研究，主要从技术实现的角度研究和分析AI算法，尝试以更高效的方式进行技术实现。

突出特点是机器学习、机器视觉以及
运动控制技术等。

四、AI安全性的研究，主要从安全性的角度研究AI技术，关注其安全性
的提高。

一、教学内容二、教学目标三、教学难点与重点本节课难点在于理解神经网络结构及其工作原理，重点则是掌握机器学习分类与回归方法。

四、教具与学具准备教具方面，我准备一份详尽PPT课件，包含丰富图表和动画，以帮助学生更好地理解抽象概念。

同时，学生需要准备笔记本电脑，安装有Python环境和相关机器学习库，以便进行实践操作。

五、教学过程1. 实践情景引入（10分钟）：通过展示一个简单图像识别案例，引发学生对机器学习如何工作好奇心。

2. 理论讲解（15分钟）：介绍机器学习基本概念，包括监督学习、无监督学习以及半监督学习。

3. 例题讲解（15分钟）：详细讲解线性回归和逻辑回归原理，并通过实际例题演示如何实现。

4. 随堂练习（10分钟）：学生独立完成一个分类问题编程练习，巩固所学知识。

5. 深度学习简介（10分钟）：介绍神经网络基础结构，并展示其在语音识别、图像识别等领域重要应用。

6. 互动讨论（10分钟）：讨论深度学习在生活中应用案例，激发学生思考。

六、板书设计机器学习分类线性回归与逻辑回归数学公式神经网络基本结构七、作业设计1. 作业题目：使用Python中scikitlearn库实现一个简单分类任务，并报告准确率。

2. 答案要点：数据集选择与预处理模型选择（例如：支持向量机、决策树等）模型训练与测试准确率评估八、课后反思及拓展延伸重点和难点解析：在教学过程中，有几个细节是我需要重点关注，这些细节对于学生理解和掌握课程内容至关重要。

一、实践情景引入实践情景引入是吸引学生注意力和激发学习兴趣关键。

我需要确保这个环节既具有现实意义，又能够直接关联到即将讲授理论知识。

例如，我选择图像识别案例应当能够直观展示机器学习实际应用，同时引导学生思考背后工作原理。

补充说明：二、例题讲解例题讲解需要清晰、易懂，确保学生能够跟随我思路理解并掌握关键概念。

补充说明：在讲解线性回归和逻辑回归时，我会逐步推导数学公式，并通过图形化手段，如绘制回归直线，来直观展示模型决策边界。

《人工智能基础》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16069703课程名称：人工智能基础英文名称：Introduction to Artificial Intelligence课程类别：专业课学时：3学分：3适用对象: 计算机科学技术班考核方式：考试先修课程：《离散数学》、《数据结构》、《程序设计》二、课程简介本课程是为计算机科学与技术专业及相关专业本科生而设的专业课。

本课程是关于人工智能领域的引导性课程，目的是使学生了解和掌握人工智能的基本概念和方法，为今后的更高级课程的学习、为将来在人工智能领域的进一步研究工作和软件实践奠定良好的基础。

本课程内容主要包括：知识表示方法和搜索推理技术，神经计算，模糊计算，进化计算，人工生命，专家系统，机器学习，Agent，自然语言理解等。

This course introduces mainly the basic techniques and methods and application of artificial intelligence, including the methods of knowledge representation, the techniques of searching and reasoning, neural computation, fuzzy computation, evolutionary computation, Artificial Life, expert systems, machine learning, Agent, natural language understanding. et．三、课程性质与教学目的本课程是为计算机科学与技术专业及相关专业本科生开设的专业基础课，旨在向学生传授人工智能基本技术、方法及其应用的知识，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，掌握人工智能的主要技术及应用，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力，培养学生在计算机领域中应用人工智能技术提高分析和解决较复杂问题的能力。