《机器学习项目开发实战》-教案 项目一任务一 配置Python基本环境

《机器学习项目开发实战》课程教学设计课程名称机器学习课程类型专业基础课课程学时64适用专业人工智能、大数据、云计算课程负责人曹梦川软件学院人工智能教研室制定二〇二五年一月《机器学习项目开发实战》课程教学设计课程类别：□公共基础课□专业学习课□拓展学习课☑实践学习课标题：项目一任务一配置Python基本环境授课班级：24人工智能课时：2课时授课时间：周五1-4节授课地点：A101教学目标知识目标能力（技能）目标素质目标了解Python的历史、特点、应用领域以及其在机器学习中的重要作用。了解如何在不同操作系统（Windows、macOS、Linux）上安装Python，以及配置环境变量的基本步骤。掌握PyCharm的下载、安装与使用。能够根据不同操作系统的要求，独立完成Python的安装与配置。掌握如何在操作系统中设置和修改环境变量，以确保Python及其相关工具能够正确运行。能够直接在命令行或终端中使用Python解释器执行Python代码。在安装和配置Python环境的过程中，遇到问题时能够主动寻求解决方案，培养独立思考和解决问题的能力；认识到Python及其生态系统在不断更新和发展，保持对新技术和新工具的好奇心和学习欲望。在安装和配置环境时，遵循最佳实践和编程规范，为后续的编程工作打下良好的基础。教学重点掌握Python环境安装。掌握PyCharm安装并能够创建项目。教学难点掌握Python环境安装。掌握PyCharm安装并能够创建项目。教学方法与手段教学采用教师课堂讲授为主，使用教学PPT讲解教学教材教材：教学资源1.智慧课堂2.教材附带慕课课程思政融入点1.课程思政融入点1：科学精神与工匠精神课程内容：在讲解环境安装步骤（如Python版本选择、依赖库兼容性调试、路径配置等）时，强调“失之毫厘谬以千里”的技术严谨性。思政融入点：导学生认识到技术实践中“细节决定成败”，培养耐心排查问题、系统分析错误的科学思维，反对急功近利的“拿来主义”。举例我国“两弹一星”元勋在艰苦条件下精准计算、反复验证的科研精神，类比技术操作中“每一行代码、每一个配置都是技术大厦的基石”。2.课程思政融入点2：知识产权与合规意识课程内容：介绍开源软件（如TensorFlow、PyTorch）的开源协议（MIT、GPL等）、正版软件使用（如Anaconda授权）、避免盗版资源时。思政融入点：强调“尊重知识产权是科技创新的基石”，批判“技术万能论”，引导学生理解开源精神的本质是“共享共赢”，而非无序复制。3.课程思政融入点3：问题解决与抗挫折能力课程内容：分析环境安装常见问题（如版本冲突、系统兼容性错误、网络下载失败）及解决方案（查阅官方文档、社区求助、自主调试）时。思政融入点：将技术调试过程类比“科研攻坚”，培养学生“逢山开路、遇水架桥”的担当精神，正视技术学习中的困难，拒绝“躺平”心态。教学过程设计教学环节（用时）教学内容教师活动学生活动设计意图课程导入（15分钟）教师通过提问学生问题，引出机器学习。教师提问学生问题，例如问题是：大家是否了解过机器学习？生活中哪些方面使用到了机器学习？机器学习用到了哪些技术？机器学习用到了哪些技术？机器学习通常使用Python进行开发，主流的Python开发工具是PyCharm。明确本节课的学习目标，让学生带着目标去听课。要求学生学会Python环境安装；要求学生学会PyCharm安装并能够创建项目。教师通过提问学生问题，引出数据分析应用场景集体讨论回答问题引入新课内容新知讲解（一）（30分钟）教师根据课件，讲述机器学习定义。机器学习是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。教师根据课件，讲述机器学习工作原理。机器学习的核心思想是任意输入和输出数据组合之间的现有数学关系。教师根据课件，介绍机器学习应用领域。机器学习的应用范围非常广泛，举例部分行业，通过提问使学生发散思维，增加学习兴趣。通过课件展示机器学习的定义及应用领域。线上头脑风暴线上一句话答题步骤总结回答新知讲解实训演练（40分钟）回顾上课前的学习目标，并对本节课的重要知识点进行总结。教师根据课件，讲述Python安装流程。教师根据课件，讲述PyCharm安装流程并创建项目。总结本次实践发现问题，解答学生疑问。1.带领学生开始本次实践：安装Python、PyCharm并创建项目。2.巡回检查，解答学生问题，并总结本次实践发现问题。1.跟随教师完成本次实践，存在问题时积极