《人工智能通識導論》教案（—學年第學期）課程名稱人工智能導論課程性質(zhì)基礎課開課學院（部）系/教研室主講教師課程號課程學時48學時課程學分3學分

第1章人工智能(2課時)教學目標知識目標：理解人工智能的定義、主要流派（符號主義、連接主義、行為主義）及三大核心要素（數(shù)據(jù)、算法、算力）。了解人工智能發(fā)展史的關鍵節(jié)點，包括早期發(fā)展（如達特茅斯會議）、兩次“寒冬”與復蘇的原因，以及現(xiàn)代人工智能崛起的技術驅(qū)動（大數(shù)據(jù)、算力提升等）。掌握人工智能關鍵技術的基本概念，如機器學習、深度學習、知識圖譜、自然語言處理、計算機視覺；了解大語言模型的定義、主要特點（如參數(shù)量大、涌現(xiàn)能力）及基本分類。能力目標：能舉例說明生活中的人工智能應用（如智能音箱、人臉識別），并判斷其可能涉及的關鍵技術（如自然語言處理、計算機視覺）。能結(jié)合人工智能發(fā)展史，簡要分析技術發(fā)展與社會需求的相互影響（如“寒冬”期間技術瓶頸對行業(yè)的影響）。能通過教材配套微課視頻，輔助理解復雜技術概念（如大語言模型的工作原理）。情感目標：激發(fā)對人工智能技術的好奇心和探索欲，認識其對社會發(fā)展的深遠影響。理解人工智能發(fā)展的曲折性，培養(yǎng)客觀看待技術進步的理性思維。增強對前沿科技的關注度，樹立運用技術創(chuàng)新解決實際問題的意識。課程思政設計：強調(diào)我國成就、社會責任，鼓勵創(chuàng)新思維，培養(yǎng)民族自豪感和使命感。教學重點與難點重點：人工智能的定義、三大核心要素及主要流派。人工智能發(fā)展史的關鍵階段及標志性事件。核心技術（如機器學習、自然語言處理）和大語言模型的基本概念。難點：區(qū)分不同人工智能流派的核心思想（如符號主義與連接主義的本質(zhì)差異）。理解技術發(fā)展（如算力提升）、社會需求與人工智能“寒冬”“復蘇”的關聯(lián)邏輯。辨析關鍵技術之間的聯(lián)系與區(qū)別（如機器學習與深度學習的包含關系）。教學方法講授法：系統(tǒng)講解核心概念、發(fā)展脈絡及技術框架，結(jié)合教材案例（如1.1.3中的“三大核心要素”實例）。案例分析法：用生活實例（如ChatGPT的對話功能、自動駕駛技術）具象化抽象概念。微課輔助法：播放教材配套微課（如“人工智能發(fā)展史時間線動畫”“大語言模型應用演示”），直觀展示內(nèi)容。互動討論法：設置問題（如“‘AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋冠軍’屬于哪類技術的應用？”），引導學生思考。教學過程設計第一課時（45分鐘）導入（5分鐘）：播放短視頻：展示智能音箱對話、AI繪畫、自動駕駛等場景，提問“這些技術有什么共同特點？它們?yōu)槭裁幢环Q為‘人工智能’？”引出主題：本節(jié)課從“什么是人工智能”入手，探索其核心要素與流派。新課講授：1.1人工智能概述（35分鐘）：1.1.1人工智能簡介（10分鐘）：結(jié)合教材P2，定義“人工智能是研究如何使計算機模擬人類智能行為的科學”，對比人類智能（感知、推理、學習）與機器智能的異同。舉例：計算器（僅計算）≠人工智能，而語音助手（能理解語義）屬于人工智能。1.1.2人工智能流派（15分鐘）：符號主義：強調(diào)“基于規(guī)則的邏輯推理”（如早期專家系統(tǒng)），類比“用公式解題”；連接主義：模擬人腦神經(jīng)元連接（如神經(jīng)網(wǎng)絡），類比“通過大量例子學習”；行為主義：注重“與環(huán)境互動中的試錯學習”（如機器人避障），類比“嬰兒學走路”。表格對比三大流派的核心思想與典型案例（教材P4）。1.1.3人工智能的三大核心要素（10分鐘）：數(shù)據(jù)：AI的“原材料”（如訓練圖像識別模型需要海量圖片）；算法：AI的“方法論”（如通過機器學習算法從數(shù)據(jù)中找規(guī)律）；算力：AI的“動力”（如GPU加速復雜模型的計算）。舉例：大語言模型的成功依賴于海量文本數(shù)據(jù)、優(yōu)化的算法及超強算力。課堂小結(jié)（5分鐘）：回顧人工智能的定義、三大流派及核心要素；提問：“連接主義與符號主義的最大區(qū)別是什么？”（引導學生回答“是否依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動學習”）；預告下節(jié)課：“人工智能如何從概念走向現(xiàn)實？我們將學習它的發(fā)展歷程與關鍵技術?！钡诙n時（45分鐘）復習導入（5分鐘）：快速提問：“人工智能的三大核心要素是什么？”（數(shù)據(jù)、算法、算力）；引出主題：這些要素的發(fā)展推動了人工智能的歷史進程，本節(jié)課學習其發(fā)展史、關鍵技術及大語言模型。新課講授（35分鐘）：1.2人工智能發(fā)展史（15分鐘）：早期發(fā)展（P8）：1956年達特茅斯會議首次提出“人工智能”概念，符號主義主導（如邏輯理論家程序）；寒冬與復蘇（P10）：兩次寒冬（1970s、1990s）因技術瓶頸（如計算能力不足）和預期落差導致，復蘇依賴算法突破（如專家系統(tǒng)應用）；現(xiàn)代崛起（P11）：21世紀后，大數(shù)據(jù)、GPU算力及深度學習算法（如AlexNet）推動AI在圖像、語音等領域爆發(fā)。1.3人工智能關鍵技術概述（12分鐘）：機器學習（P14）：讓機器從數(shù)據(jù)中自動學習規(guī)律（如垃圾郵件過濾）；深度學習（P16）：基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習（如人臉識別）；知識圖譜（P17）：結(jié)構(gòu)化的“知識網(wǎng)絡”（如搜索引擎的智能問答）；自然語言處理（P18）：讓機器理解/生成人類語言（如機器翻譯）；計算機視覺（P19）：讓機器“看懂”圖像/視頻（如自動駕駛的路況識別）。強調(diào)：技術間并非孤立（如大語言模型融合了機器學習與自然語言處理）。1.4大語言模型（8分鐘）：定義（P19）：基于海量文本訓練的大規(guī)模語言模型（如GPT系列）；特點（P20）：參數(shù)量巨大（百億級以上）、能理解上下文、生成類人文本；分類（P20）：按用途分通用模型（如ChatGPT）與專用模型（如代碼生成模型）。課堂總結(jié)（5分鐘）：梳理知識框架：定義與要素→發(fā)展歷程→關鍵技術→大語言模型；小組討論：“結(jié)合本節(jié)課內(nèi)容，說說你認為人工智能未來會如何發(fā)展？”邀請代表分享。教學評價課堂提問：隨機抽查核心概念（如“達特茅斯會議的意義”“自然語言處理的應用”），占比30%。討論表現(xiàn)：評估學生在小組討論中結(jié)合史實或技術的分析能力，占比20%。作業(yè)完成度：通過課后作業(yè)檢驗知識應用與拓展能力，占比50%。課后作業(yè)列舉3個生活中的人工智能應用，分別說明其涉及的1.3節(jié)中的關鍵技術（如“手機拍照美顏”涉及計算機視覺）。查閱資料，簡述第二次人工智能“寒冬”的主要原因，并對比現(xiàn)代人工智能崛起的技術支撐（參考教材P10-11）。結(jié)合1.4節(jié)內(nèi)容，談談你對大語言模型“涌現(xiàn)能力”的理解（可舉例說明）。板書設計第一課時第二課時1.1人工智能概述1.2人工智能發(fā)展史1.1.1定義：模擬人類智能-早期：1956達特茅斯會議1.1.2流派：-寒冬與復蘇：技術瓶頸與突破-符號主義（規(guī)則）-現(xiàn)代：大數(shù)據(jù)+算力+深度學習-連接主義（數(shù)據(jù)）1.3關鍵技術-行為主義（互動）-機器學習、深度學習1.1.3核心要素：-知識圖譜、自然語言處理數(shù)據(jù)、算法、算力-計算機視覺1.4大語言模型：定義、特點、分類教學資源教材配套微課視頻（如“人工智能發(fā)展史時間線”“大語言模型工作演示”）；PPT課件（含案例圖片、流派對比表、技術關系圖）；補充資料：達特茅斯會議原始文檔節(jié)選、大語言模型應用案例視頻（如ChatGPT對話錄屏）。

第2章基于知識的人工智能(4課時)教學目標知識目標：理解知識建模與表示的核心方法，包括本體論設計、分類學、語義網(wǎng)絡、框架、知識圖譜及圖數(shù)據(jù)庫的概念與特點。掌握知識搜索的主要技術，如啟發(fā)式搜索的原理、搜索樹的構(gòu)建與遍歷方法、遺傳算法的基本流程。了解知識推理的類型，包括線性與非線性推理、確定性與不確定性推理的區(qū)別，以及模糊推理、概率推理的基本思想。能力目標：能根據(jù)具體場景選擇合適的知識表示方法（如用知識圖譜表示實體關系，用框架描述物體屬性）。能運用簡單的啟發(fā)式搜索策略分析問題（如用A*算法的思想規(guī)劃路徑），并理解搜索樹的遍歷邏輯。能區(qū)分不同推理類型的適用場景（如確定性推理用于規(guī)則明確的問題，不確定性推理用于存在概率或模糊性的場景）。情感目標：認識知識在人工智能中的核心地位，體會“知識建模-搜索-推理”邏輯鏈的科學性。培養(yǎng)嚴謹?shù)闹R組織與邏輯推理能力，激發(fā)對基于知識的智能系統(tǒng)（如專家系統(tǒng)）的探究興趣。理解人工智能處理復雜知識問題的思路，樹立用系統(tǒng)化方法解決實際問題的意識。課程思政設計：強調(diào)嚴謹求實，培養(yǎng)創(chuàng)新思維，引導學生用技術解決實際問題，樹立科技報國信念。教學重點與難點重點：知識表示的主要方法（語義網(wǎng)絡、知識圖譜、框架）的結(jié)構(gòu)與應用。啟發(fā)式搜索的基本思想及搜索樹的構(gòu)建方法。確定性推理與不確定性推理的核心區(qū)別，模糊推理與概率推理的適用場景。難點：本體論與分類學的抽象邏輯（如何構(gòu)建層級化的知識體系）。遺傳算法中“適者生存”思想與搜索優(yōu)化的結(jié)合原理。模糊推理中隸屬度函數(shù)的含義及不確定性推理的邏輯表達。教學方法講授法：系統(tǒng)講解知識建模、搜索與推理的核心概念，結(jié)合教材案例（如2.1.3中的知識圖譜實例）。案例分析法：用實際應用（如智能問答系統(tǒng)的知識圖譜、路徑規(guī)劃中的啟發(fā)式搜索）具象化抽象概念。微課輔助法：播放教材配套微課（如“遺傳算法流程演示”“模糊推理過程動畫”），直觀展示算法邏輯?；佑懻摲ǎ涸O置問題（如“‘描述一個學生的信息’用框架表示還是語義網(wǎng)絡更合適？”），引導學生思考。教學過程設計第一課時（45分鐘）導入（5分鐘）：提問：“醫(yī)生診斷疾病時，需要先掌握醫(yī)學知識，再根據(jù)癥狀推理病因。人工智能如何‘存儲’和‘運用’知識？”引出主題：基于知識的人工智能核心是“知識的表示與運用”，本節(jié)課先學習知識建模與表示的基礎方法。新課講授：2.1知識建模和表示（前半部分，35分鐘）：2.1.1本體論設計和分類學（15分鐘）：本體論：定義“對領域內(nèi)概念及關系的規(guī)范化描述”（如“動物”領域中“哺乳動物”與“爬行動物”的分類）。分類學：強調(diào)“層級化分類體系”（如生物分類的“界-門-綱-目”），結(jié)合教材P22的示例圖講解。2.1.2語義網(wǎng)絡和框架（20分鐘）：語義網(wǎng)絡：以“節(jié)點（概念）+邊（關系）”表示知識（如“小明-是學生-XX大學”），展示教材P23的示意圖，說明其靈活性?？蚣埽阂浴安郏▽傩裕?值”結(jié)構(gòu)描述事物（如“學生”框架包含“姓名”“專業(yè)”“成績”等槽），對比語義網(wǎng)絡，強調(diào)結(jié)構(gòu)化特點。課堂小結(jié)（5分鐘）：回顧本體論、分類學、語義網(wǎng)絡、框架的核心特點。提問：“語義網(wǎng)絡和框架分別更適合表示什么樣的知識？”（語義網(wǎng)絡適合關系型知識，框架適合屬性型知識）。第二課時（45分鐘）復習導入（5分鐘）：快速回顧：“上節(jié)課學習的語義網(wǎng)絡中，如何表示‘蘋果是水果，水果是食物’？”（通過“是一種”關系連接節(jié)點）。引出主題：更復雜的知識如何表示？學習知識圖譜及圖數(shù)據(jù)庫，再進入知識搜索。新課講授（35分鐘）：2.1.3知識圖譜和圖數(shù)據(jù)庫（15分鐘）：知識圖譜：在語義網(wǎng)絡基礎上擴展，強調(diào)大規(guī)模實體與關系（如百度知識圖譜支持智能問答），說明其“實體-關系-屬性”三元組結(jié)構(gòu)（教材P26）。圖數(shù)據(jù)庫：用于存儲知識圖譜的專用數(shù)據(jù)庫（如Neo4j），對比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，突出處理復雜關系的優(yōu)勢。2.2知識搜索（概述）與2.2.1啟發(fā)式搜索（20分鐘）：知識搜索：從知識庫中尋找解決問題的路徑或答案（如專家系統(tǒng)的推理過程）。啟發(fā)式搜索：引入“啟發(fā)信息”（如距離目標的估計值）優(yōu)化搜索效率，舉例“問路時優(yōu)先選擇主干道”，對比盲目搜索（如窮舉法）的優(yōu)勢，結(jié)合教材P27的A*算法思想講解。課堂小結(jié)（5分鐘）：總結(jié)知識圖譜的結(jié)構(gòu)特點及啟發(fā)式搜索的核心思想。預告：下節(jié)課學習搜索樹和遺傳算法，理解搜索的具體實現(xiàn)方式。第三課時（45分鐘）復習導入（5分鐘）：提問：“啟發(fā)式搜索中，‘啟發(fā)信息’的作用是什么？”（減少無效搜索路徑）。引出主題：搜索過程如何可視化？學習搜索樹；生物進化思想如何用于搜索？學習遺傳算法。新課講授：2.2.2搜索樹與2.2.3遺傳算法（35分鐘）：2.2.2搜索樹（15分鐘）：定義：以樹狀結(jié)構(gòu)表示搜索過程（根節(jié)點為初始狀態(tài)，子節(jié)點為下一步可能的狀態(tài)）。遍歷方法：舉例“走迷宮”，講解廣度優(yōu)先搜索（逐層擴展）與深度優(yōu)先搜索（優(yōu)先深入分支）的區(qū)別，結(jié)合教材P29的示意圖分析適用場景。2.2.3遺傳算法（20分鐘）：基本思想：模擬生物“進化-選擇”過程（適者生存），用于復雜問題的優(yōu)化搜索。流程：編碼（將問題解轉(zhuǎn)化為“染色體”）→選擇（保留優(yōu)解）→交叉（組合優(yōu)解）→變異（引入新解），播放微課演示“用遺傳算法求解函數(shù)最大值”過程（教材P31）。課堂小結(jié)（5分鐘）：對比搜索樹與遺傳算法的適用場景（搜索樹適合狀態(tài)明確的問題，遺傳算法適合復雜非線性問題）。過渡：知識搜索的目的是為了推理，下節(jié)課學習知識推理的核心方法。第四課時（45分鐘）復習導入（5分鐘）：回顧知識搜索的方法，提問：“找到知識后，如何從已知推出未知？”引出“知識推理”。新課講授：2.3知識推理（35分鐘）：2.3.1線性和非線性推理（10分鐘）：線性推理：按固定順序逐步推導（如“因為A→B，B→C，所以A→C”）。非線性推理：多路徑并行推導或回溯調(diào)整（如同時從問題和條件雙向推理），舉例“偵破案件時多線索并行分析”。2.3.2確定性和不確定性推理（10分鐘）：確定性推理：前提與結(jié)論明確（如“如果x>5，則y=1”），基于邏輯規(guī)則（如三段論）。不確定性推理：存在概率、模糊性（如“陰天可能下雨”），需結(jié)合證據(jù)可信度計算。2.3.3模糊推理與2.3.4概率推理（15分鐘）：模糊推理：處理“模糊概念”（如“高溫”“年輕”），通過隸屬度函數(shù)量化（如“30℃屬于高溫的隸屬度為0.8”），舉例“空調(diào)根據(jù)模糊推理調(diào)節(jié)溫度”（教材P39）。概率推理：基于概率計算（如貝葉斯公式），處理隨機不確定性（如“醫(yī)學診斷中根據(jù)癥狀概率判斷患病可能性”），結(jié)合教材P40的示例講解。課堂總結(jié)（5分鐘）：梳理知識鏈：知識建模與表示→知識搜索→知識推理的邏輯關系。小組討論：“‘判斷一個水果是否為蘋果’用確定性推理，而‘預測明天是否下雨’用不確定性推理，為什么？”教學評價課堂提問：隨機抽查核心概念（如“知識圖譜的三元組結(jié)構(gòu)”“遺傳算法的步驟”），占比25%。討論表現(xiàn)：評估學生在知識表示方法選擇、推理類型分析等討論中的邏輯性，占比25%。作業(yè)完成度：通過課后作業(yè)檢驗知識應用能力（如構(gòu)建簡單語義網(wǎng)絡、分析搜索策略），占比50%。課后作業(yè)用語義網(wǎng)絡表示“《人工智能導論》是侯榮旭主編的教材，屬于計算機類書籍”，并說明節(jié)點和關系的含義。舉例說明一個生活場景，分別用廣度優(yōu)先搜索和深度優(yōu)先搜索描述解決思路，并比較效率。結(jié)合實例分析：為什么“天氣預報”適合用概率推理，而“數(shù)學定理證明”適合用確定性推理？板書設計課時主要內(nèi)容第一課時2.1知識建模和表示

-本體論與分類學：層級化知識

-語義網(wǎng)絡：節(jié)點+關系

-框架：槽+值第二課時2.1.3知識圖譜：實體-關系-屬性

2.2知識搜索

-啟發(fā)式搜索：啟發(fā)信息優(yōu)化效率第三課時2.2.2搜索樹：狀態(tài)的樹狀表示（廣度/深度搜索）

2.2.3遺傳算法：模擬進化（編碼→選擇→交叉→變異）第四課時2.3知識推理

-線性/非線性推理：推理路徑差異

-確定性/不確定性推理：結(jié)論明確性差異

-模糊推理（隸屬度）與概率推理（概率計算）教學資源教材配套微課視頻（如“知識圖譜構(gòu)建演示”“遺傳算法動畫”“模糊推理過程”）；PPT課件（含知識表示方法對比表、搜索樹示意圖、推理流程圖）；案例素材（如簡化的知識圖譜實例、搜索樹應用場景圖）；在線工具（如可視化搜索樹生成器、遺傳算法模擬小程序）。

第3章基于學習的人工智能(6課時)教學目標知識目標：理解機器學習的定義、基本流程（數(shù)據(jù)收集與預處理、模型訓練、評估與優(yōu)化、部署應用）及主要類型（監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習、強化學習）；掌握分類與回歸的概念、核心區(qū)別及典型算法，了解聚類與降維的含義、應用場景及常見方法。了解深度學習的概念及與傳統(tǒng)機器學習的區(qū)別；掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡、生成式神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結(jié)構(gòu)、工作原理及典型應用場景。理解強化學習的基本概念（智能體、環(huán)境、狀態(tài)、動作、獎勵等）；掌握基于值函數(shù)的學習方法、基于策略的學習方法及Actor-Critic方法的核心思想和基本原理。能力目標：能準確區(qū)分不同的機器學習任務類型，并結(jié)合具體問題選擇合適的機器學習方法；能通過教材配套微課視頻輔助理解復雜算法原理。能初步分析不同深度學習網(wǎng)絡的適用場景，例如判斷處理圖像數(shù)據(jù)應選用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，處理序列數(shù)據(jù)可選用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡。能結(jié)合具體場景分析強化學習中的核心要素，并對不同強化學習方法的適用情況進行初步判斷。情感目標：激發(fā)對基于學習的人工智能技術的興趣，認識其在各個領域的廣泛應用價值。培養(yǎng)嚴謹?shù)倪壿嬎季S和科學探究精神，體會人工智能技術從數(shù)據(jù)中學習規(guī)律、解決實際問題的過程。增強對人工智能技術發(fā)展的關注度和責任感，樹立運用人工智能技術推動社會進步的意識。課程思政設計：分析算法偏見案例（如招聘性別歧視），強調(diào)技術公平性的社會責任。教學重點與難點重點：機器學習的基本概念（定義、流程、類型），分類、回歸、聚類及降維的核心內(nèi)容。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結(jié)構(gòu)和工作原理。強化學習的基本概念，基于值函數(shù)和基于策略的學習方法的核心思想。難點：區(qū)分監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習的本質(zhì)差異，理解聚類算法中“相似性”的判斷邏輯。理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中卷積層和池化層的作用機制，以及遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡處理序列數(shù)據(jù)的原理。理解強化學習中值函數(shù)與策略的關系，以及Actor-Critic方法如何結(jié)合兩者的優(yōu)勢。教學方法講授法：系統(tǒng)講解核心概念、原理和算法，結(jié)合教材案例進行分析。案例分析法：通過生活實例和實際應用場景，幫助學生理解抽象概念和復雜算法。微課輔助法：利用教材配套微課視頻，直觀展示算法流程和網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，加深學生理解。互動討論法：設置問題引導學生思考和討論，激發(fā)學生學習主動性，鞏固所學知識。演示法：適當演示簡單的模型效果或算法運行過程，增強教學的直觀性。教學過程設計第一課時（45分鐘）導入（5分鐘）：展示人工智能在生活中的應用案例，如智能推薦系統(tǒng)、圖像識別軟件等，引出“基于學習的人工智能”這一主題。提問：“這些智能系統(tǒng)是如何具備智能的？它們通過什么方式學習？”引發(fā)學生思考，進而導入本章內(nèi)容。新課講授：3.1.1機器學習概述（35分鐘）：講解機器學習的定義，強調(diào)其“通過算法使計算機從數(shù)據(jù)中學習，自動改進性能”的核心特征。詳細介紹機器學習的基本流程：數(shù)據(jù)收集（舉例說明不同場景下的數(shù)據(jù)類型）、數(shù)據(jù)預處理（說明預處理的目的和常見方法）、模型訓練（類比人類學習過程）、評估與優(yōu)化（解釋評估指標和優(yōu)化方法）、部署應用（結(jié)合實際應用案例）。闡述機器學習的主要類型：監(jiān)督學習（結(jié)合有標注數(shù)據(jù)的案例，如垃圾郵件識別）、無監(jiān)督學習（結(jié)合無標注數(shù)據(jù)的案例，如用戶分群），簡要介紹半監(jiān)督學習和強化學習。課堂小結(jié)（5分鐘）：回顧本課時學習的機器學習定義、基本流程和主要類型。強調(diào)監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的區(qū)別，為下節(jié)課學習分類、回歸等內(nèi)容做鋪墊。第二課時（45分鐘）復習導入（5分鐘）：提問：“上節(jié)課我們學習了機器學習的主要類型，誰能舉例說明什么是監(jiān)督學習，什么是無監(jiān)督學習？”引出本課時內(nèi)容：“在監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習中，有哪些具體的學習任務呢？今天我們就來學習分類、回歸、聚類及降維。”新課講授：3.1.2分類及回歸、3.1.3聚類及降維（35分鐘）：講解分類的概念（預測離散標簽）、典型算法（如決策樹、支持向量機）及應用場景（如疾病診斷）。講解回歸的概念（預測連續(xù)值）、典型算法（如線性回歸）及應用場景（如房價預測），對比分類和回歸的核心區(qū)別。講解聚類的概念（無監(jiān)督地將相似數(shù)據(jù)分組）、常見方法（如K-Means算法）及應用場景（如客戶分群）。講解降維的含義（減少數(shù)據(jù)特征數(shù)量）、常見方法（如PCA方法）及應用場景（如數(shù)據(jù)可視化）。課堂小結(jié)（5分鐘）：總結(jié)分類、回歸、聚類及降維的核心內(nèi)容和區(qū)別。布置簡短的課堂練習，讓學生判斷幾個實際案例屬于哪種學習任務。第三課時（45分鐘）復習導入（5分鐘）：簡要回顧上兩課時學習的機器學習相關內(nèi)容，提問：“隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增大和問題復雜度的提高，傳統(tǒng)機器學習方法可能會遇到一些局限，那么有沒有更強大的學習方法呢？”引出本課時內(nèi)容：3.2深度學習。新課講授：3.2深度學習概述、3.2.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（35分鐘）：介紹深度學習的概念，說明其與傳統(tǒng)機器學習的區(qū)別和聯(lián)系。詳細講解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結(jié)構(gòu)：輸入層、卷積層（講解卷積操作的原理和作用）、池化層（說明池化的目的和常見方法）、全連接層、輸出層。結(jié)合圖像識別案例，闡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在處理圖像數(shù)據(jù)時的優(yōu)勢。課堂小結(jié)（5分鐘）：總結(jié)深度學習的概念和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結(jié)構(gòu)與工作原理。播放卷積神經(jīng)網(wǎng)絡工作過程的微課視頻，加深學生理解。第四課時（45分鐘）復習導入（5分鐘）：提問：“上節(jié)課我們學習了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，它主要適用于處理什么類型的數(shù)據(jù)？”引出本課時內(nèi)容：“除了圖像數(shù)據(jù)，還有很多序列數(shù)據(jù)（如文本、語音），處理這類數(shù)據(jù)需要用到其他的深度學習網(wǎng)絡，今天我們學習遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡和生成式神經(jīng)網(wǎng)絡。”新課講授：3.2.2遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡、3.2.3生成式神經(jīng)網(wǎng)絡（35分鐘）：講解遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結(jié)構(gòu)和工作原理，強調(diào)其處理序列數(shù)據(jù)的能力，舉例說明其在自然語言處理中的應用（如機器翻譯）。介紹生成式神經(jīng)網(wǎng)絡的概念和典型代表（如GAN），講解其基本工作機制（生成器和判別器的對抗過程），舉例說明其在圖像生成、文本生成等領域的應用。課堂小結(jié)（5分鐘）：總結(jié)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡和生成式神經(jīng)網(wǎng)絡的特點及應用場景。引導學生討論不同深度學習網(wǎng)絡的適用范圍。第五課時（45分鐘）復習導入（5分鐘）：回顧前面學習的機器學習和深度學習內(nèi)容，提問：“前面學習的方法大多是在給定數(shù)據(jù)上進行學習，那如果智能體需要在與環(huán)境的交互中不斷學習，該采用什么方法呢？”引出本課時內(nèi)容：3.3強化學習。新課講授：3.3強化學習概述、3.3.1基于值函數(shù)的學習方法（35分鐘）：講解強化學習的基本概念：智能體、環(huán)境、狀態(tài)、動作、獎勵、折扣回報等。介紹強化學習的基本框架和學習過程。詳細講解基于值函數(shù)的學習方法，以Q-Learning為例，說明其核心思想、更新公式和學習過程，結(jié)合簡單游戲案例進行分析。課堂小結(jié)（5分鐘）：總結(jié)強化學習的基本概念和基于值函數(shù)的學習方法。讓學生思考基于值函數(shù)的方法在實際應用中可能存在的問題。第六課時（45分鐘）復習導入（5分鐘）：提問：“上節(jié)課我們學習了基于值函數(shù)的強化學習方法，它的核心是什么？”引出本課時內(nèi)容：“除了基于值函數(shù)的方法，還有基于策略的方法和結(jié)合兩者的Actor-Critic方法，今天我們來學習這些內(nèi)容。”新課講授：3.3.2基于策略的學習方法、3.3.3Actor-Critic方法（35分鐘）：講解基于策略的學習方法，說明其直接學習策略函數(shù)的特點，對比基于值函數(shù)的方法，分析其優(yōu)勢和劣勢。詳細介紹Actor-Critic方法，說明其如何結(jié)合基于值函數(shù)和基于策略方法的優(yōu)勢，講解其基本結(jié)構(gòu)和工作原理。結(jié)合實際應用案例，說明不同強化學習方法的適用場景。課堂總結(jié)（5分鐘）：對本章內(nèi)容進行全面總結(jié)，梳理機器學習、深度學習和強化學習的核心知識點及相互關系。強調(diào)基于學習的人工智能技術的重要性和發(fā)展前景。教學評價課堂提問：通過隨機提問檢查學生對基本概念、原理的理解和記憶情況，占比20%。討論表現(xiàn)：評估學生在課堂討論中的參與度、思維活躍度和表達的邏輯性，占比20%。作業(yè)完成度：通過課后作業(yè)檢驗學生對知識的應用能力和綜合掌握程度，占比30%。小測驗：在課程進行中或結(jié)束后安排一次小測驗，考查學生對重點內(nèi)容的掌握情況，占比30%。課后作業(yè)分別列舉3個生活中應用機器學習、深度學習和強化學習的案例，并簡要說明其采用的技術方法。比較卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡在結(jié)構(gòu)和應用上的異同。簡述基于值函數(shù)的學習方法和基于策略的學習方法的核心思想，并分析它們的優(yōu)缺點。查閱資料，了解一個基于強化學習的實際應用系統(tǒng)，分析其采用的強化學習方法及工作原理。板書設計課時主要內(nèi)容第一課時3.1.1機器學習概述

-定義、基本流程

-主要類型（監(jiān)督、無監(jiān)督等）第二課時3.1.2分類及回歸

-概念、算法、應用、區(qū)別

3.1.3聚類及降維

-概念、方法、應用第三課時3.2深度學習概述

3.2.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

-結(jié)構(gòu)（卷積層、池化層等）、原理、應用第四課時3.2.2遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡

-結(jié)構(gòu)、原理、應用（序列數(shù)據(jù)）

3.2.3生成式神經(jīng)網(wǎng)絡

-概念、典型代表（GAN）、應用第五課時3.3強化學習概述

-基本概念、框架

3.3.1基于值函數(shù)的學習方法

-Q-Learning等第六課時3.3.2基于策略的學習方法

-特點、優(yōu)劣勢

3.3.3Actor-Critic方法

-結(jié)構(gòu)、原理、優(yōu)勢教學資源教材配套微課視頻（如機器學習流程演示、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡工作動畫、強化學習算法示例等）；PPT課件（含概念解析、案例圖片、算法流程圖、網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖等）；相關案例素材（包括文字描述、圖片、短視頻等）；在線演示工具或平臺（用于展示部分算法的運行效果）；推薦閱讀的文獻資料和拓展學習資源鏈接。

第4章基于大模型的人工智能(4課時)教學目標知識目標：理解大模型的定義、核心特點（如參數(shù)量龐大、泛化能力強）及發(fā)展背景（大數(shù)據(jù)、算力提升、算法優(yōu)化的推動）。了解大模型的關鍵技術方向（如預訓練與微調(diào)、注意力機制等）及典型大模型的分類（通用大模型、專項生成大模型等）。掌握典型大模型的基本信息：包括通用大模型（DeepSeek、ChatGPT、GLM）的主要特點與應用場景；視頻、圖像、音樂生成大模型及語言識別大模型的功能、典型代表與應用領域。能力目標：能根據(jù)應用場景識別大模型的類型（如“生成一幅畫”對應圖像生成大模型）。能舉例說明不同典型大模型在生活中的具體應用（如用ChatGPT進行文本創(chuàng)作，用語言識別大模型實現(xiàn)語音轉(zhuǎn)文字）。能通過教材配套微課視頻，輔助理解大模型的技術原理（如預訓練過程的基本邏輯）。情感目標：感受大模型技術的突破性進展，激發(fā)對人工智能前沿領域的探索興趣。認識大模型在社會生產(chǎn)、生活中的廣泛價值，理性看待其帶來的機遇與挑戰(zhàn)。培養(yǎng)對技術發(fā)展的敏感度，樹立運用大模型思維解決實際問題的意識。課程思政設計：對比中美大模型發(fā)展，解析我國在中文大模型領域的突破與挑戰(zhàn)。教學重點與難點重點：大模型的定義、核心特點及發(fā)展的驅(qū)動因素。典型通用大模型（ChatGPT、GLM等）的特點與應用。不同類型專項大模型（視頻、圖像、音樂生成，語言識別）的功能與應用場景。難點：理解大模型“預訓練+微調(diào)”技術框架的基本邏輯（無需深入技術細節(jié)）。區(qū)分不同類型大模型的核心能力差異（如通用大模型與專項生成大模型的適用范圍）。分析大模型在實際應用中的優(yōu)勢與局限性（如生成內(nèi)容的準確性問題）。教學方法講授法：系統(tǒng)講解大模型的基礎概念、分類及典型代表，結(jié)合教材內(nèi)容梳理知識脈絡。案例分析法：通過具體應用案例（如ChatGPT的對話功能、Midjourney的圖像生成效果）具象化大模型的能力。微課輔助法：播放教材配套微課（如“大模型發(fā)展歷程動畫”“典型大模型應用演示”），增強內(nèi)容的直觀性?；佑懻摲ǎ涸O置問題（如“你認為未來大模型會在哪些領域有更大突破？”），引導學生結(jié)合生活經(jīng)驗思考。教學過程設計第一課時（45分鐘）導入（5分鐘）：展示案例：播放ChatGPT對話片段、AI生成的逼真圖像、語音助手實時轉(zhuǎn)寫語音的視頻，提問“這些智能行為背后，是否有統(tǒng)一的技術支撐？”引出主題：這些功能的核心驅(qū)動力之一是“大模型”，本節(jié)課先認識大模型的基本概念。新課講授：4.1大模型概述（35分鐘）：大模型的定義（結(jié)合教材P85）：強調(diào)“參數(shù)規(guī)模達到百億甚至萬億級，能處理多領域任務的人工智能模型”，對比傳統(tǒng)小模型的局限性（適用場景單一）。核心特點：參數(shù)量龐大：舉例說明“百億參數(shù)”的概念（類比人類大腦神經(jīng)元連接規(guī)模）；泛化能力強：能處理未專門訓練過的任務（如用大模型同時進行翻譯、寫作、問答）；數(shù)據(jù)依賴性高：需要海量數(shù)據(jù)訓練（如互聯(lián)網(wǎng)文本、圖像數(shù)據(jù)）。發(fā)展背景：大數(shù)據(jù)：互聯(lián)網(wǎng)積累的海量數(shù)據(jù)為訓練提供“原材料”；算力提升：GPU等專用芯片解決了大模型訓練的計算難題；算法優(yōu)化：如Transformer架構(gòu)（注意力機制）為大模型提供了高效的計算框架。課堂小結(jié)（5分鐘）：回顧大模型的定義、核心特點及發(fā)展的三大驅(qū)動因素；提問：“為什么說大模型是人工智能發(fā)展的重要里程碑？”（引導學生從泛化能力、應用范圍等角度回答）；預告下節(jié)課：學習大模型的技術簡介及典型通用大模型。第二課時（45分鐘）復習導入（5分鐘）：快速提問：“大模型的核心特點有哪些？”（參數(shù)量大、泛化能力強、數(shù)據(jù)依賴高）；引出主題：大模型是如何實現(xiàn)這些能力的？簡要了解其技術方向后，重點學習典型通用大模型。新課講授（35分鐘）：4.2大模型技術簡介（10分鐘）：核心框架：“預訓練+微調(diào)”——先在海量通用數(shù)據(jù)上訓練（預訓練），再針對具體任務用小數(shù)據(jù)調(diào)整（微調(diào)），類比“先學習基礎知識，再專項練習”。關鍵技術點：簡要提及注意力機制（讓模型聚焦關鍵信息，如理解句子時關注重點詞）、Transformer架構(gòu)（大模型常用基礎結(jié)構(gòu)），不深入技術細節(jié)，以理解功能為主。4.3典型大模型——通用大模型（25分鐘）：4.3.1通用大模型DeepSeek：說明其多語言支持、代碼理解等特點，應用于智能問答、代碼輔助生成等場景（教材P89）。4.3.2通用大模型ChatGPT：強調(diào)其對話交互能力、上下文理解能力，舉例“寫郵件、編故事、解答知識疑問”，說明其對自然語言處理的突破（教材P92）。4.3.3通用語言模型GLM：介紹其基于中文數(shù)據(jù)訓練的優(yōu)勢，在中文文本生成、知識問答等場景的應用（教材P94）。對比總結(jié)：通用大模型的共性（處理多類任務）與各自特色。課堂小結(jié)（5分鐘）：梳理大模型“預訓練+微調(diào)”的基本邏輯及三大通用大模型的特點；布置簡短任務：“說出一個你知道的ChatGPT的應用場景”，鞏固所學。第三課時（45分鐘）復習導入（5分鐘）：提問：“ChatGPT作為通用大模型，能完成哪些任務？”（對話、寫作、翻譯等）；引出主題：除了通用能力，還有專注于特定生成任務的大模型，本節(jié)課學習視頻、圖像、音樂生成大模型。新課講授：4.3.4-4.3.6生成類大模型（35分鐘）：4.3.4視頻生成大模型：功能：根據(jù)文本描述生成動態(tài)視頻片段（如“生成一只貓在草地上玩耍的10秒視頻”）。典型代表：如RunwayML、Pika等，舉例說明其在影視特效輔助、廣告創(chuàng)意生成中的應用。4.3.5圖像生成大模型：功能：將文本描述轉(zhuǎn)化為圖像（如“生成一幅賽博朋克風格的城市夜景”）。典型代表：Midjourney、StableDiffusion，結(jié)合教材P99，展示其生成的圖像案例，說明在藝術創(chuàng)作、設計領域的應用。4.3.6音樂生成大模型：功能：根據(jù)文本描述（如“生成一段歡快的鋼琴曲”）或旋律片段生成完整音樂。典型代表：如SunoAI、MusicLM，舉例其在背景音樂創(chuàng)作、音樂教學輔助中的應用。對比分析：三類生成大模型的共性（基于文本指令生成內(nèi)容）與差異（生成內(nèi)容的媒介不同）。課堂小結(jié)（5分鐘）：總結(jié)視頻、圖像、音樂生成大模型的功能、代表及應用場景；播放教材配套微課中“圖像生成大模型工作流程”片段，加深理解。第四課時（45分鐘）復習導入（5分鐘）：回顧前三課時內(nèi)容：大模型概述→通用大模型→生成類大模型，提問“除了生成內(nèi)容，大模型還能處理什么類型的信息？”（語音信息）；引出主題：學習語言識別大模型，然后總結(jié)全章。新課講授（35分鐘）：4.3.7語言識別大模型（20分鐘）：功能：將人類語音轉(zhuǎn)換為文本（語音識別），并理解語音中的語義（如指令識別）。典型代表：如百度語音識別、科大訊飛星火語音大模型，結(jié)合教材P101，舉例說明其在智能音箱（語音控制）、會議記錄（實時轉(zhuǎn)寫）、無障礙輔助（為聽障人士轉(zhuǎn)寫語音）中的應用。技術特點：強調(diào)其處理不同口音、噪聲環(huán)境下語音的能力提升。全章總結(jié)與拓展（15分鐘）：梳理知識框架：大模型定義與特點→技術簡介→典型大模型（通用+專項）。討論：大模型帶來的便利（如提高創(chuàng)作效率）與挑戰(zhàn)（如內(nèi)容版權、虛假信息），引導學生客觀看待技術發(fā)展。課堂總結(jié)（5分鐘）：強調(diào)大模型作為人工智能重要分支的地位，及其對社會各領域的深遠影響；鼓勵學生關注大模型技術的新進展，培養(yǎng)持續(xù)學習的意識。教學評價課堂提問：隨機抽查對大模型特點、典型模型名稱及應用的掌握情況（如“GLM大模型的優(yōu)勢是什么？”），占比30%。討論表現(xiàn)：評估學生在大模型應用案例分析、技術影響討論中的參與度與觀點合理性，占比20%。作業(yè)完成度：通過課后作業(yè)檢驗對知識的綜合應用能力（如分類列舉大模型應用），占比50%。課后作業(yè)從生活中找出3個大模型的應用實例，分別說明它們屬于哪類大模型（如通用/圖像生成/語言識別等），并簡述其功能。對比ChatGPT與圖像生成大模型，說明它們在能力特點和應用場景上的主要區(qū)別。查閱資料，簡要描述一個你感興趣的大模型（教材中提及或未提及均可）的最新進展。板書設計課時主要內(nèi)容第一課時4.1大模型概述

-定義：大規(guī)模參數(shù)，多任務處理

-特點：參數(shù)量大、泛化強、數(shù)據(jù)依賴高

-發(fā)展背景：大數(shù)據(jù)、算力、算法第二課時4.2大模型技術簡介：預訓練+微調(diào)、注意力機制

4.3典型大模型（通用）

-DeepSeek：多語言、代碼輔助

-ChatGPT：對話交互、上下文理解

-GLM：中文優(yōu)勢、文本生成第三課時4.3典型大模型（生成類）

-視頻生成：動態(tài)視頻，如RunwayML

-圖像生成：文本轉(zhuǎn)圖像，如Midjourney

-音樂生成：文本轉(zhuǎn)音樂，如SunoAI第四課時4.3.7語言識別大模型

-功能：語音轉(zhuǎn)文本、語義理解

-應用：智能音箱、會議記錄

全章總結(jié)：大模型的影響與未來教學資源教材配套微課視頻（如“大模型特點解析”“典型大模型應用演示”）；PPT課件（含大模型分類表、典型案例圖片/短視頻、技術框架示意圖）；補充案例素材：ChatGPT對話截圖、AI生成圖像/音樂示例、語音識別應用場景視頻；在線資源鏈接：部分大模型官方演示平臺（如可公開訪問的圖像生成工具）。

第5章人工智能*與倫理問題(4課時)教學目標知識目標：理解人工智能安全的形勢（發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢）、主要風險（技術、數(shù)據(jù)、應用等層面）及典型應用案例（如數(shù)據(jù)安全技術）。掌握人工智能安全體系架構(gòu)的核心內(nèi)容，包括內(nèi)生安全（模型自身的安全性）與衍生安全（應用過程中的安全性）的區(qū)別與聯(lián)系。了解人工智能在安全領域的雙向作用：助力防御（如智能威脅檢測）、輔助攻擊（如自動化網(wǎng)絡攻擊），以及針對人工智能自身的攻擊與防護手段。明確人工智能倫理問題的主要范疇（如隱私保護、算法公平性、責任界定等）及相關規(guī)范方向。能力目標：能結(jié)合具體案例分析人工智能應用中的安全風險（如數(shù)據(jù)泄露風險、模型被攻擊風險）。能區(qū)分某一安全問題屬于內(nèi)生安全還是衍生安全（如模型漏洞屬于內(nèi)生安全，應用中的隱私泄露屬于衍生安全）。能對人工智能倫理場景（如算法歧視）進行初步分析，提出合理的倫理考量角度。情感目標：認識人工智能安全與倫理的重要性，樹立“技術發(fā)展需兼顧安全與倫理”的意識。培養(yǎng)對技術風險的警惕性和責任感，理解技術應用的邊界與規(guī)范的必要性。激發(fā)關注人工智能安全與倫理領域發(fā)展的興趣，形成理性看待技術進步的思維。課程思政設計：強調(diào)技術責任與社會規(guī)范，培養(yǎng)學生的責任感和價值觀。教學重點與難點重點：人工智能安全的主要風險及各方應對舉措。人工智能安全體系架構(gòu)中內(nèi)生安全與衍生安全的核心內(nèi)涵。人工智能倫理問題的主要表現(xiàn)及現(xiàn)實意義。難點：理解人工智能“助力防御”與“輔助攻擊”的辯證關系。辨析內(nèi)生安全與衍生安全的具體場景差異（如模型訓練中的數(shù)據(jù)污染屬于內(nèi)生安全問題，模型應用中的隱私泄露屬于衍生安全問題）。分析倫理問題的復雜性（如算法公平性與效率的平衡、隱私保護與數(shù)據(jù)利用的矛盾）。教學方法講授法：系統(tǒng)講解人工智能安全與倫理的核心概念、體系架構(gòu)及問題范疇，結(jié)合教材案例（如5.1.3中的數(shù)據(jù)安全技術案例）。案例分析法：通過真實案例（如數(shù)據(jù)泄露事件、算法歧視案例）具象化安全風險與倫理問題。微課輔助法：播放教材配套微課（如“人工智能安全風險案例解析”“倫理問題討論視頻”），增強內(nèi)容直觀性。小組討論法：設置爭議性問題（如“為了提升AI模型性能，是否可以適當放寬數(shù)據(jù)隱私限制？”），引導學生多角度思考。教學過程設計第一課時（45分鐘）導入（5分鐘）：展示新聞片段：AI模型被惡意攻擊導致錯誤決策、用戶數(shù)據(jù)因AI應用泄露等事件，提問“人工智能在帶來便利的同時，可能面臨哪些潛在問題？”引出主題：本節(jié)課從人工智能安全的形勢與風險入手，認識其重要性。新課講授：5.1人工智能安全概述（35分鐘）：5.1.1人工智能安全形勢分析（10分鐘）：結(jié)合教材P105，分析當前AI技術快速發(fā)展下安全問題的凸顯趨勢——應用場景擴展（如金融、醫(yī)療）導致安全影響范圍擴大，技術復雜性提升增加安全漏洞風險。5.1.2人工智能安全風險分析（15分鐘）：技術風險：模型魯棒性不足（易被干擾）、可解釋性差（錯誤原因難追溯）；數(shù)據(jù)風險：訓練數(shù)據(jù)泄露、被篡改（如注入有毒數(shù)據(jù)）；應用風險：濫用技術（如深度偽造詐騙）、過度依賴導致決策失誤。5.1.3應用案例——數(shù)據(jù)安全技術（5分鐘）：舉例數(shù)據(jù)加密、匿名化處理等技術在AI數(shù)據(jù)安全中的應用（教材P107）。5.1.4各方應對人工智能安全問題的舉措（5分鐘）：介紹政府（立法規(guī)范）、企業(yè)（技術防護）、科研機構(gòu)（安全技術研發(fā)）的不同角色（如歐盟《AI法案》對高風險AI應用的限制）。課堂小結(jié)（5分鐘）：回顧人工智能安全的形勢、核心風險及應對主體；提問：“數(shù)據(jù)風險為什么是人工智能安全的重要組成部分？”（引導學生結(jié)合AI依賴數(shù)據(jù)的特點回答）。第二課時（45分鐘）復習導入（5分鐘）：快速回顧：“上節(jié)課提到的人工智能安全風險中，‘模型被注入有毒數(shù)據(jù)’屬于哪類風險？”（技術與數(shù)據(jù)交叉風險）。引出主題：這些風險從何而來？學習人工智能安全體系架構(gòu)——內(nèi)生安全與衍生安全。新課講授：5.2人工智能安全體系架構(gòu)（35分鐘）：體系架構(gòu)概述（5分鐘）：說明人工智能安全體系是保障AI全生命周期（設計、訓練、應用、迭代）安全的框架，包括內(nèi)生與衍生兩個維度。5.2.1人工智能內(nèi)生安全（15分鐘）：定義：聚焦AI模型自身的安全性，涉及設計、訓練環(huán)節(jié)（如模型是否存在漏洞、訓練數(shù)據(jù)是否可靠）。舉例：模型對抗性攻擊（通過微小擾動使圖像識別模型誤判）、訓練數(shù)據(jù)污染（導致模型輸出偏見）。5.2.2人工智能衍生安全（15分鐘）：定義：聚焦AI應用過程中對外部環(huán)境（如用戶、社會）產(chǎn)生的安全影響，涉及部署、使用環(huán)節(jié)。舉例：AI應用導致的隱私泄露（如人臉識別數(shù)據(jù)濫用）、算法決策不公（如招聘AI歧視特定群體）。對比分析：用表格總結(jié)內(nèi)生安全與衍生安全的關注階段、典型問題、防護重點。課堂小結(jié)（5分鐘）：總結(jié)內(nèi)生安全與衍生安全的核心差異與關聯(lián)；小組任務：“判斷‘AI推薦算法過度收集用戶行為數(shù)據(jù)’屬于哪類安全問題，并說明理由”。第三課時（45分鐘）復習導入（5分鐘）：提問：“內(nèi)生安全和衍生安全的核心區(qū)別是什么？”（內(nèi)生關注模型自身，衍生關注外部影響）。引出主題：人工智能技術本身也可用于安全領域，既有防御作用，也可能被用于攻擊，本節(jié)課學習相關內(nèi)容。新課講授：5.3人工智能助力安全（35分鐘）：5.3.1人工智能助力防御（10分鐘）：舉例AI在網(wǎng)絡安全中的應用——智能檢測惡意代碼（通過模式識別快速識別威脅）、異常行為分析（如檢測賬戶異常登錄），說明其提升防御效率的優(yōu)勢（教材P111）。5.3.2人工智能輔助攻擊（10分鐘）：講解AI被用于攻擊的場景——自動化生成釣魚郵件（模擬人類語氣提高成功率）、對抗性攻擊突破安全防護（如欺騙AI檢測系統(tǒng)），分析其增加攻擊隱蔽性的風險（教材P113）。5.3.3針對人工智能自身安全問題的攻擊（7分鐘）：如模型竊取（復制訓練好的模型）、數(shù)據(jù)投毒（篡改訓練數(shù)據(jù)使模型失效），結(jié)合案例說明攻擊手段的多樣性。5.3.4針對人工智能自身安全問題的防護（8分鐘）：對應攻擊的防護措施——模型加密、數(shù)據(jù)清洗與驗證、增加模型魯棒性（如對抗訓練），強調(diào)“攻防對抗”的動態(tài)平衡。課堂小結(jié)（5分鐘）：梳理人工智能在安全領域的雙向作用：助力防御與輔助攻擊；強調(diào)：技術本身中性，關鍵在于使用方式與安全防護。第四課時（45分鐘）復習導入（5分鐘）：回顧人工智能安全的技術層面問題，提問：“除了技術安全，人工智能發(fā)展還需關注什么層面的問題？”（倫理層面）。引出主題：學習人工智能倫理問題，探討技術發(fā)展的人文邊界。新課講授：5.4人工智能倫理問題（35分鐘）：倫理問題的核心范疇（20分鐘）：隱私保護：AI收集、分析數(shù)據(jù)過程中對個人隱私的侵犯（如人臉識別的濫用）；算法公平性：算法決策中的偏見（如招聘AI對特定群體的歧視）；責任界定：AI系統(tǒng)出錯時的責任歸屬（開發(fā)者、使用者、模型本身？）；濫用風險：如深度偽造技術用于造謠、詐騙。倫理規(guī)范與應對思路（10分鐘）：介紹國際國內(nèi)相關倫理準則（如“以人為本”“可解釋性”原則）、技術手段（如公平性算法優(yōu)化）、法律規(guī)制（如隱私保護法）的作用。案例討論（5分鐘）：以“AI算命APP收集用戶生日、面相數(shù)據(jù)是否符合倫理”為例，引導學生分析隱私與需求的平衡。課堂總結(jié)（5分鐘）：全章梳理：人工智能安全（形勢、風險、架構(gòu)、攻防）與倫理問題的內(nèi)在聯(lián)系；升華主題：技術發(fā)展需兼顧安全與倫理，樹立“負責任的AI發(fā)展”理念。教學評價課堂提問：隨機抽查對安全風險類型、內(nèi)生/衍生安全區(qū)別、倫理問題范疇的掌握（如“算法公平性屬于人工智能倫理的哪類問題？”），占比30%。討論表現(xiàn)：評估學生在安全問題分類、倫理案例分析中的邏輯清晰度與多角度思考能力，占比20%。作業(yè)完成度：通過課后作業(yè)檢驗對知識的綜合應用（如分析具體案例的安全與倫理問題），占比50%。課后作業(yè)選擇一個你熟悉的AI應用（如智能音箱、購物APP推薦系統(tǒng)），分析其可能存在的安全風險（至少2類）及倫理問題（至少1類）。簡述人工智能內(nèi)生安全與衍生安全的區(qū)別，并各舉1個生活中的實例。結(jié)合案例，談談你對“人工智能倫理需要技術、法律、道德共同約束”的理解。板書設計課時主要內(nèi)容第一課時5.1人工智能安全概述

-形勢：發(fā)展與風險凸顯

-風險：技術、數(shù)據(jù)、應用

-案例：數(shù)據(jù)安全技術

-應對：各方舉措第二課時5.2人工智能安全體系架構(gòu)

-內(nèi)生安全：模型自身（漏洞、數(shù)據(jù)污染等）

-衍生安全：應用影響（隱私泄露、算法偏見等）第三課時5.3人工智能助力安全

-助力防御：智能檢測、異常分析

-輔助攻擊：自動化攻擊、對抗性攻擊

-自身攻擊與防護：模型竊取與加密、數(shù)據(jù)投毒與清洗第四課時5.4人工智能倫理問題

-核心范疇：隱私、公平、責任、濫用

-應對：倫理準則、技術優(yōu)化、法律規(guī)制教學資源教材配套微課視頻（如“人工智能安全風險案例解析”“倫理問題討論”）；PPT課件（含安全風險分類表、內(nèi)生/衍生安全對比圖、倫理案例圖片）；補充案例素材：數(shù)據(jù)泄露事件報道、算法歧視新聞、倫理準則文件節(jié)選；在線討論平臺：用于課后小組分享倫理問題分析成果。第6章智能視覺(4課時)教學目標知識目標：理解智能視覺的定義、研究對象（圖像、視頻）及與人類視覺的異同。掌握智能視覺的關鍵技術，包括圖像獲取與預處理的基本流程（如成像設備、去噪、增強）、特征提取與表示的核心思想（如邊緣、紋理、顏色特征）。了解智能視覺在各領域的典型應用案例（安防監(jiān)控、醫(yī)療影像、智能駕駛等）的場景與作用。明確智能視覺的主要發(fā)展趨勢（如更高精度、實時性、多模態(tài)融合）。能力目標：能舉例說明生活中常見的智能視覺應用（如手機人臉識別解鎖、超市自助結(jié)賬的商品識別）。能簡要分析某一智能視覺應用涉及的關鍵技術環(huán)節(jié)（如“車牌識別系統(tǒng)”需經(jīng)過圖像獲取、預處理、字符特征提取）。能通過教材配套微課視頻，輔助理解關鍵技術的實現(xiàn)邏輯（如預處理對圖像質(zhì)量的改善過程）。情感目標：感受智能視覺技術對生產(chǎn)生活的變革作用，激發(fā)對計算機視覺領域的探索興趣。認識智能視覺技術在提升效率、保障安全等方面的價值，理性看待其發(fā)展中的挑戰(zhàn)（如隱私保護）。培養(yǎng)對技術應用場景的敏感度，樹立運用智能視覺思維解決實際問題的意識。課程思政設計：強調(diào)智能視覺在國家安防、醫(yī)療健康等領域的關鍵作用，培養(yǎng)學生使命感，同時引導其思考技術應用的倫理規(guī)范，樹立正確科技價值觀。教學重點與難點重點：智能視覺的定義及研究對象。圖像獲取與預處理、特征提取與表示的基本概念。智能視覺在各典型領域的應用場景與價值。智能視覺的主要發(fā)展趨勢。難點：理解機器“看”世界的邏輯（從圖像到信息的轉(zhuǎn)化過程）與人類視覺的差異。把握特征提取的核心意義（如何從原始圖像中提取有效信息）。分析不同應用場景對智能視覺技術的特定需求（如醫(yī)療影像需高精度，智能駕駛需高實時性）。教學方法講授法：系統(tǒng)講解智能視覺的基本概念、關鍵技術、應用及趨勢，結(jié)合教材案例（如6.3節(jié)中的各應用實例）。案例分析法：通過大量生活實例和應用場景圖片/視頻（如安防監(jiān)控的人臉識別、醫(yī)療影像的病灶檢測），具象化抽象概念。微課輔助法：播放教材配套微課（如“圖像預處理效果對比”“特征提取過程演示”），增強技術原理的直觀性?；佑懻摲ǎ涸O置問題（如“‘智能垃圾桶自動開蓋’可能用到哪些智能視覺技術？”），引導學生思考技術與應用的關聯(lián)。教學過程設計第一課時（45分鐘）導入（5分鐘）：展示動態(tài)圖片/短視頻：包含人臉識別打卡、支付寶“刷臉支付”、AI攝像頭識別闖紅燈行人等場景，提問“這些場景中，機器是如何‘看到’并理解我們或物體的？”引出主題：這些功能的核心是“智能視覺”技術，本節(jié)課先認識智能視覺的基本概念。新課講授：6.1智能視覺概述（35分鐘）：智能視覺的定義（結(jié)合教材P122）：強調(diào)“智能視覺是使計算機能夠‘看’并理解圖像/視頻內(nèi)容的技術”，對比人類視覺“通過眼睛接收光線，大腦處理形成認知”的過程，說明機器視覺的模擬性。研究對象：圖像：靜態(tài)的視覺信息（如照片、X光片）；視頻：動態(tài)的連續(xù)圖像序列（如監(jiān)控錄像、電影片段）。智能視覺的意義：擴展人類視覺能力（如夜間成像、遠距離觀測）、實現(xiàn)自動化處理（如流水線產(chǎn)品質(zhì)檢）、輔助決策（如醫(yī)療診斷）。與人類視覺的對比：優(yōu)勢：精度高（可識別細微差異）、不知疲倦、適應極端環(huán)境（高溫、輻射）；劣勢：缺乏常識理解、易受干擾（如模糊圖像）、復雜場景處理能力有限。課堂小結(jié)（5分鐘）：回顧智能視覺的定義、研究對象及與人類視覺的異同；提問：“智能視覺技術能幫助我們解決哪些人類視覺難以完成的任務？”（引導學生從優(yōu)勢角度回答）；預告下節(jié)課：學習智能視覺如何“看”懂圖像——關鍵技術。第二課時（45分鐘）復習導入（5分鐘）：快速提問：“智能視覺的研究對象是什么？”（圖像和視頻）；引出主題：機器如何從圖像/視頻中獲取有用信息？學習智能視覺的關鍵技術。新課講授：6.2智能視覺關鍵技術（35分鐘）：6.2.1圖像獲取與預處理（20分鐘）：圖像獲取：介紹常用設備（攝像頭、掃描儀、醫(yī)療成像設備如CT），說明其將光信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號（像素矩陣）的過程。預處理（結(jié)合教材P123）：目的：改善圖像質(zhì)量，為后續(xù)處理做準備。常用方法：去噪：去除圖像中的斑點、干擾（如老照片修復）；增強：突出有用信息（如提高對比度使文字更清晰）；幾何校正：修正圖像的歪斜、變形（如掃描文檔的傾斜校正）。展示預處理前后的圖像對比，直觀說明效果。6.2.2特征提取與表示（15分鐘）：核心思想：從預處理后的圖像中提取能代表物體本質(zhì)的信息（特征），如“人臉識別”提取五官形狀、位置關系等特征。常見特征類型（結(jié)合教材P125）：邊緣特征：物體的輪廓（如方形物體的四條邊）；紋理特征：表面的圖案結(jié)構(gòu)（如木紋、布料紋理）；顏色特征：物體的顏色組成（如紅色蘋果）。說明：特征提取是智能視覺的核心步驟，直接影響后續(xù)識別、分析的準確性。課堂小結(jié)（5分鐘）：總結(jié)圖像獲取與預處理的流程、特征提取的意義及常見特征類型；提問：“為什么預處理是特征提取的前提？”（引導學生理解“高質(zhì)量圖像才能提取有效特征”）；預告下節(jié)課：這些技術在實際中如何應用——典型應用案例。第三課時（45分鐘）復習導入（5分鐘）：回顧：“特征提取的目的是什么？”（提取物體本質(zhì)信息）；引出主題：提取特征后，智能視覺技術能在哪些領域發(fā)揮作用？學習典型應用案例。新課講授：6.3典型應用案例（35分鐘）：6.3.1安防監(jiān)控（7分鐘）：結(jié)合教材P128，說明其“智慧之眼”的作用——通過人臉識別、行為分析（如異常聚集、攀爬）實現(xiàn)智能預警，保障公共安全（如火車站、校園監(jiān)控）。6.3.2醫(yī)療影像分析（7分鐘）：講解其輔助醫(yī)生診斷的功能——對X光片、CT圖像進行智能分析，檢測病灶（如腫瘤、骨折），提高診斷效率和精度（教材P129）。6.3.3智能駕駛與輔助駕駛（7分鐘）：闡述其對未來出行的變革——通過攝像頭、激光雷達等獲取路況信息，識別行人、車輛、交通標志，實現(xiàn)自動駕駛或輔助功能（如車道偏離預警、自動剎車）（教材P130）。6.3.4新零售與智能家居（7分鐘）：舉例說明其打造智能生活的體驗——新零售中自助結(jié)賬的商品識別、智能家居中通過視覺識別實現(xiàn)的手勢控制家電、智能門鎖人臉識別（教材P133）。6.3.5農(nóng)業(yè)智能化（7分鐘）：介紹其推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)變革的應用——通過機器視覺識別作物長勢、病蟲害，實現(xiàn)精準施肥、除草，提高農(nóng)業(yè)效率（教材P136）。小結(jié)：各應用案例均圍繞“圖像/視頻獲取→預處理→特征提取→分析/識別”的技術邏輯展開。課堂小結(jié)（5分鐘）：回顧各領域典型應用的核心功能與價值；小組討論：“你認為智能視覺在哪個領域的應用最具潛力？為什么？”；預告下節(jié)課：智能視覺技術未來會如何發(fā)展。第四課時（45分鐘）復習導入（5分鐘）：快速回顧第三課時學習的典型應用領域，提問：“這些應用對智能視覺技術提出了哪些要求？”（更高精度、更快速度等）；引出主題：學習智能視覺的發(fā)展趨勢，總結(jié)全章。新課講授：6.4智能視覺發(fā)展趨勢（35分鐘）：更高精度與魯棒性（8分鐘）：能處理更復雜、惡劣環(huán)境下的圖像（如大霧天氣的車輛識別），減少錯誤判斷。實時性提升（7分鐘）：更快的處理速度，滿足實時交互需求（如智能駕駛需毫秒級響應）。多模態(tài)融合（8分鐘）：結(jié)合聽覺、觸覺等其他模態(tài)信息，提升理解能力（如智能機器人同時“看”和“聽”來理解人類指令）。輕量化與低功耗（7分鐘）：模型更小、能耗更低，便于在手機、嵌入式設備上應用（如手機端的AI攝影）。隱私保護增強（5分鐘）：在應用中更好地保護個人隱私（如人臉識別數(shù)據(jù)加密、匿名化處理）。全章總結(jié)（10分鐘）：梳理知識脈絡：智能視覺概述→關鍵技術→典型應用→發(fā)展趨勢。強調(diào)：智能視覺技術正朝著更智能、更實用、更安全的方向發(fā)展，深刻影響社會各領域。開放討論：智能視覺發(fā)展可能帶來的新機遇（如新型職業(yè)）與挑戰(zhàn)（如技術濫用）。課堂總結(jié)（5分鐘）：再次強調(diào)智能視覺的核心價值：擴展人類視覺能力，推動智能化進程。鼓勵學生關注智能視覺技術的新進展，培養(yǎng)創(chuàng)新思維。教學評價課堂提問：隨機抽查對智能視覺定義、關鍵技術環(huán)節(jié)、典型應用的掌握情況（如“圖像預處理的常用方法有哪些？”），占比30%。討論表現(xiàn)：評估學生在應用潛力討論、發(fā)展趨勢分析中的參與度與觀點合理性，占比20%。作業(yè)完成度：通過課后作業(yè)檢驗對知識的綜合應用（如分析某應用的技術環(huán)節(jié)與發(fā)展趨勢），占比50%。課后作業(yè)列舉3個你日常生活中接觸到的智能視覺應用，分別說明它們屬于6.3節(jié)中的哪個領域（如適用），并簡述其給你帶來的便利。以“智能門禁系統(tǒng)（人臉識別開門）”為例，簡述其涉及的智能視覺關鍵技術環(huán)節(jié)（從圖像獲取到最終識別）。結(jié)合6.4節(jié)內(nèi)容，暢想一下10年后智能視覺技術可能在你所學專業(yè)或感興趣的領域有哪些創(chuàng)新應用。板書設計課時主要內(nèi)容第一課時6.1智能視覺概述

-定義：機器“看”并理解圖像/視頻

-研究對象：圖像、視頻

-與人類視覺的異同第二課時6.2智能視覺關鍵技術

-圖像獲取與預處理：設備、去噪、增強等

-特征提取與表示：邊緣、紋理、顏色等特征第三課時6.3典型應用案例

-安防監(jiān)控、醫(yī)療影像分析

-智能駕駛、新零售與智能家居

-農(nóng)業(yè)智能化第四課時6.4智能視覺發(fā)展趨勢

-更高精度、實時性、多模態(tài)融合

-輕量化、隱私保護增強

全章總結(jié)：技術邏輯與應用價值教學資源教材配套微課視頻（如“圖像預處理演示”“智能視覺應用案例集錦”“發(fā)展趨勢解析”）；PPT課件（含定義解析、技術流程圖、應用場景圖片/短視頻、趨勢分析圖）；補充案例素材：各領域智能視覺應用的高清圖片、短視頻（如醫(yī)療影像分析軟件界面、自動駕駛視覺系統(tǒng)演示）；在線互動工具：如簡單的圖像特征提取在線演示平臺（可選）。

第7章智能博物館(2課時)教學目標知識目標：理解人工智能與博物館融合的背景、意義及核心邏輯（以技術賦能博物館的藏品管理、展覽傳播、觀眾服務等核心功能）。掌握人工智能在博物館的關鍵應用領域，包括藏品保護與場館管理（如智能監(jiān)測、自動化修復）、展覽設計與展示（如虛擬展覽、互動裝置）、觀眾服務與體驗（如智能導覽、個性化推薦）的具體形式與技術支撐。了解智能博物館的未來發(fā)展趨勢（如技術應用深化、多業(yè)態(tài)融合）及可持續(xù)發(fā)展的核心方向（如文化傳承與技術創(chuàng)新的平衡）。能力目標：能結(jié)合具體案例，分析某一智能博物館應用場景中人工智能技術的作用（如“智能導覽機器人如何提升觀眾體驗”）。能通過教材配套微課視頻，輔助理解智能博物館的技術實現(xiàn)邏輯（如虛擬展覽的搭建原理）。能對智能博物館的發(fā)展趨勢進行初步展望，提出符合可持續(xù)發(fā)展理念的設想。情感目標：感受人工智能技術對傳統(tǒng)文化傳承與傳播方式的革新，增強對博物館數(shù)字化轉(zhuǎn)型的認同感。理解技術賦能背后的人文價值，培養(yǎng)“技術服務于文化傳承”的理念。激發(fā)對智能博物館領域的探索興趣，關注文化科技融合的創(chuàng)新實踐。課程思政設計：強調(diào)文化傳承責任，激發(fā)學生用AI助力文博事業(yè)的責任感。教學重點與難點重點：人工智能與博物館融合的意義及核心邏輯。人工智能在藏品保護、展覽設計、觀眾服務三大領域的關鍵應用。智能博物館的未來發(fā)展趨勢與可持續(xù)發(fā)展方向。難點：理解技術應用與博物館核心功能（文化傳承、教育、研究）的結(jié)合點（如虛擬展覽如何平衡技術呈現(xiàn)與文化內(nèi)涵）。辨析不同應用場景中技術選擇的合理性（如為何藏品保護需優(yōu)先采用非接觸式智能監(jiān)測技術）。把握智能博物館可持續(xù)發(fā)展的核心（如何避免技術濫用而忽視文化本質(zhì)）。教學方法講授法：系統(tǒng)講解人工智能與博物館的融合邏輯、關鍵應用及發(fā)展趨勢，結(jié)合教材案例（如7.2節(jié)中的各應用實例）。案例分析法：通過國內(nèi)外智能博物館的實際案例（如故宮數(shù)字文物庫、三星堆虛擬展廳），具象化技術應用場景。微課輔助法：播放教材配套微課（如“智能藏品監(jiān)測系統(tǒng)演示”“虛擬展覽體驗視頻”），增強內(nèi)容的直觀性?；佑懻摲ǎ涸O置問題（如“‘數(shù)字孿生博物館’與實體博物館的關系應如何定位？”），引導學生思考技術與文化的平衡。教學過程設計第一課時（45分鐘）導入（5分鐘）：展示對比圖片/短視頻：傳統(tǒng)博物館的靜態(tài)展柜、人工講解與智能博物館的虛擬互動展項、AI導覽機器人，提問“人工智能如何改變我們逛博物館的方式？又如何影響博物館的運營？”引出主題：本節(jié)課聚焦“人工智能與博物館的融合”，探索技術賦能的起點與核心應用。新課講授（35分鐘）：7.1人工智能與博物館：新時代的融合（10分鐘）：結(jié)合教材P140，分析融合背景：傳統(tǒng)博物館面臨的挑戰(zhàn)（藏品保護難度大、展覽傳播范圍有限、觀眾體驗單一）與人工智能技術的賦能潛力（智能化、數(shù)字化、個性化）。融合意義：提升藏品保護水平、拓展展覽傳播邊界、優(yōu)化觀眾服務體驗，讓博物館更“活”、更“近”、更“懂”人。7.2人工智能在博物館的關鍵應用（前兩部分）（25分鐘）：7.2.1藏品保護與場館管理（15分鐘）：藏品保護：智能環(huán)境監(jiān)測（溫濕度、光照、有害氣體實時監(jiān)測與預警）、數(shù)字化修復（AI輔助文物碎片拼接、色彩還原）、預防性保護（基于數(shù)據(jù)分析的風險預測），結(jié)合教材P141案例說明技術如何降低保護成本與風險。場館管理：智能安防（人臉識別異常行為、文物移動監(jiān)測）、客流調(diào)控（實時統(tǒng)計與分流建議）、設備自動化運維（如智能燈光、空調(diào)控制）。7.2.2展覽設計與展示（10分鐘）：虛擬展覽：利用VR/AR技術打造沉浸式虛擬展廳（如“云端敦煌”讓觀眾足不出戶觀賞壁畫），突破時空限制。互動展示：智能互動裝置（如手勢感應操作的文物三維模型旋轉(zhuǎn)、語音問答解鎖展品故事），增強觀眾參與感。內(nèi)容創(chuàng)新：AI輔助策展（基于觀眾興趣數(shù)據(jù)推薦展品組合）、數(shù)字孿生藏品（1:1還原文物細節(jié)供研究與展示）。課堂小結(jié)（5分鐘）：回顧人工智能與博物館融合的意義，及藏品保護、展覽設計領域的關鍵應用；提問：“智能藏品保護與傳統(tǒng)保護方式的最大區(qū)別是什么？”（引導學生回答“更主動、精準、非接觸”）；預告下節(jié)課：學習人工智能如何優(yōu)化觀眾服務，及智能博物館的未來趨勢。第二課時（45分鐘）復習導入（5分鐘）：快速提問：“人工智能在展覽設計中的典型應用有哪些？”（虛擬展覽、互動展示等）；引出主題：觀眾是博物館的服務核心，人工智能如何提升觀眾體驗？進而探討未來發(fā)展方向。新課講授（35分鐘）：7.2.3觀眾服務與體驗（15分鐘）：智能導覽：AI導覽機器人（語音交互解答問題、規(guī)劃個性化參觀路線）、AR導覽眼鏡（實時疊加展品信息），解決傳統(tǒng)導覽“千人一面”的問題（教材P150）。個性化服務：基于觀眾行為數(shù)據(jù)（如停留時長、關注展品類型）推薦相關內(nèi)容（如延伸閱讀、關聯(lián)展品），實現(xiàn)“千人千面”的參觀體驗。教育拓展：AI輔助學習工具（如兒童版文物知識問答游戲、虛擬考古體驗），讓文化教育更生動。7.3未來趨勢與發(fā)展方向（20分鐘）：7.3.1人工智能技術在博物館中的應用趨勢（10分鐘）：技術深化：多模態(tài)交互（融合視覺、聽覺、觸覺的沉浸式體驗）、認知智能（AI理解文物背后的文化內(nèi)涵，提供深度解讀）。業(yè)態(tài)融合：博物館+元宇宙（虛擬社交展覽）、博物館+文旅（跨場景文化體驗）。7.3.2人工智能與博物館的可持續(xù)發(fā)展（10分鐘）：核心原則：技術服務于文化傳承（避免“炫技”而忽視文物價值）、兼顧包容性（如為特殊群體設計無障礙智能服務）、保護數(shù)據(jù)安全（觀眾隱私與文物數(shù)據(jù)保密）。目標：實現(xiàn)文化價值與技術價值的共贏，讓博物館成為“活態(tài)文化載體”。課堂總結(jié)（5分鐘）：全章梳理：人工智能與博物館的融合邏輯→關鍵應用（保護、展覽、服務）→未來趨勢與可持續(xù)發(fā)展；小組討論：“你理想中的智能博物館是什么樣的？它如何平衡技術創(chuàng)新與文化本質(zhì)？”；升華主題：智能博物館的終極目標是讓文化“可感、可知、可傳”，技術是手段，傳承是核心。教學評價課堂提問：隨機抽查對融合意義、關鍵應用場景、發(fā)展趨勢的掌握（如“AI導覽如何實現(xiàn)個性化服務？”），占比30%。討論表現(xiàn)：評估學生在智能博物館設計構(gòu)想、技術與文化平衡討論中的創(chuàng)新性與合理性，占比20%。作業(yè)完成度：通過課后作業(yè)檢驗知識應用能力（如設計一個智能博物館的互動展項），占比50%。課后作業(yè)選擇一個你熟悉的博物館（或虛擬博物館），設想如何用人工智能技術優(yōu)化其某一項功能（如藏品保護、導覽服務），簡述具體方案。舉例說明人工智能在“觀眾服務與體驗”領域的兩個應用，并分析它們?nèi)绾翁嵘^眾的文化獲得感。結(jié)合7.3節(jié)內(nèi)容，談談你對“智能博物館可持續(xù)發(fā)展需避免技術異化”的理解。板書設計第一課時第二課時7.1人工智能與博物館的融合

-背景：傳統(tǒng)挑戰(zhàn)與技術潛力

-意義：賦能保護、展覽、服務7.2.3觀眾服務與體驗

-智能導覽（機器人、AR）

-個性化推薦、教育拓展7.2關鍵應用

-藏品保護與場館管理：

智能監(jiān)測、數(shù)字化修復、安防調(diào)控

-展覽設計與展示：

虛擬展覽、互動裝置、AI策展7.3未來趨勢與發(fā)展方向

-應用趨勢：多模態(tài)交互、業(yè)態(tài)融合

-可持續(xù)發(fā)展：技術服務文化、兼顧包容與安全教學資源教材配套微課視頻（如“智能藏品修復演示”“AI導覽機器人工作視頻”）；PPT課件（含傳統(tǒng)與智能博物館對比圖、關鍵應用場景案例、趨勢分析框架）；補充案例素材：國內(nèi)外智能博物館的實拍圖片、虛擬展覽鏈接、相關新聞報道；拓展閱讀：博物館數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策文件（如國家文物局相關規(guī)劃）。

第8章智能機器人(6課時)教學目標知識目標：理解智能機器人“智能”的核心支撐技術，包括感知技術、決策技術、執(zhí)行技術的定義及作用；掌握人工智能與機器人融合的具體體現(xiàn)（如自主學習、環(huán)境適應）。掌握智能機器人主要傳感器的類型（如視覺傳感器、觸覺傳感器、距離傳感器）、工作原理及典型應用場景（如避障、物體識別）。了解智能機器人的前沿探索方向：深度學習在機器人中的應用（如自主導航優(yōu)化）、柔性與軟體機器人的特點及應用、群體智能與多機器人協(xié)作的核心邏輯及典型案例。能力目標：能結(jié)合具體案例，分析某一智能機器人（如服務機器人）所依賴的關鍵技術（感知、決策、執(zhí)行）及傳感器類型。能通過教材配套微課視頻，輔助理解復雜技術（如多傳感器協(xié)同工作、群體機器人協(xié)作流程）的基本原理。能對智能機器人的前沿技術應用場景進行初步設想（如柔性機器人在醫(yī)療領域的潛在應用）。情感目標：激發(fā)對智能機器人技術的探索興趣，認識其在工業(yè)、服務、醫(yī)療等領域的變革價值。理解技術融合（如AI與傳感器結(jié)合）對機器人智能化的推動作用，培養(yǎng)跨學科思維。理性看待智能機器人發(fā)展中的倫理與安全問題，樹立“技術服務于人”的意識。課程思政設計：強調(diào)科技報國，鼓勵創(chuàng)新協(xié)作，培養(yǎng)團隊精神與社會責任感。教學重點與難點重點：支撐機器人智能的三種關鍵技術（感知、決策、執(zhí)行）的核心作用。主要傳感器的類型、工作原理及典型應用。深度學習在機器人中的應用、柔性與軟體機器人的特點、群體智能與多機器人協(xié)作的邏輯。難點：理解感知、決策、執(zhí)行技術的協(xié)同工作邏輯（如“感知→決策→執(zhí)行”的閉環(huán)流程）。辨析不同場景下傳感器的選擇依據(jù)（如室內(nèi)服務機器人與工業(yè)機器人的傳感器差異）。理解前沿技術（如群體智能）的抽象原理（如個體簡單規(guī)則如何涌現(xiàn)群體復雜行為）。教學方法講授法：系統(tǒng)講解核心概念、技術原理及前沿方向，結(jié)合教材案例（如8.1.1中的技術實例）。案例分析法：通過生活及工業(yè)中的智能機器人案例（如掃地機器人、工業(yè)協(xié)作機器人），具象化抽象技術。微課輔助法：播放教材配套微課（如“傳感器工作動畫”“多機器人協(xié)作演示”），直觀展示技術流程。互動討論法：設置問題（如“‘機器人避障’需要哪些傳感器協(xié)同工作？”），引導學生思考技術關聯(lián)。演示法：展示簡單機器人模型或功能視頻（如柔性機器人的變形過程），增強直觀性。教學過程設計第一課時（45分鐘）導入（5分鐘）：播放視頻：展示工業(yè)機器人精準裝配、家庭服務機器人自主導航、醫(yī)療機器人輔助手術的場景，提問“這些機器人的‘智能’體現(xiàn)在哪里？它們依靠什么技術實現(xiàn)自主行為？”引出主題：本節(jié)課聚焦智能機器人“智能”的核心支撐技術。新課講授：8.1.1為機器人的智能提供支撐的三種關鍵技術（35分鐘）：感知技術（12分鐘）：定義：機器人獲取環(huán)境信息的“感官”，包括對光線、聲音、力、距離等的感知（類比人類的眼、耳、皮膚）。作用：為決策提供原始數(shù)據(jù)（如視覺傳感器識別物體形狀，距離傳感器判斷障礙物距離）。典型技術：圖像識別、語