《机器学习项目开发实战》-教案 项目1 机器学习基础实战-环境搭建

《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，存在问题时积极提问。巩固知识点加强软件的安装流程知识深化与总结（5分钟）回顾本节课的内容总结难点和重点总结重点难点记录重点难点总结教学重点难点作业布置布置下节课堂知识预习目标。教学反思教研室审核日期院（系）审核日期《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：项目一任务三安装机器学习环境-AnaConda授课班级：24人工智能课时：6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1.了解AnaConda在数据科学和机器学习领域中的作用。2.掌握AnaConda的安装流程。3.了解安装过程中可能遇到的常见问题及其解决方案。1.能够独立完成AnaConda的安装与配置；2.能够使用AnaConda管理Pyhton环境和包；1.遇到问题能够主动查找资料，尝试多种解决方案，具有良好的问题解决能力。2.遇到难以解决的问题时，能够向同学、老师寻求帮助，清晰描述问题并有效沟通。3.参与社区讨论，分享自己的安装经验和解决方案，促进知识共享和团队协作。教学重点能够从AnaConda官方网址下载对应的安装包并按照提示进行安装。了解AnaConda环境变量的配置。掌握虚拟环境的创建和管理。教学难点了解AnaConda环境变量的配置。掌握虚拟环境的创建和管理。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：Anaconda环境安装涉及版本匹配、依赖配置、路径设置等细节，任何疏漏（如环境变量错误、镜像源失效）都可能导致安装失败。思政融入点：引导学生认识“技术操作无小事”，培养严谨细致的科学态度——正如科研实验中“差之毫厘，谬以千里”，机器学习环境的精准配置是后续模型训练可靠性的基础，体现“实事求是、精益求精”的工匠精神。2.课程思政融入点2：共享精神与协作意识课程内容：Anaconda的安装与调试常需依赖开源社区资源：如通过清华大学镜像源加速下载、在StackOverflow查询报错解决方案、在GitHub提交issue反馈问题。思政融入点：强调“开源精神的本质是共享与协作”——全球开发者自愿贡献代码、分享经验，推动技术快速迭代，这正是“人类命运共同体”在科技领域的体现。引导学生理解“个体智慧有限，集体智慧无穷”，培养主动分享（如记录安装笔记供同学参考）、乐于协作（如小组分工解决复杂环境配置）的意识。3.课程思政融入点3：科技报国与社会责任课程内容：Anaconda作为机器学习的基础工具，是支撑AI技术落地的“基础设施”，其应用场景涵盖医疗诊断、气象预测、乡村振兴（如农产品销量预测）等国计民生领域。思政融入点：在演示环境安装的最终目的时，链接“技术服务社会”的价值导向——例如：“我们配置环境，不是为了单纯跑通代码，而是为了未来用机器学习模型优化贫困地区教育资源分配、监测环境污染”，引导学生将技术学习与“国之大者”结合，树立“科技报国”的理想。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（45分钟）教师通过提问学生问题，引出AnaConda和虚拟环境。教师提问学生问题，例如问题是：假如有多个项目同时进行，不同项目使用不同环境应该怎么办？有哪些加快开发速度的工具？明确本节课的学习目标，让学生带着目标去听课。要求学生学会安装AnaConda；要求学生学会安装JupyterNotebook；要求学生掌握Scikit-learn；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）（90分钟）教师根据课件，讲述AnaConda定义、功能特点及组成。AnaConda是一个功能强大且易于使用的Python发行版本，它为用户提供了丰富的科学包、强大的包和环境管理器以及用户友好的界面，非常适合进行科学计算、数据分析、机器学习等领域的任务。教师根据课件，讲述虚拟环境是什么。虚拟环境是一种工具，它允许开发者在同一台计算机上创建多个独立的Python环境。每个环境都可以拥有自己的Python解释器版本、第三方库和依赖项，从而实现项目间的隔离。教师根据课件，介绍JupyterNotebook及适用场景。JupyterNotebook是一个基于Web的应用程序，它允许用户创建和共享包含代码、方程、可视化和文本的文档。教师根据课件，介绍Scikit-learn。Scikit-learn提供了涵盖分类、回归、聚类、降维、模型选择以及数据预处理等多个方面的机器学习算法。这些算法经过精心设计和优化，能够处理从简单到复杂的各种机器学习问题。通过课件展示AnaConda及虚拟环境的定义及应用领域。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（120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AnaConda安装流程。教师根据课件，讲述JupyterNotebook配置流程并创建项目。教师根据课件，介绍JupyterNotebook页面功能。教师根据课件，介绍Scikit-learn基础使用，时间充足可实践小案例总结本次实践发现