《人工智能基礎》教學大綱一、課程基本信息課程名稱：人工智能基礎課程性質：通識必修課授課對象：全校非計算機專業(yè)本科一年級新生學時安排：理論課16學時，實驗課32學時，總計48學時先修課程：高等數(shù)學、線性代數(shù)、計算機基礎二、課程簡介本課程是人工智能領域的通識必修課程，旨在幫助學生全面系統(tǒng)地掌握人工智能的基礎知識、核心技術及其在各領域的應用，同時培養(yǎng)他們運用Python編程和數(shù)據分析技能解決實際問題的能力。通過深入學習計算機視覺、智能語音處理和自然語言處理等技術，學生將能夠緊跟人工智能的發(fā)展趨勢，并在實踐中提升自己的動手能力和創(chuàng)新思維。課程結合百度AI開放平臺，讓學生在實際項目中掌握人工智能技術的應用，從而培養(yǎng)出具備跨學科知識體系、團隊協(xié)作和溝通能力的高素質應用型人才，為他們在未來的學術研究和職場競爭中脫穎而出奠定堅實基礎。三、課程教學目標（一）知識目標了解人工智能的定義、核心特征、發(fā)展歷程、產業(yè)結構及應用領域。掌握Python編程的基本語法、數(shù)據類型、控制語句、函數(shù)等基礎知識。熟悉Numpy和Pandas庫的基本操作，能夠進行數(shù)值計算和數(shù)據分析。理解計算機視覺、智能語音處理、自然語言處理的基本概念、技術原理和常見應用。了解生成式大模型的基本概念和應用場景。（二）能力目標能夠熟練使用Python進行程序設計，具備基本的編程能力。能夠運用Numpy和Pandas進行數(shù)據處理和分析，具備數(shù)據處理能力。能夠使用相關工具和庫進行簡單的計算機視覺、智能語音處理和自然語言處理任務，具備人工智能技術應用能力。能夠通過實驗操作，體驗人工智能技術的實際應用，具備實踐動手能力。能夠運用所學知識分析和解決簡單的人工智能相關問題，具備問題解決能力。（三）素質目標培養(yǎng)學生對人工智能領域的學習興趣和探索精神，激發(fā)創(chuàng)新思維。提高學生的邏輯思維能力和分析問題能力，培養(yǎng)嚴謹?shù)目茖W態(tài)度。增強學生的團隊協(xié)作能力和溝通能力，通過實驗項目合作完成任務。培養(yǎng)學生的自主學習能力和終身學習意識，能夠跟蹤人工智能領域的最新發(fā)展。四、教學內容與課時分配（一）理論篇（16學時）章節(jié)教學內容課時第1章人工智能概述1.人工智能的定義與核心特征2.人工智能的發(fā)展歷程3.人工智能的產業(yè)結構4.人工智能的核心技術（機器學習、知識圖譜、自然語言處理、計算機視覺、人機交互）5.人工智能的應用領域6.人工智能風險7.本章小結2第2章Python程序設計基礎1.Python基礎知識（簡介、編程環(huán)境、基本數(shù)據類型、組合數(shù)據類型、內置函數(shù)、運算符與表達式）2.Python程序控制語句（條件語句、循環(huán)語句、可迭代對象的遍歷方法、異常處理）3.函數(shù)（定義、調用、模塊與包的使用、第三方庫的安裝與使用、文件操作）4.本章小結2第3章Numpy數(shù)值分析庫1.Numpy數(shù)組創(chuàng)建與操作（創(chuàng)建、屬性、基本操作、函數(shù)）2.Numpy數(shù)據類型（概述、轉換）3.Numpy數(shù)組廣播機制4.特殊數(shù)值處理5.本章小結2第4章Pandas數(shù)據分析庫1.Pandas數(shù)據結構的創(chuàng)建與操作（序列、數(shù)據框）2.數(shù)據選擇與過濾（使用選擇器和快速訪問器、基于條件的數(shù)據篩選、多條件聯(lián)合篩選）3.數(shù)據分組與聚合（分組、聚合操作、分組后的數(shù)據轉換）4.合并和連接（數(shù)據框合并、合并方式、數(shù)據框連接）5.數(shù)據讀取和存儲（讀寫CSV文件、讀寫Excel文件）6.數(shù)據清洗和預處理（缺失值檢測與處理、異常值檢測與處理、重復值檢測與處理、數(shù)據類型轉換）7.時間序列處理8.本章小結2第5章計算機視覺技術與應用1.計算機視覺基礎（概念與發(fā)展歷程、處理流程、與相關領域的聯(lián)系與區(qū)別、應用領域）2.計算機視覺的基本任務（圖像分類、目標檢測與定位、圖像分割）3.計算機視覺常見應用（圖像技術、OCR及其應用、人臉識別及其應用、人體分析及其應用）4.計算機視覺技術面臨的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展5.本章小結2第6章智能語音處理與應用1.智能語音處理概述（概念及其發(fā)展歷程、關鍵環(huán)節(jié)、應用領域）2.智能語音常用技術（語音增強、語音識別、語音合成）3.智能語音處理常見應用（語音識別應用、語音合成應用、其他語音拓展應用）4.智能語音處理面臨的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展趨勢5.本章小結2第7章自然語言處理與應用1.自然語言處理概述基礎（概念及其發(fā)展歷程、語言學基礎、自然語言中的歧義問題）2.自然語言處理基礎任務（文本清洗、分詞、詞性標注、命名實體識別、依存句法分析）3.自然語言處理常見應用（語言理解、語言生成、機器翻譯、內容審核、個性化推薦、智能問答-聊天機器人）4.自然語言處理技術前沿（多模態(tài)融合、可解釋性自然語言處理、深度學習模型的不斷演進）5.本章小結2第8章生成式大模型應用1.生成式大模型概述（簡介、國外主流生成式大模型介紹、國內主要生成式大模型介紹）2.文心一言在學習、工作、生活娛樂方面的應用3.文小言App4.本章小結2（二）實驗篇（32學時）實驗名稱實驗內容課時實驗1Python程序設計基礎實驗1.Python編程環(huán)境搭建2.基本數(shù)據類型和運算符的使用3.條件語句和循環(huán)語句的練習4.函數(shù)的定義和調用5.文件操作8實驗2Numpy數(shù)值分析庫實驗1.Numpy數(shù)組的創(chuàng)建和基本操作2.Numpy數(shù)組的屬性和函數(shù)使用3.Numpy數(shù)據類型轉換4.數(shù)組廣播機制的應用2實驗3Pandas數(shù)據分析庫實驗1.Pandas序列和數(shù)據框的創(chuàng)建2.數(shù)據選擇、過濾和分組聚合操作3.數(shù)據合并和連接4.數(shù)據讀取、存儲和清洗預處理5.時間序列處理4實驗4百度人工智能能力應用體驗1.百度AI開放平臺的使用介紹2.體驗百度AI的各項能力（如語音識別、圖像識別等）2實驗5基于百度AI開放平臺的文字識別應用開發(fā)1.文字識別API的調用2.開發(fā)簡單的文字識別應用2實驗6基于百度AI開放平臺的人臉識別考勤應用開發(fā)1.人臉識別API的使用2.實現(xiàn)人臉識別考勤功能2實驗7智能語音應用體驗1.智能語音識別和合成技術體驗2.使用智能語音工具進行簡單交互2實驗8FAQ自動化交互問答系統(tǒng)開發(fā)1.問答系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)2.基于規(guī)則或簡單模型的問答處理2實驗9基于百度AI開放平臺的錄音轉寫應用開發(fā)1.錄音轉寫API的調用2.開發(fā)錄音轉寫應用2實驗10基于百度AI開放平臺的自然語言處理體驗與應用開發(fā)1.自然語言處理API的使用2.實現(xiàn)簡單的自然語言處理任務（如文本分類、情感分析等）2實驗11電商用戶評論的情感傾向分析1.數(shù)據收集與預處理2.使用機器學習或深度學習方法進行情感分析2實驗12基于文心一言的學習效率提升實驗1.文心一言在學習中的應用場景探索2.利用文心一言輔助學習1實驗13基于文心一言的工作與生活娛樂場景應用實驗1.文心一言在工作和生活娛樂中的應用體驗2.開發(fā)簡單的應用案例1五、教學方法與手段（一）教學方法課堂講授：采用多媒體教學手段，結合案例分析和實例講解，系統(tǒng)傳授人工智能的基本理論和技術知識。實驗教學：通過安排豐富的實驗環(huán)節(jié)，讓學生親自動手操作，掌握Python編程、數(shù)據處理和人工智能技術的應用。案例教學：引入實際的人工智能應用案例，如人臉識別、語音助手、自然語言處理等，幫助學生理解理論知識在實際中的應用。小組討論：組織學生進行小組討論，針對人工智能的熱點問題、應用案例等進行交流和探討，培養(yǎng)學生的團隊協(xié)作能力和創(chuàng)新思維。項目實踐：安排小型的項目實踐任務，讓學生綜合運用所學知識，開發(fā)簡單的人工智能應用，提高學生的問題解決能力和實踐能力。（二）教學手段多媒體教學：使用PPT、視頻、動畫等多媒體資源，豐富教學內容，提高學生的學習興趣。在線學習平臺：利用在線學習平臺發(fā)布教學資料、作業(yè)、討論話題等，方便學生自主學習和交流。編程環(huán)境：提供Python編程環(huán)境和相關庫的安裝配置指導，讓學生能夠在實際的編程環(huán)境中進行學習和實踐。人工智能平臺：介紹和使用百度AI開放平臺等人工智能平臺，讓學生體驗和應用實際的人工智能API和工具。六、考核方式與成績評定（一）考核方式本課程采用形成性考核與終結性考核相結合的方式，全面考查學生的學習情況。形成性考核：包括課堂表現(xiàn)、作業(yè)、實驗報告、小組討論、項目實踐等，占總成績的50%。終結性考核：采用閉卷考試的方式，考查學生對課程理論知識的掌握程度，占總成績的50%。（二）成績評定課堂表現(xiàn)（10%）：包括出勤情況、課堂提問、討論參與度等。作業(yè)（5%）：每次課后布置作業(yè)，考查學生對知識點的掌握程度。實驗報告（20%）：每個實驗結束后，學生需提交實驗報告，記錄實驗過程、結果和問題分析。小組討論（5%）：參與小組討論的表現(xiàn)和貢獻。項目實踐（10%）：完成小型項目實踐任務的情況。閉卷考試（50%）：考試內容涵蓋課程的主要知識點，包括選擇題、填空題、判斷題、簡答題、論述題等。七、教材與參考資料（一）教材李福清，吳炎太主編，《人工智能基礎》（Python實現(xiàn))，人民郵電出版社，2025年2月。（二）參考資料陳景強，周劍，薛景，等.人工智能應用實踐教程（Python實現(xiàn)）[M].北京：人民郵電出版社，2024.史熒中，錢曉忠，鄧趙紅.人工智能應用基礎[M].2版.北京：電子工業(yè)出版社，2023.姜旬恂，喬通宇.文心一言從新手到高手（寫作+繪畫+教育+編程+助手）[M].北京：清華大學出版社，2024. 麓山AI研習社.文心一言：人人都能上手的AI工具[M].北京：人民郵電出版社，2024.鐘雪靈，李立.Python程序設計基礎[M].北京：電子工業(yè)出版社，2023.百度.百度AI開放平臺[EB/OL]./訊飛.訊飛開放平臺[EB/OL]./八、課程特色與創(chuàng)新點理論與實踐相結合：課程不僅注重人工智能理論知識的傳授，還安排了豐富的實驗環(huán)節(jié)和項目實踐，讓學生在實踐中掌握技術應用，提高解決實際問題的能力。緊跟技術前沿：課程內容涵蓋了生成式大模型等人工智能領域的最新發(fā)展，讓學生了解行業(yè)的最新動態(tài)和技術趨勢。注重應用能力培養(yǎng)：通過介紹計算機視覺、智能語音處理、自然語言處理等關鍵領域的技術原理和應用案例，培養(yǎng)學生的人工智能技術應用能力。融入實際案例：引入百度AI開放平臺等實際的人工智能平臺和工具，讓學生體驗和應用實際的人工智能技術，增強學生的實踐能力和就業(yè)競爭力。強調自主學習：通過在線學習平臺和豐富的參考資料，鼓勵學生自主學習和探索，培養(yǎng)學生的自主學習能力和終身學習意識。九、教學內容與課時安排第一章人工智能概述一、教學目的與要求理解人工智能的基本概念與定義。分析人工智能的發(fā)展歷程與技術流派。掌握人工智能的核心技術與產業(yè)結構。探討人工智能的應用領域與潛在風險。培養(yǎng)學生對人工智能倫理、法律和社會影響的深刻認識。提升跨學科思維能力與研究方法掌握。二、教學方法多媒體計算機輔助教學。案例教學與啟發(fā)式教學。網絡資源輔助學生自主學習。三、教學重點與難點重點:人工智能的定義與核心特征。人工智能的發(fā)展歷程及技術演變。人工智能的核心技術與應用領域。人工智能的產業(yè)結構分析。人工智能引發(fā)的倫理和社會影響。難點:掌握人工智能核心技術的原理及其具體應用場景。深入理解人工智能各核心技術之間的區(qū)別與聯(lián)系。四、教學時數(shù)：2學時五、主要教學內容1.1人工智能概述1.1.1人工智能的定義與核心特征1.1.2人工智能對人類智能的模擬與超越1.2人工智能的發(fā)展歷程1.2.1人工智能的歷史起源與發(fā)展脈絡1.2.2人工智能的分類與主要流派1.2.3人工智能在現(xiàn)代社會的地位與影響1.3人工智能的產業(yè)結構1.3.1基礎層1.3.2技術層1.3.3應用層1.4人工智能的核心技術1.4.1機器學習1.4.2知識圖譜1.4.3自然語言處理1.4.4計算機視覺1.4.5人機交互1.5人工智能的應用領域1.6人工智能風險1.6.1技術風險1.6.2經濟風險1.6.3社會風險1.6.4法律風險六、課程思政深入理解人工智能的本質及社會責任。引導學生思考人工智能技術對社會發(fā)展的潛在影響。融入中國優(yōu)秀傳統(tǒng)文化與全球視野，培養(yǎng)文化自信與國際化思維。第二章Python程序設計基礎一、教學目的與要求學生應了解Python語言特性及其在人工智能領域的重要性掌握Python編程環(huán)境的配置方法理解Python基本數(shù)據類型與復合數(shù)據結構，掌握運算符與表達式的使用，熟悉程序控制語句（條件語句、循環(huán)語句、可迭代對象的遍歷方法）及其優(yōu)化方式學會函數(shù)的定義與調用、模塊與包的使用、第三方庫的安裝與使用掌握文件操作與異常處理的方法在編程實踐中培養(yǎng)邏輯思維、責任意識和團隊協(xié)作能力。二、教學方法采用多媒體計算機輔助教學手段，提高課堂信息量通過案例教學、啟發(fā)式教學等方法幫助學生理解基本概念和語法知識、掌握程序設計方法對于難點和需要擴展的部分知識，提供進一步的課件、參考書籍、網絡資源等輔助學生自主學習。三、教學重點與難點重點：Python開發(fā)環(huán)境的安裝配置Python數(shù)據結構Python程序控制結構Python函數(shù)Python常用第三方庫難點：Python數(shù)據結構Python程序控制結構Python函數(shù)四、教學時數(shù)：10學時（理論2學時，實驗8學時）五、主要教學內容2.1Python基礎知識2.1.1Python簡介2.1.2Python編程環(huán)境2.1.3Python基本數(shù)據類型2.1.4Python組合數(shù)據類型2.1.5內置函數(shù)2.1.6運算符與表達式2.2Python程序控制語句2.2.1條件語句2.2.2循環(huán)語句2.2.3可迭代對象的遍歷方法2.2.3異常處理2.3函數(shù)2.3.1函數(shù)定義2.3.2函數(shù)調用2.3.3模塊與包的使用2.3.4第三方庫的安裝與使用2.3.5文件操作、實驗1Python程序設計基礎實驗六、課程思政培養(yǎng)學生的邏輯思維和抽象思維能力教授學生如何分析問題、設計算法、編寫代碼、調試程序培養(yǎng)學生的團隊協(xié)作能力培養(yǎng)學生創(chuàng)新思維，不斷尋找問題的解決方案增強學生責任擔當意識，確保代碼的可讀性、可維護性和可擴展性，明確使用技術的倫理與法律責任，遵守法律法規(guī)，不濫用技術。第3章NumPy數(shù)值分析庫一、教學目的與要求學生應了解NumPy庫的作用、重要性及其與Python標準庫的區(qū)別掌握NumPy的安裝及驗證方法熟練掌握NumPy數(shù)組的創(chuàng)建與基本操作，理解數(shù)組屬性、數(shù)據類型及其轉換方法掌握多維數(shù)組的索引與切片技巧，掌握數(shù)組的廣播機制及其應用規(guī)則了解特殊數(shù)值（如NaN、Inf）的含義與處理方法能夠在實際數(shù)據處理中靈活運用NumPy提供的功能，為后續(xù)的AI數(shù)據處理打下基礎。二、教學方法采用多媒體計算機輔助教學手段，提高課堂信息量通過案例教學、啟發(fā)式教學等方法幫助學生理解基本概念和語法知識、掌握NumPy庫的應用對于難點和需要擴展的部分知識，提供進一步的課件、參考書籍、網絡資源等輔助學生自主學習。三、教學重點與難點重點：NumPy數(shù)組的基本操作，包括創(chuàng)建、索引、切片、數(shù)學運算等；多維數(shù)組的理解和應用；數(shù)組的廣播機制。難點：對多維數(shù)組的理解和操作數(shù)組的廣播機制與random有關的函數(shù)的使用與區(qū)別特殊數(shù)值（如NaN和Inf）的檢測與處理。四、教學時數(shù)：4學時（理論2學時，實驗2學時）五、主要教學內容3.1Numpy數(shù)組創(chuàng)建與操作3.1.1Numpy數(shù)組創(chuàng)建3.1.2Numpy數(shù)組屬性3.1.3Numpy數(shù)組基本操作3.1.4Numpy函數(shù)3.2Numpy數(shù)據類型3.2.1Numpy數(shù)據類型3.2.2Numpy數(shù)據類型轉換3.3Numpy數(shù)組廣播機制3.4特殊數(shù)值處理3.4.1特殊數(shù)值的概念和產生原因3.4.2特殊數(shù)值處理實驗2Numpy數(shù)值分析庫實驗六、課程思政NumPy作為Python中用于科學計算的基礎庫，體現(xiàn)了科學研究的嚴謹性和精確性。引導學生在學習和使用NumPy時，培養(yǎng)嚴謹?shù)目茖W態(tài)度，注重數(shù)據處理的準確性與合理性。通過代碼實踐和問題分析，培養(yǎng)邏輯思維能力，提升數(shù)據處理的專業(yè)素養(yǎng)。強化學生對技術應用的責任意識，確保數(shù)據處理過程的透明與合規(guī)，避免因特殊數(shù)值等問題導致的結果偏差或誤導。第4章Pandas數(shù)據分析庫一、教學目的與要求學生應了解Pandas庫的核心數(shù)據結構（Series和DataFrame），掌握其創(chuàng)建與基本操作，了解Pandas在數(shù)據分析中的作用及其與NumPy的關系；掌握Pandas的數(shù)據選擇與過濾方法；掌握使用groupby對數(shù)據進行分組與聚合的方法；掌握DataFrame的合并與連接操作；掌握使用Pandas讀寫CSV和Excel文件的方法；掌握數(shù)據清洗與預處理的基本技能；了解時間序列數(shù)據的處理與分析方法，并能夠在實際場景中靈活應用Pandas進行高效的數(shù)據分析和處理。二、教學方法采用多媒體計算機輔助教學手段，提高課堂信息量通過案例教學、啟發(fā)式教學等方法幫助學生理解基本概念和語法知識、掌握數(shù)據分析庫Pandas的應用。對于難點和需要擴展的部分知識，提供進一步的課件、參考書籍、網絡資源等輔助學生自主學習。三、教學重點與難點重點：數(shù)據結構：掌握Series（一維標簽數(shù)組）和DataFrame（二維表格）的基本特性與創(chuàng)建方式。數(shù)據讀寫與格式轉換：支持CSV、Excel、SQL等多格式數(shù)據的導入導出，以及數(shù)據類型（如數(shù)值、字符串、時間序列）的轉換。數(shù)據預處理：缺失值（NaN）檢測與處理（填充/刪除）、重復值識別、異常值過濾。數(shù)據操作核心：索引與切片：loc（標簽索引）、iloc（位置索引）、布爾索引；數(shù)據合并：merge（表連接）、concat（縱向拼接）、join（按索引合并）。統(tǒng)計分析與可視化：groupby分組聚合、透視表（pivot_table）、描述性統(tǒng)計（describe），結合matplotlib繪制基礎圖表。。難點：數(shù)據結構操作：序列與數(shù)據框的索引方式多樣，修改刪除操作需注意方法參數(shù)使用。數(shù)據篩選處理：多條件聯(lián)合篩選需正確使用邏輯運算符，布爾索引依布爾值選擇數(shù)據行。分組聚合應用：分組后聚合要指定正確列標簽與函數(shù)，轉換操作返回等長結果并應用。數(shù)據合并連接：合并選合適方式（內/左等），連接時可重建索引。時間序列處理：生成時間序列設對參數(shù)，重采樣、窗口計算等需正確設置并處理格式。數(shù)據清洗預處理：依數(shù)據特點處理缺失值與異常值，轉換數(shù)據類型需保證兼容。四、教學時數(shù)：6學時（理論2學時，實驗4學時）五、主要教學內容4.1Pandas數(shù)據結構的創(chuàng)建與操作4.1.1序列創(chuàng)建與基本操作4.1.2數(shù)據框創(chuàng)建與基本操作4.2數(shù)據選擇與過濾4.2.1使用選擇器和快速訪問器4.2.2基于條件的數(shù)據篩選4.2.3多條件聯(lián)合篩選4.3數(shù)據分組與聚合4.3.1數(shù)據分組4.3.2對分組數(shù)據進行聚合操作4.3.3分組后的數(shù)據轉換4.4合并和連接4.4.1數(shù)據框合并4.4.2合并方式4.4.3數(shù)據框連接4.5數(shù)據讀取和存儲4.5.1讀寫CSV文件4.5.2讀寫Excel文件4.6數(shù)據清洗和預處理4.6.1缺失值檢測與處理4.6.2異常值檢測與處理4.6.3重復值檢測與處理4.6.4數(shù)據類型轉換4.7時間序列處理4.7.1時間序列生成與索引設置4.7.2時間間隔計算與轉換4.7.3時間序列數(shù)據重采樣4.7.4移動窗口計算4.7.5時間序列數(shù)據分析實驗3Pandas數(shù)據分析庫實驗六、課程思政Pandas作為強大的數(shù)據處理與分析工具，幫助學生從數(shù)據中提取有價值的信息，強化數(shù)據驅動的思維方式和決策意識。在數(shù)據處理過程中教育學生嚴謹細致、追求實效，注重數(shù)據的真實性和完整性。引導學生認識數(shù)據在現(xiàn)代社會中的重要性，鼓勵其將所學技術應用于實際問題分析中，為社會提供科學、有力的信息支持。在學習使用Pandas的同時，強調遵守法律法規(guī)和倫理規(guī)范的重要性，引導學生關注數(shù)據隱私、數(shù)據安全等社會問題，培養(yǎng)其責任感和合規(guī)意識。通過團隊協(xié)作學習和實踐過程，鍛煉學生溝通與合作能力，提升信息處理項目中的整體意識和技術素養(yǎng)。第5章計算機視覺技術與應用一、教學目的與要求學生應理解計算機視覺的基本原理、技術手段及其處理流程，了解其發(fā)展歷史與典型應用；掌握圖像分類、目標檢測與定位、圖像分割等計算機視覺的基本任務和常用方法；了解常見應用如通用圖像處理、OCR識別、人臉識別、人體分析等實現(xiàn)方式；理解機器視覺系統(tǒng)的基本組成及其在智能制造、工業(yè)檢測等場景中的應用；通過具體案例了解中國科學家在全球計算機視覺發(fā)展中的貢獻，增強民族自豪感；認識并探討人臉識別技術中涉及的數(shù)據隱私、倫理與法律問題，提升科技倫理意識和社會責任感。二、教學方法采用多媒體計算機輔助教學手段，提高課堂信息量通過案例教學、啟發(fā)式教學等方法幫助學生理解基本概念掌握人工智能視覺領域的應用握使用Python和百度智能云平臺搭建個性化視覺應用的方法對于難點和需要擴展的部分知識，提供進一步的課件、參考書籍、網絡資源等輔助學生自主學習。三、教學重點與難點重點：計算機視覺基礎理論：掌握計算機視覺的核心概念、五階段發(fā)展歷程（萌芽期至跨學科融合期）及六步處理流程（數(shù)據收集到圖像解釋）?；救蝿諆群好鞔_圖像分類（解決“是什么”）、目標檢測與定位（結合“是什么”“在哪里”）、圖像分割（語義/實例/全景分割）的技術定義與區(qū)別。典型技術應用：理解圖像技術（增強/識別/搜索等）、OCR、人臉識別、人體分析在自動駕駛、醫(yī)療、安防等領域的具體應用場景。技術挑戰(zhàn)與趨勢：分析數(shù)據質量、算法效率、隱私保護三大挑戰(zhàn)，以及深度學習優(yōu)化、多模態(tài)融合等未來發(fā)展方向。難點：處理流程復雜性：數(shù)據預處理中噪聲去除與標注成本、圖像分割中復雜場景下的邊界識別、特征提取中傳統(tǒng)方法與深度學習的權衡?；救蝿占夹g瓶頸：圖像分類對復雜圖像的特征學習、目標檢測的實時定位精度、全景分割中“thing”與“stuff”的精準劃分。應用技術落地難點：OCR對手寫體與多字體的識別準確性、人臉識別中姿態(tài)/遮擋的魯棒性、人體分析在復雜場景下的動作識別精度。系統(tǒng)性挑戰(zhàn)應對：大數(shù)據量下的模型訓練效率優(yōu)化、邊緣計算中算法實時性與資源限制的平衡、隱私保護與技術應用的合規(guī)性協(xié)調。四、教學時數(shù)：8學時（理論2學時，實驗6學時）五、主要教學內容5.1計算機視覺基礎5.1.1計算機視覺的概念與發(fā)展歷程5.1.2計算機視覺處理流程5.1.3計算機視覺與相關領域的聯(lián)系與區(qū)別5.1.4應用領域5.2計算機視覺的基本任務5.2.1圖像分類5.2.2目標檢測與定位5.2.3圖像分割5.3計算機視覺常見應用5.3.1圖像技術5.3.2OCR及其應用5.3.3人臉識別及其應用5.3.4人體分析及其應用5.4計算機視覺技術面臨的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展5.4.1計算機視覺技術面臨的挑戰(zhàn)5.4.2計算機視覺技術的未來發(fā)展趨勢與展望實驗4百度人工智能能力應用體驗實驗5基于百度AI開放平臺的文字識別應用開發(fā)實驗6基于百度AI開放平臺的人臉識別考勤應用開發(fā)六、課程思政中國科學家在計算機視覺領域的貢獻計算機視覺技術在推動國家戰(zhàn)略發(fā)展中的作用人臉識別技術的法律與倫理問題數(shù)據隱私保護與個人信息安全第6章智能語音處理與應用一、教學目的與要求學生應理解智能語音處理的基本概念，掌握語音處理的技術體系框架了解常用語音處理技術的基本原理與現(xiàn)實應用場景熟悉語音合成、語音識別、語音分析、聲紋識別和語音增強等關鍵技術能夠結合實際案例分析語音處理技術在不同領域的應用價值通過課堂討論與思政內容的學習，提升學生的綜合素質與批判思考能力。二、教學方法多媒體教學、案例教學、啟發(fā)式教學、課堂討論、上機實踐。部分內容引導學生自主學習，輔以推薦的課件、參考書籍和網絡資源。三、教學重點與難點重點：理解智能語音處理的基本概念與技術體系框架。掌握語音合成、語音識別、語音分析、聲紋識別和語音增強的基本原理和方法。了解語音識別與合成的典型應用實例及其在提升用戶體驗與效率中的作用。認識智能語音技術的社會影響與應用潛力。難點：理解語音信號處理的整體流程及其關鍵技術要點。掌握聲學模型、語言模型等核心算法的實現(xiàn)與優(yōu)化。領悟語音處理技術在復雜系統(tǒng)中的集成與應用方式。對語音處理技術在倫理、法律層面可能帶來的問題進行批判性分析。四、教學時數(shù)：8學時（理論2學時，實驗6學時）五、主要教學內容6.1智能語音處理概述6.1.1智能語音處理的概念及其發(fā)展歷程6.1.2智能語音處理的關鍵環(huán)節(jié)6.1.3智能語音處理的應用領域6.2智能語音常用技術6.2.1語音增強6.2.2語音識別6.2.3語音合成6.3智能語音處理常見應用6.3.1語音識別應用6.3.2語音合成應用6.3.3其他語音拓展應用6.4智能語音處理面臨的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展趨勢6.4.1智能語音處理面臨的挑戰(zhàn)6.4.2未來發(fā)展趨勢實驗7智能語音應用體驗實驗8FAQ自動化交互問答系統(tǒng)開發(fā)實驗9基于百度AI開放平臺的錄音轉寫應用開發(fā)六、課程思政引入中國智能語音處理技術的成功案例，展示我國在人工智能領域的自主創(chuàng)新能力與科技創(chuàng)新對國家發(fā)展的貢獻。分析智能語音技術在提高老年人生活質量、幫助殘疾人士等方面的積極作用，體現(xiàn)技術的社會價值。組織課堂討論，引導學生思考語音技術在應用中可能出現(xiàn)的倫理與法律問題，如隱私保護、數(shù)據安全等。結合倫理學、法學與社會學知識，培養(yǎng)學生的綜合素質與批判性思維。第7章自然語言處理與應用一、教學目的與要求學生應理解自然語言處理的基本概念掌握自然語言處理技術體系框架，能夠分析典型案例并認識自然語言中的歧義難題；熟悉自然語言處理的四大基本任務（分詞、詞性標注、命名實體識別、依存句法分析），并能夠解釋這些任務的目的和常用方法；了解自然語言處理在機器翻譯、垃圾郵件分類、信息抽取、文本情感分析、智能問答與個性化推薦等方面的應用，掌握其基本原理和實現(xiàn)方式；通過課程思政內容，引導學生認識到自然語言處理技術在促進社會進步和文化傳播中的積極作用；結合負面案例，如利用NLP進行虛假信息傳播，引導學生進行批判性思考；討論技術可能引發(fā)的倫理問題，強調技術應用應遵守法律法規(guī)和行業(yè)規(guī)范。二、教學方法采用多媒體計算機輔助教學手段，提升課堂信息量通過案例教學、啟發(fā)式教學等方法幫助學生理解基本概念和掌握實際應用指導學生使用Python和百度智能云平臺搭建自然語言處理相關應用。對于難點和需拓展內容，提供補充課件、推薦書籍和網絡資源，輔助學生自主學習。三、教學重點與難點重點：自然語言處理的定義與目標：致力于實現(xiàn)人機間自然語言有效通信，目標為語言理解、生成及人機交互。語言學基礎層級結構：包含語音、詞匯、語法和語義層，各層相互關聯(lián)，為自然語言處理任務提供支持。自然語言歧義問題：存在多種歧義類型，由語言復雜性等原因產生，可通過規(guī)則、統(tǒng)計、深度學習及綜合方法解決。基礎任務原理與方法：文本清洗提升數(shù)據質量，分詞、詞性標注、命名實體識別、依存句法分析各有其原理和實現(xiàn)方式。常見應用場景：在語言理解、生成、機器翻譯、內容審核、個性化推薦、智能問答等領域有廣泛應用。前沿技術發(fā)展趨勢：多模態(tài)融合、可解釋性自然語言處理、深度學習模型演進是當前重要的發(fā)展方向。。難點：語言歧義的復雜處理：自然語言歧義類型多樣，解決時需綜合運用多種方法，對上下文和語義理解要求高。中文分詞的特殊性：中文詞語邊界模糊，缺乏明顯分隔標識，需結合詞典、統(tǒng)計和深度學習方法準確分詞。多任務協(xié)同與技術整合：自然語言處理基礎任務相互關聯(lián)，應用中需整合多種技術，實現(xiàn)各任務協(xié)同工作難度大。前沿技術的理論與實踐：多模態(tài)融合面臨模態(tài)對齊等挑戰(zhàn)，可解釋性自然語言處理需平衡模型復雜度與透明度。四、教學時數(shù)：6學時（理論2學時，實驗4學時）五、主要教學內容7.1自然語言處理概述基礎7.1.1自然語言處理的概念及其發(fā)展歷程7.1.2語言學基礎7.1.3自然語言中的歧義問題7.2自然語言處理基礎任務7.2.1文本清洗7.2.2分詞7.2.3詞性標注7.2.4命名實體識別7.2.5依存句法分析7.3自然語言處理常見應用7.3.1語言理解7.3.2語言生成7.3.3機器翻譯7.3.4內容審核7.3.5個性化推薦7.3.6智能問答-聊天機器人7.4自然語言處理技術前沿7.4.1多模態(tài)融合7.4.2可解釋性自然語言處理7.4.3深度學習模型的不斷演進實驗10基于百度AI開放平臺的自然語言處理體驗與應用開發(fā)實驗11電商用戶評論的情感傾向分析六、課程思政分析自然語言處理技術在社會進步與文化傳播中的積極作用引入利用自然語言處理進行虛假信息傳播的負面案例，引導學生批判性思考探討自然語言處理可能引發(fā)的倫理問題，如算法偏見、隱私侵犯等強調遵守法律法規(guī)和行業(yè)規(guī)范在技術實踐中的重要性第8章生成式大模型應用一、教學目的與要求學生應了解生成式大模型的基本概念及其發(fā)展現(xiàn)狀，掌握國內外主流生成式模型，特別是文心一言的基本操作；了解文心一言在學習、工作和生活娛樂等方面的典型應用；能夠熟練下載、安裝并使用文心一言APP，完成個性化設置與內容生成；在實際應用中遵循社會主義核心價值觀，正確使用人工智能產品。二、教學方法多媒體輔助教學、案例教學、啟發(fā)式教學、任務驅動式實踐教學。對于難度較高或需要拓展的內容，提供學習資料、參考書目和網絡資源支持，鼓勵學生自主學習與探究式學習。三、教學重點與難點重點：掌握生成式大模型的基本操作和使用技巧熟悉文心一言在學習、職場及生活中的具體應用場景難點：如何根據實際需求調整模型輸出內容提高生成內容的準確性、實用性和針對性四、教學時數(shù)：4學時（理論2學時，實驗2學時）五、主要教學內容8.1生成式大模型概述8.1.1生成式大模型簡介8.1.2國外主流生成式大模型介紹8.1.3國內主要生成式大模型介紹8.2文心一言在學習方面的應用8.2.1學習小助手8.2.2創(chuàng)意寫作8.2.3文本繪畫8.2.4教育培訓8.3文心一言在工作方面的應用8.3.1職場效率小助手8.3.2智能生成營銷方案8.3.3商業(yè)投資分析8.3.4求職招聘信息一鍵生成8.3.5代碼編程智能輔助8.4文心一言在生活娛樂方面的應用8.4.1模擬人物互動8.4.2創(chuàng)作歌詞8.4.3美食之窗8.4.4私人定制旅游攻略8.4.5日常生活小助手8.4.6專業(yè)評論生成8.5文小言APP8.5.1下載文小言APP8.5.2文小言APP的使用8.5.3文小言APP基礎設置建議實驗12基于文心一言的學習效率提升實驗實驗13基于文心一言的工作與生活娛樂場景應用實驗六、課程思政強調生成式大模型領域中國的先進成果，增強學生的民族自豪感和對國家科技實力的認同。展示人工智能在現(xiàn)實生活的廣泛應用價值，激發(fā)學生將理論知識轉化為創(chuàng)新實踐的積極性。在教學過程中，引導學生正確使用人工智能工具，踐行社會主義核心價值觀，如誠信、公正、友善，杜絕生成虛假、錯誤或有害信息。《人工智能基礎》教案課程名稱：人工智能基礎課程代碼：154111001開課單位：計算機學院制定人：李福清審核人：制定時間：2024.12.18教務處制

一、課程簡介課程類別：通識教育課程授課對象：本科層次非計算機專業(yè)學時與學分：48學時，3學分使用教材：李福清，吳炎太主編，《人工智能基礎（Python實現(xiàn)）》，人民郵電出版社，2024年參考教材：1.楊洪雪.人工智能應用基礎[M].北京：機械工業(yè)出版社，20232.蔡自興，劉麗玨，陳白帆，等.人工智能及其應用[M].7版.北京：清華大學出版社，20243.鐘雪靈，李立.Python程序設計基礎[M].北京：電子工業(yè)出版社，2023二、教學目的與教學要求：1.教學目的（1）讓學生全面了解人工智能的發(fā)展歷程、基本概念和理論體系，為后續(xù)深入學習打下堅實基礎。（2）培養(yǎng)學生掌握Python編程和數(shù)據分析技能，能夠運用這些技能解決實際問題。（3）使學生掌握計算機視覺、智能語音處理和自然語言處理等核心技術，具備跟蹤人工智能領域最新發(fā)展趨勢的能力。（4）通過實際項目操作，讓學生熟練運用百度AI開放平臺，提高人工智能技術的應用能力。（5）培養(yǎng)學生跨學科知識體系，提升團隊協(xié)作和溝通能力，為未來學術研究和職場競爭奠定堅實基礎。2.教學要求（1）知識要求：①掌握人工智能的基本概念、發(fā)展歷程和理論體系；②熟悉Python編程和數(shù)據分析的基本方法；③了解計算機視覺、智能語音處理和自然語言處理等核心技術；④理解百度AI開放平臺的基本功能和操作方法。（2）技能要求：①能夠運用Python編程和數(shù)據分析技能解決實際問題；②熟練使用百度AI開放平臺進行項目開發(fā)；③具備一定的計算機視覺、智能語音處理和自然語言處理技術實踐能力。（3）能力要求：①具備跨學科知識體系，能夠將所學知識應用于實際問題；②具有良好的團隊協(xié)作和溝通能力，能在項目中發(fā)揮積極作用；③能夠緊跟人工智能領域的發(fā)展趨勢，不斷提升自己的動手能力和創(chuàng)新思維。（4）態(tài)度要求：①對人工智能領域保持濃厚興趣，主動關注行業(yè)動態(tài)；②具有積極探索精神，勇于挑戰(zhàn)自我，不斷提高自身綜合素質。第1次課2學時本次課教學重點：人工智能的定義、核心特征及其對人類智能的模擬與超越。人工智能的發(fā)展歷程及其產業(yè)結構。人工智能的核心技術，包括機器學習、知識圖譜、自然語言處理、計算機視覺和人機交互。人工智能的應用領域及其潛在風險。本次課教學難點：理解人工智能的核心技術原理，如機器學習算法、知識圖譜構建、自然語言處理技術等。分析人工智能在不同領域的應用案例，理解其應用邏輯和實際效果。評估人工智能技術的潛在風險及其對社會的影響。本次課教學內容：第1章人工智能概述1.1人工智能簡介1.1.1人工智能的定義與核心特征1.1.2人工智能對人類智能的模擬與超越1.2人工智能的發(fā)展歷程1.3人工智能的產業(yè)結構1.4人工智能的核心技術1.4.1機器學習1.4.2知識圖譜1.4.3自然語言處理1.4.4計算機視覺1.4.5人機交互1.5人工智能的應用領域1.6人工智能風險教學組織(含課堂教學方法、輔助手段、師生互動、時間分配、板書設計、重點如何突出，難點如何解決等)：課堂教學方法：采用講授、案例分析、小組討論、互動問答等多種教學方法。輔助手段：使用PPT展示、視頻資料、在線資源平臺等輔助教學手段。師生互動：鼓勵學生提問和參與討論，實時解答學生的疑問。時間分配：概述（10分鐘）、發(fā)展歷程與產業(yè)結構（20分鐘）、核心技術（40分鐘）、應用領域與風險（15分鐘），學生提問與解答（5分鐘）。板書設計：簡潔明了，突出核心概念和技術框架。重點突出：通過案例分析和互動討論強化重點內容。難點解決：通過實際操作演示和深入講解幫助學生理解難點。作業(yè)布置：1、總結人工智能的定義、核心特征及其發(fā)展歷程。2、分析一個感興趣的人工智能應用案例，說明其技術原理和應用效果。3、討論人工智能技術可能帶來的風險及其應對措施。本次課推薦和參考文獻宋楚平，陳正東.人工智能基礎與應用[M].北京：人民郵電出版社，2021.劉鵬、程顯毅、李紀聰，《人工智能概論》，清華大學出版社，2021年本次課實踐教學設計：1、分組討論，每組選擇一個人工智能應用領域，分析其技術需求和挑戰(zhàn)課后自我總結分析：學生回顧本次課所學內容，總結自己對人工智能基本概念、核心技術及應用領域的理解。教師根據學生的反饋和作業(yè)完成情況，評估教學效果，調整后續(xù)教學內容和方法。第2次課2學時本次課教學重點：Python的基本數(shù)據類型及其操作方法。Python組合數(shù)據類型（列表、元組、字典、集合）的使用。Python編程環(huán)境的搭建與使用。本次課教學難點：理解Python中不同數(shù)據類型的適用場景和操作方法。掌握組合數(shù)據類型的復雜操作，如列表推導式、字典的視圖等。本次課教學內容：第2章Python編程基礎2.1Python基礎知識2.1.1Python簡介2.1.2Python編程環(huán)境2.1.3Python基本數(shù)據類型2.1.4Python組合數(shù)據類型教學組織(含課堂教學方法、輔助手段、師生互動、時間分配、板書設計、重點如何突出，難點如何解決等)：課堂教學方法：講授法：介紹Python的基礎知識，解釋基本數(shù)據類型和組合數(shù)據類型的概念。案例教學法：通過實例演示Python編程環(huán)境的使用和基本數(shù)據類型的操作?；邮綄W習：鼓勵學生通過編程練習來加深理解。輔助手段：使用投影儀展示代碼示例和操作步驟。使用Python編程平臺，如Spyder或JupyterNotebook，進行實時代碼演示和練習。師生互動：提問與回答：在講解每個知識點后，教師提出問題，學生進行回答。小組討論：學生分組討論編程練習，共同解決問題。時間分配：Python簡介：10分鐘；Python編程環(huán)境：15分鐘；基本數(shù)據類型：20分鐘；組合數(shù)據類型：25分鐘；練習與討論：20分鐘。板書設計：使用思維導圖概述Python基礎知識。列出基本數(shù)據類型和組合數(shù)據類型的關鍵點和示例代碼。重點突出：通過具體案例強調每種數(shù)據類型的重要性和實際應用。難點解決：通過逐步引導和練習，幫助學生理解復雜的數(shù)據類型操作。作業(yè)布置：1、編寫一個Python程序，使用至少兩種基本數(shù)據類型和一種組合數(shù)據類型。本次課推薦和參考文獻1、鐘雪靈，李立.Python程序設計基礎[M].北京：電子工業(yè)出版社，2023.本次課實踐教學設計：1、學生在課堂上跟隨教師一起編寫代碼。課后自我總結分析：學生回顧本次課學到的知識點，并嘗試用自己的話解釋。教師收集學生的反饋，評估教學效果，并據此調整后續(xù)的教學計劃。第3次課2學時本次課教學重點：Python內置函數(shù)的使用和功能。Python運算符的種類及其應用。條件語句的結構和編寫方法。本次課教學難點：理解并熟練運用Python內置函數(shù)。掌握不同運算符的優(yōu)先級和結合性。編寫復雜條件語句并進行邏輯判斷。本次課教學內容：第2章Python編程基礎2.1Python基礎知識2.1.5內置函數(shù)2.1.6運算符與表達式2.2Python程序控制語句2.2.1條件語句教學組織(含課堂教學方法、輔助手段、師生互動、時間分配、板書設計、重點如何突出，難點如何解決等)：課堂教學方法：講授法：介紹內置函數(shù)、運算符與表達式、條件語句的概念和用法。演示法：通過代碼示例演示內置函數(shù)和條件語句的使用。練習法：學生通過編寫代碼來練習條件語句和運算符的使用。輔助手段：使用PPT展示內置函數(shù)列表和運算符優(yōu)先級表。使用代碼編輯器進行實時編碼演示。師生互動：學生跟隨教師一起在編輯器中編寫代碼。教師提出問題，學生進行解答，共同討論。時間分配：內置函數(shù)：15分鐘；運算符與表達式：15分鐘；條件語句：20分鐘；練習與討論：20分鐘；總結與答疑：10分鐘。板書設計：列出常用的內置函數(shù)及其功能。繪制運算符優(yōu)先級表。示例條件語句的結構。重點突出：通過實際例子強調內置函數(shù)的便捷性和運算符的重要性。通過編寫簡單的條件語句程序來展示其應用。難點解決：通過反復練習和示例來加強學生對內置函數(shù)的記憶。通過邏輯圖解幫助學生理解運算符優(yōu)先級。通過逐步增加條件語句的復雜度來提高學生的編寫能力。作業(yè)布置：編寫一個Python程序，使用至少三個內置函數(shù)。編寫一個包含至少兩個條件分支的程序，實現(xiàn)簡單的決策邏輯。本次課推薦和參考文獻1、鐘雪靈，李立.Python程序設計基礎[M].北京：電子工業(yè)出版社，2023.本次課實踐教學設計：學生在課堂上跟隨教師一起編寫內置函數(shù)和條件語句的代碼。學生完成一個小項目，如編寫一個簡單的計算器程序。課后自我總結分析：學生回顧本次課學到的知識點，并嘗試用自己的話解釋。教師收集學生的反饋，評估教學效果，并據此調整后續(xù)的教學計劃。第4次課2學時本次課教學重點：掌握for和while循環(huán)語句的使用。理解并能夠遍歷不同的可迭代對象。學會使用try和except進行基本的異常處理。本次課教學難點：理解循環(huán)語句中的控制流，包括break和continue的使用。遍歷復雜可迭代對象，如字典和生成器。設計健壯的異常處理結構，避免常見錯誤。本次課教學內容：第2章Python編程基礎2.2Python程序控制語句2.2.2循環(huán)語句2.2.3可迭代對象的遍歷方法2.2.4異常處理教學組織(含課堂教學方法、輔助手段、師生互動、時間分配、板書設計、重點如何突出，難點如何解決等)：課堂教學方法：講授法：介紹循環(huán)語句、可迭代對象遍歷和異常處理的基本概念。演示法：通過代碼示例展示如何編寫循環(huán)和異常處理代碼。練習法：學生通過編寫代碼來實踐所學知識。輔助手段：使用投影儀展示代碼示例。使用代碼編輯器和交互式Python環(huán)境（如JupyterNotebook）進行實時編碼。師生互動：教師提出問題，學生通過編寫代碼來解答。學生展示自己的代碼，教師進行點評和指導。時間分配：循環(huán)語句：25分鐘；可迭代對象的遍歷方法：15分鐘；異常處理：20分鐘；練習與討論：30分鐘；總結與答疑：10分鐘。板書設計：列出for和while循環(huán)的語法結構。示例不同可迭代對象的遍歷方法。異常處理的基本框架。重點突出：通過實際例子強調循環(huán)語句在數(shù)據處理中的應用。通過遍歷不同類型的可迭代對象來展示遍歷方法的多樣性。通過異常處理案例強調代碼的健壯性。難點解決：通過逐步增加循環(huán)的復雜度來幫助學生掌握控制流。通過對比不同可迭代對象的遍歷方法來加深理解。通過討論和示例來教授如何編寫有效的異常處理代碼。。作業(yè)布置：編寫一個程序，使用for循環(huán)打印1到100的偶數(shù)。編寫一個程序，使用while循環(huán)實現(xiàn)用戶輸入密碼，直到輸入正確為止。編寫一個程序，遍歷一個列表，并在遇到特定值時使用break跳出循環(huán)。編寫一個程序，包含異常處理，嘗試打開一個不存在的文件，并捕獲異常。本次課推薦和參考文獻1、鐘雪靈，李立.Python程序設計基礎[M].北京：電子工業(yè)出版社，2023.本次課實踐教學設計：學生在課堂上跟隨教師一起編寫循環(huán)語句和異常處理的代碼。學生嘗試不同的可迭代對象遍歷方法，并討論其適用場景。課后自我總結分析：學生回顧本次課學到的知識點，并嘗試解釋循環(huán)語句、可迭代對象遍歷和異常處理在實際編程中的應用。教師根據學生的反饋和作業(yè)完成情況，評估教學效果，并針對學生的難點進行后續(xù)的教學調整。第5次課2學時本次課教學重點：掌握函數(shù)的定義方法和調用方式。理解模塊與包的概念，并學會使用它們。學習如何安裝和使用第三方庫。掌握基本的文件操作方法。本次課教學難點：函數(shù)的參數(shù)傳遞，包括位置參數(shù)、默認參數(shù)、關鍵字參數(shù)和可變參數(shù)。模塊與包的導入機制，以及命名空間的概念。第三方庫的安裝和配置。文件讀寫操作的細節(jié)處理。本次課教學內容：第2章Python編程基礎2.3函數(shù)2.3.1函數(shù)定義2.3.2函數(shù)調用2.3.3模塊與包的使用2.3.4第三方庫的安裝與使用2.3.5文件操作教學組織(含課堂教學方法、輔助手段、師生互動、時間分配、板書設計、重點如何突出，難點如何解決等)：課堂教學方法：講授法：介紹函數(shù)定義、調用、模塊與包、第三方庫安裝與使用、文件操作的基本概念。案例分析法：通過具體案例講解函數(shù)的應用和模塊的使用。實踐操作法：學生通過實際編碼練習來掌握知識點。輔助手段：使用投影儀展示代碼示例和操作步驟。使用代碼編輯器和終端命令行進行實時編碼和第三方庫安裝。師生互動：教師提出問題，學生通過編寫代碼或討論來回答。學生在編寫代碼時，教師進行巡回指導。時間分配：函數(shù)定義與調用：20分鐘；模塊與包的使用：15分鐘；第三方庫的安裝與使用：10分鐘；文件操作：20分鐘；練習與討論：20分鐘；總結與答疑：5分鐘。板書設計：列出函數(shù)定義的基本語法。示例模塊導入的不同方式。文件操作的基本步驟。重點突出：通過實際例子強調函數(shù)在代碼復用和模塊化編程中的重要性。通過模塊與包的使用展示代碼組織和管理的方法。通過安裝和使用第三方庫來強調Python生態(tài)的強大。通過文件操作案例強調數(shù)據處理的基本技能。難點解決：通過示例和練習來講解不同類型的函數(shù)參數(shù)。通過圖示和實例來解釋模塊與包的導入機制。通過步驟分解和演示來教授第三方庫的安裝。通過詳細的代碼示例來講解文件操作中的常見問題。作業(yè)布置：編寫一個函數(shù)，計算兩個數(shù)的和，并調用該函數(shù)。導入一個內置模塊，并使用其中的至少一個函數(shù)。安裝一個第三方庫（如requests），并使用它進行簡單的網絡請求。編寫一個程序，讀取一個文本文件，并將內容全部轉為大寫后寫入另一個文件。本次課推薦和參考文獻1、鐘雪靈，李立.Python程序設計基礎[M].北京：電子工業(yè)出版社，2023.本次課實踐教學設計：學生在課堂上跟隨教師一起編寫函數(shù)、導入模塊、安裝第三方庫和進行文件操作。學生完成一個小項目，如編寫一個簡單的日志記錄器，使用第三方庫來格式化輸出。教材實驗1Python程序設計基礎實驗。課后自我總結分析：學生回顧本次課學到的知識點，并嘗試解釋函數(shù)、模塊、第三方庫和文件操作在實際編程中的應用。教師根據學生的反饋和作業(yè)完成情況，評估教學效果，并針對學生的難點進行后續(xù)的教學調整。第6次課2學時本次課教學重點：Numpy數(shù)組的創(chuàng)建方法。Numpy數(shù)組的基本屬性和操作。常用Numpy函數(shù)的使用。本次課教學難點：理解Numpy數(shù)組的維度和數(shù)據類型。掌握Numpy數(shù)組的切片和索引操作。應用Numpy函數(shù)進行數(shù)組變換和計算。本次課教學內容：第3章數(shù)值分析庫Numpy3.1Numpy數(shù)組創(chuàng)建與操作3.1.1Numpy數(shù)組創(chuàng)建3.1.2Numpy數(shù)組屬性3.1.3Numpy數(shù)組基本操作3.1.4Numpy函數(shù)教學組織(含課堂教學方法、輔助手段、師生互動、時間分配、板書設計、重點如何突出，難點如何解決等)：課堂教學方法：講授法：介紹Numpy數(shù)組的基礎知識。演示法：通過代碼示例展示Numpy數(shù)組的創(chuàng)建和操作。實踐操作法：學生通過編碼練習來掌握Numpy的使用。輔助手段：使用JupyterNotebook或Spyder進行實時編碼演示。使用投影儀展示代碼和操作結果。師生互動：教師提出問題，學生通過編寫代碼或討論來回答。學生在實踐操作中遇到問題時，教師進行個別指導。時間分配：Numpy數(shù)組創(chuàng)建：15分鐘；Numpy數(shù)組屬性：10分鐘；Numpy數(shù)組基本操作：20分鐘；Numpy函數(shù)：25分鐘；練習與討論：15分鐘；總結與答疑：5分鐘。板書設計：列出Numpy數(shù)組的創(chuàng)建方法和屬性。示例Numpy數(shù)組的基本操作和函數(shù)使用。重點突出：通過實際例子強調Numpy數(shù)組在數(shù)據分析中的重要性。通過操作演示來展示Numpy數(shù)組的靈活性和強大功能。難點解決：通過圖示和實例來解釋Numpy數(shù)組的維度和數(shù)據類型。通過逐步講解和練習來掌握數(shù)組的切片和索引。通過實際案例來演示Numpy函數(shù)的應用。作業(yè)布置：創(chuàng)建一個Numpy數(shù)組，并修改其數(shù)據類型。對給定數(shù)組進行切片操作，并提取特定元素。使用Numpy函數(shù)計算數(shù)組的平均值、標準差和協(xié)方差矩陣。本次課推薦和參考文獻1、鐘雪靈，李立.Python程序設計基礎[M].北京：電子工業(yè)出版社，2023.本次課實踐教學設計：學生在課堂上跟隨教師一起創(chuàng)建Numpy數(shù)組，探索數(shù)組屬性，并進行基本操作。學生通過小組合作，使用Numpy函數(shù)解決實際問題，如數(shù)據統(tǒng)計和分析。課后自我總結分析：學生回顧本次課學到的知識點，并嘗試解釋Numpy數(shù)組在實際數(shù)據處理中的應用。教師根據學生的反饋和作業(yè)完成情況，評估教學效果，并針對學生的難點進行后續(xù)的教學調整。第7次課2學時本次課教學重點：理解Numpy的數(shù)據類型系統(tǒng)。掌握Numpy數(shù)據類型轉換的方法。學習Numpy數(shù)組的廣播機制。特殊數(shù)值處理，如NaN和無窮大的處理。本次課教學難點：Numpy數(shù)據類型的精確理解和正確使用。數(shù)組廣播規(guī)則的理解和應用。特殊數(shù)值的識別與處理。本次課教學內容：第3章數(shù)值分析庫Numpy3.2Numpy數(shù)據類型3.2.1Numpy數(shù)據類型概述3.2.2Numpy數(shù)據類型轉換3.3Numpy數(shù)組廣播機制3.4特殊數(shù)值處理教學組織(含課堂教學方法、輔助手段、師生互動、時間分配、板書設計、重點如何突出，難點如何解決等)：課堂教學方法：講授法：介紹Numpy數(shù)據類型和廣播機制的理論知識。演示法：通過代碼示例展示數(shù)據類型轉換和廣播操作。案例分析法：通過具體案例講解特殊數(shù)值的處理方法。輔助手段：使用JupyterNotebook或Spyder進行實時編碼演示。使用圖表和動畫來解釋數(shù)組廣播機制。師生互動：教師提出問題，學生通過編寫代碼或討論來回答。學生在實踐操作中遇到問題時，教師進行個別指導。時間分配：Numpy數(shù)據類型概述：10分鐘；Numpy數(shù)據類型轉換：15分鐘；Numpy數(shù)組廣播機制：20分鐘；特殊數(shù)值處理：15分鐘；練習與討論：25分鐘；總結與答疑：5分鐘。板書設計：列出Numpy支持的常見數(shù)據類型。示例數(shù)據類型轉換的代碼。圖解數(shù)組廣播的規(guī)則。列出特殊數(shù)值處理的方法。重點突出：通過實際例子強調正確使用數(shù)據類型的重要性。通過操作演示來展示數(shù)組廣播的便捷性。通過案例分析來強調特殊數(shù)值處理在數(shù)據分析中的必要性。難點解決：通過對比和練習來加深對Numpy數(shù)據類型的理解。通過圖示和示例來解釋數(shù)組廣播的規(guī)則。通過實際操作來掌握特殊數(shù)值的處理技巧。作業(yè)布置：創(chuàng)建一個Numpy數(shù)組，并將其數(shù)據類型轉換為另一種類型。編寫代碼實現(xiàn)兩個數(shù)組的廣播操作。處理一個包含NaN和無窮大值的數(shù)組，進行適當?shù)奶畛浠騽h除。本次課推薦和參考文獻1、鐘雪靈，李立.Python程序設計基礎[M].北京：電子工業(yè)出版社，2023.本次課實踐教學設計：學生在課堂上跟隨教師一起探索Numpy數(shù)據類型，進行類型轉換，并觀察廣播機制的效果。學生通過小組合作，處理包含特殊數(shù)值的數(shù)據集，學習如何清洗數(shù)據。課后自我總結分析：學生回顧本次課學到的知識點，并嘗試解釋Numpy數(shù)據類型、廣播機制和特殊數(shù)值處理在實際數(shù)據處理中的應用。教師根據學生的反饋和作業(yè)完成情況，評估教學效果，并針對學生的難點進行后續(xù)的教學調整。第8次課2學時本次課教學重點：掌握Python中的控制結構，包括條件語句和循環(huán)。學習函數(shù)的定義、調用以及參數(shù)傳遞機制。理解不同文件模式的使用，并能夠進行文件操作。編寫結構清晰、風格良好的代碼。本次課教學難點：理解并應用循環(huán)和條件語句進行復雜邏輯處理。函數(shù)的遞歸調用和參數(shù)傳遞的高級用法。文件操作的錯誤處理和模式選擇。維護良好的代碼風格和可讀性。本次課教學內容：實驗2Numpy數(shù)值分析庫實驗教學組織(含課堂教學方法、輔助手段、師生互動、時間分配、板書設計、重點如何突出，難點如何解決等)：課堂教學方法：講授法：介紹實驗目的和內容，講解關鍵概念。演示法：通過代碼示例展示實驗步驟和技巧。實踐操作法：學生通過編碼練習來掌握實驗內容。輔助手段：使用投影儀展示代碼示例和操作步驟。提供實驗手冊或程序代碼，供學生參考。師生互動：教師提出問題，學生通過編寫代碼或討論來回答。學生在實踐操作中遇到問題時，教師進行個別指導。時間分配：實驗目的和內容介紹：5分鐘；編寫成績處理程序：8分鐘；計算公司盈利：8分鐘；分類字母程序：8分鐘；素數(shù)篩選程序：8分鐘；斐波那契數(shù)列生成：8分鐘；輸出偶數(shù)程序：8分鐘；編寫find_max_min()函數(shù)：8分鐘；通過考試的學生分數(shù)處理：8分鐘；設計計算器函數(shù)：8分鐘；寫入文件程序：8分鐘；總結與答疑：5分鐘。板書設計：列出實驗步驟和關鍵代碼片段。示例控制結構和函數(shù)定義。文件操作的模式和代碼風格指南。重點突出：通過實際例子強調控制結構在解決問題中的重要性。通過函數(shù)編寫的實踐來加深對參數(shù)傳遞機制的理解。通過文件操作的演示來強調模式選擇的重要性。通過代碼審查來強調代碼風格和可讀性的重要性。難點解決：通過逐步引導和練習來幫助學生掌握循環(huán)和條件語句。通過討論和示例來解釋函數(shù)的高級用法。通過錯誤處理案例來教授文件操作的健壯性。通過代碼風格對比來提升學生的代碼質量意識。作業(yè)布置：完成實驗手冊中的所有編程任務。對每個任務進行代碼注釋，解釋關鍵步驟。編寫實驗報告，總結學習心得和遇到的問題。本次課推薦和參考文獻1、鐘雪靈，李立.Python程序設計基礎[M].北京：電子工業(yè)出版社，2023.本次課實踐教學設計：學生按照實驗手冊的指導，逐步完成編程任務。教師巡回指導，解答學生疑問，提供幫助。課后自我總結分析：學生回顧實驗中的知識點，并反思在編程實踐中遇到的問題和解決方案。教師根據學生的實驗報告和反饋，評估教學效果，并針對學生的難點進行后續(xù)的教學調整。第9次課2學時本次課教學重點：Pandas序列和數(shù)據框的創(chuàng)建與基本操作。數(shù)據選擇與過濾的方法，包括選擇器、快速訪問器和條件篩選。本次課教學難點：理解Pandas數(shù)據結構的內部機制。掌握復雜的數(shù)據篩選和多條件聯(lián)合篩選。本次課教學內容：第4章數(shù)據分析庫Pandas4.1Pandas數(shù)據結構的創(chuàng)建與操作4.1.1序列創(chuàng)建與基本操作4.1.2數(shù)據框創(chuàng)建與基本操作4.2數(shù)據選擇與過濾4.2.1使用選擇器和快速訪問器4.2.2基于條件的數(shù)據篩選4.2.3多條件聯(lián)合篩選教學組織(含課堂教學方法、輔助手段、師生互動、時間分配、板書設計、重點如何突出，難點如何解決等)：課堂教學方法：講授法：介紹Pandas的基本概念和數(shù)據結構。演示法：通過代碼示例展示序列和數(shù)據框的創(chuàng)建與操作。案例分析法：通過實際數(shù)據分析案例，講解數(shù)據選擇與過濾的技巧。輔助手段：使用JupyterNotebook或Spyder進行現(xiàn)場代碼演示。提供預先準備的數(shù)據集供學生練習。師生互動：教師提出問題，學生通過Pandas操作來解答。學生在操作中遇到問題時，可以隨時提問，教師進行解答。時間分配：序列創(chuàng)建與基本操作：20分鐘；數(shù)據框創(chuàng)建與基本操作：25分鐘；使用選擇器和快速訪問器：10分鐘；基于條件的數(shù)據篩選：15分鐘；多條件聯(lián)合篩選：10分鐘；練習與答疑：10分鐘。板書設計：列出Pandas序列和數(shù)據框的關鍵屬性和方法。示例數(shù)據選擇和過濾的代碼片段。重點突出：通過實際數(shù)據操作強調序列和數(shù)據框的重要性。通過示例和練習來強化數(shù)據選擇與過濾技能。難點解決：通過圖解和示例來幫助學生理解Pandas數(shù)據結構的內部機制。通過逐步引導和練習來掌握復雜的數(shù)據篩選技巧。作業(yè)布置：完成一系列Pandas操作練習，包括序列和數(shù)據框的創(chuàng)建、數(shù)據選擇與過濾。對練習中的每個步驟進行注釋，解釋操作的目的和原理。分析一個簡單的數(shù)據集，使用Pandas進行數(shù)據篩選和總結。本次課推薦和參考文獻1、鐘雪靈，李立.Python程序設計基礎[M].北京：電子工業(yè)出版社，2023.本次課實踐教學設計：學生跟隨教師的演示，逐步學習Pandas的基本操作。學生在教師的指導下，對提供的數(shù)據集進行實際操作練習。課后自我總結分析：學生回顧本次課學到的知識點，并嘗試解釋Pandas在數(shù)據分析中的應用。教師根據學生的作業(yè)完成情況和反饋，評估教學效果，并針對學生的難點進行后續(xù)的教學調整。第10次課2學時本次課教學重點：數(shù)據分組與聚合的概念和方法。數(shù)據框的合并與連接操作。讀寫CSV和Excel文件的方法。本次課教學難點：理解并應用分組聚合的高級功能。區(qū)分合并和連接的不同用法。處理文件讀寫時的數(shù)據格式和編碼問題。本次課教學內容：第4章數(shù)據分析庫Pandas4.3數(shù)據分組與聚合4.3.1數(shù)據分組4.3.2對分組數(shù)據進行聚合操作4.3.3分組后的數(shù)據轉換4.4合并和連接4.4.1數(shù)據框合并4.4.2合并方式4.4.3數(shù)據框連接4.5數(shù)據讀取和存儲4.5.1讀寫CSV文件4.5.2讀寫Excel文件教學組織(含課堂教學方法、輔助手段、師生互動、時間分配、板書設計、重點如何突出，難點如何解決等)：課堂教學方法：講授法：介紹數(shù)據分組、聚合、合并、連接的理論基礎。演示法：通過代碼示例展示實際操作步驟。練習法：學生跟隨教師指導進行課堂練習。輔助手段：使用JupyterNotebook或Spyder進行實時代碼演示。準備示例數(shù)據集供學生練習。師生互動：教師提出問題，學生通過Pandas操作來解答。學生在操作中遇到問題時，可以隨時提問，教師進行解答。時間分配：數(shù)據分組與聚合：25分鐘；數(shù)據框合并與連接：25分鐘；讀寫CSV和Excel文件：20分鐘；練習與答疑：20分鐘。板書設計：列出數(shù)據分組、聚合、合并、連接的關鍵函數(shù)和參數(shù)。展示文件讀寫操作的代碼模板。重點突出：通過實際案例強調分組聚合在數(shù)據分析中的重要性。通過對比合并和連接的操作，加深學生理解。通過文件讀寫操作，強調數(shù)據導入導出的實際應用。難點解決：通過逐步講解和示例來幫助學生掌握分組聚合的高級用法。通過圖解和練習來區(qū)分合并和連接的差異。通過實際操作和錯誤分析來處理文件讀寫問題。作業(yè)布置：對給定數(shù)據集進行分組、聚合和轉換操作，并解釋每一步的目的。合并和連接兩個數(shù)據集，并討論不同合并方式的適用場景。讀取一個CSV文件，進行簡單的數(shù)據清洗，然后保存為Excel文件。本次課推薦和參考文獻1、鐘雪靈，李立.Python程序設計基礎[M].北京：電子工業(yè)出版社，2023.本次課實踐教學設計：學生跟隨教師的演示，逐步學習分組、聚合、合并、連接和數(shù)據文件讀寫。學生在教師的指導下，對提供的數(shù)據集進行實際操作練習。課后自我總結分析：學生回顧本次課學到的知識點，并嘗試解釋Pandas在數(shù)據分析中的應用。教師根據學生的作業(yè)完成情況和反饋，評估教學效果，并針對學生的難點進行后續(xù)的教學調整。第11次課2學時本次課教學重點：數(shù)據清洗和預處理的方法，包括缺失值、異常值、重復值的檢測與處理。數(shù)據類型轉換的技巧。時間序列處理的基本操作，如生成、索引設置、重采樣、移動窗口計算和分析。本次課教學難點：正確識別并有效處理數(shù)據中的缺失值、異常值和重復值。理解并應用時間序列的重采樣和移動窗口計算。本次課教學內容：第4章數(shù)據分析庫Pandas4.6數(shù)據清洗和預處理4.6.1缺失值檢測與處理4.6.2異常值檢測與處理4.6.3重復值檢測與處理4.6.4數(shù)據類型轉換4.7時間序列處理4.7.1時間序列生成與索引設置4.7.2時間間隔計算與轉換4.7.3時間序列數(shù)據重采樣4.7.4移動窗口計算4.7.5時間序列數(shù)據分析教學組織(含課堂教學方法、輔助手段、師生互動、時間分配、板書設計、重點如何突出，難點如何解決等)：課堂教學方法：講授法：介紹數(shù)據清洗和預處理的理論基礎。演示法：通過代碼示例展示時間序列處理的具體步驟。案例分析法：通過實際數(shù)據清洗案例，講解處理技巧。輔助手段：使用JupyterNotebook或Spyder進行實時代碼演示。準備包含缺失值、異常值和重復值的數(shù)據集供學生練習。師生互動：教師提出數(shù)據清洗的問題，學生通過Pandas操作來解答。學生在處理時間序列數(shù)據時，可以提出疑問，教師進行解答。時間分配：數(shù)據清洗和預處理：40分鐘；時間序列處理：40分鐘；練習與答疑：10分鐘。板書設計：列出數(shù)據清洗的關鍵步驟和函數(shù)。展示時間序列處理的相關函數(shù)和方法。重點突出：通過實際案例強調數(shù)據清洗在數(shù)據分析前的必要性。通過時間序列處理操作的演示，強調其在數(shù)據分析中的應用。難點解決：通過示例和練習來幫助學生掌握缺失值、異常值和重復值的處理方法。通過圖解和實際操作來幫助學生理解時間序列的重采樣和移動窗口計算。作業(yè)布置：對給定數(shù)據集進行清洗，包括處理缺失值、異常值、重復值，并進行數(shù)據類型轉換。創(chuàng)建一個時間序列數(shù)據集，進行索引設置、重采樣、移動窗口計算，并分析時間序列數(shù)據。本次課推薦和參考文獻1、鐘雪靈，李立.Python程序設計基礎[M].北京：電子工業(yè)出版社，2023.本次課實踐教學設計：對給定數(shù)據集進行清洗，包括處理缺失值、異常值、重復值，并進行數(shù)據類型轉換。創(chuàng)建一個時間序列數(shù)據集，進行索引設置、重采樣、移動窗口計算，并分析時間序列數(shù)據。課后自我總結分析：學生回顧本次課學到的知識點，并嘗試解釋數(shù)據清洗和預處理、時間序列處理在實際數(shù)據分析中的應用。教師根據學生的作業(yè)完成情況和反饋，評估教學效果，并針對學生的難點進行后續(xù)的教學調整。第12次課2學時本次課教學重點：Pandas的主要數(shù)據結構Series和DataFrame的創(chuàng)建與操作。數(shù)據選擇技術，包括索引、切片和布爾索引的應用。時間序列數(shù)據的生成、索引設置和重采樣。綜合運用Pandas進行數(shù)據分析的流程。本次課教學難點：DataFrame的復雜操作，如分組、聚合和合并。時間序列數(shù)據的處理，特別是重采樣和索引設置。實際數(shù)據分析問題的解決思路和方法。本次課教學內容：實驗3Pandas數(shù)據分析庫實驗教學組織(含課堂教學方法、輔助手段、師生互動、時間分配、板書設計、重點如何突出，難點如何解決等)：課堂教學方法：講授法：介紹Pandas數(shù)據結構和數(shù)據選擇技術的基本概念。演示法：通過代碼示例展示DataFrame的創(chuàng)建、操作和時間序列處理。練習法：學生跟隨教師指導進行課堂練習，解決實際問題。輔助手段：使用JupyterNotebook或Spyder進行實時代碼演示和練習。準備實驗手冊，包含實驗目的、內容和參考代碼。師生互動：教師提出問題，學生通過Pandas操作來解答。學生在操作過程中遇到問題，可以實時提問，教師進行解答。時間分配：Series和DataFrame的創(chuàng)建與操作：20分鐘；數(shù)據選擇技術：15分鐘；時間序列數(shù)據處理：20分鐘；實際數(shù)據分析綜合練習：30分鐘；答疑：5分鐘。板書設計：列出實驗步驟和關鍵代碼片段。展示數(shù)據分析的結果和結論。重點突出：通過實際案例強調Pandas在數(shù)據分析中的重要性。通過實驗操作，突出數(shù)據選擇和時間序列處理的關鍵步驟。難點解決：通過逐步演示和練習，幫助學生掌握DataFrame的復雜操作。通過圖解和示例，幫助學生理解時間序列數(shù)據的處理方法。作業(yè)布置：完成實驗手冊中的所有練習，并將代碼和結果整理成報告。本次課推薦和參考文獻1、鐘雪靈，李立.Python程序設計基礎[M].北京：電子工業(yè)出版社，2023.本次課實踐教學設計：學生跟隨教師的演示，逐步完成實驗手冊中的練習。學生在教師的指導下，對實驗數(shù)據進行實際操作練習。課后自我總結分析：學生回顧本次課學到的知識點，并嘗試解釋Pandas在數(shù)據分析中的應用。教師根據學生的作業(yè)完成情況和反饋，評估教學效果，并針對學生的難點進行后續(xù)的教學調整。第13次課2學時本次課教學重點：計算機視覺的基本概念、發(fā)展歷程和處理流程。計算機視覺的基本任務，包括圖像分類、目標檢測與定位、圖像分割。計算機視覺的常見應用，如圖像技術、OCR、人臉識別、人體分析。計算機視覺技術面臨的挑戰(zhàn)及其未來發(fā)展趨勢。本次課教學難點：理解計算機視覺處理流程中的關鍵技術。掌握圖像分類、目標檢測與定位、圖像分割的方法。認識到計算機視覺在實際應用中的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展方向。本次課教學內容：5.1計算機視覺基礎5.1.1計算機視覺的概念與發(fā)展歷程5.1.2計算機視覺處理流程5.1.3計算機視覺與相關領域的聯(lián)系與區(qū)別5.1.4應用領域5.2計算機視覺的基本任務5.2.1圖像分類5.2.2目標檢測與定位5.2.3圖像分割5.3計算機視覺常見應用5.3.1圖像技術5.3.2OCR及其應用5.3.3人臉識別及其應用5.3.4人體分析及其應用5.4計算機視覺技術面臨的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展5.4.1計算機視覺技術面臨的挑戰(zhàn)5.4.2計算機視覺技術的未來發(fā)展趨勢與展望教學組織(含課堂教學方法、輔助手段、師生互動、時間分配、板書設計、重點如何突出，難點如何解決等)：課堂教學方法：講授法：介紹計算機視覺的基本概念、發(fā)展歷程、處理流程和應用。案例分析法：通過具體案例展示計算機視覺的基本任務和常見應用。討論法：針對計算機視覺的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展趨勢進行課堂討論。輔助手段：使用多媒體課件和視頻資料展示計算機視覺的發(fā)展歷程和實際應用。使用演示軟件或代碼示例來展