《人工智能基础》课程教案(理工)

广东技术师范大学《人工智能应用基础》课程教案教案2025～2026学年第1学期课程名称：人工智能应用基础授课教师：职称：教学单位：计算机科学学院教研室：计算机基础教学部2025年9月1日

广东技术师范大学教案课程名称人工智能基础授课专业理工类班级授课教师职称单位计算机科学学院课程类型必修课专业必修课（）；公共必修课（√）选修课专业选修课（）；公共选修课（）授课方式课堂讲授（√）；实践（√）考核方式考试（√）；考查（）课程教学总学时数32学分数2学时分配课堂讲授（24）时；实验课（8）学时教材名称人工智能：从基础到实践作者李春英等出版社及出版时间清华大学出版社，2025年8月人工智能应用基础(第2版)作者史莹中等出版社及出版时间电子工业出版社，2023年12月人工智能姚期智清华大学出版社，2022年8月人工智能及其应用（第7版）蔡自兴等清华大学出版社，2024年1月授课时间2025-2026学年度第1学期注：表中（）选项请打“√”。每门课程只需填写一次本表。

广东技术师范大学教案周次第1周章节名称第2章Python编程基础2.1IDE搭建2.2基础语法授课方式课堂讲授（2）；实践课（0）教学时数2授课内容搭建Python应用开发环境。函数(functions)的定义。变量(variables)的定义。使用内置函数如print()和input()与用户交互。代码注释(comments)和伪代码(pseudocode)在规划和理解程序逻辑中的重要性字符串(strings):字符串的拼接、格式化（特别是使用f-strings）。整数(integers)和浮点数(floats):从字符串转换为数字类型，并进行基本的数学运算。定义自己的函数def。定义参数(parameters)、传递参数(arguments)、设置默认值、使用return关键字返回值。教学重点与难点重点：搭建Python应用开发环境难点：编写一个Python程序，并区分交互式和文件式执行程序的方法课堂讨论与练习CLI的使用。参考资料见教材及参考书目备注注：教案按授课次数填写，每次授课均应填写一份本表。重复班授课可不另填写教案。

广东技术师范大学教案周次第2周章节名称第2章Python编程基础2.6控制结构授课方式课堂讲授（2）；实践课（0）教学时数2授课内容条件语句(conditionals)。构建布尔表达式(Booleanexpression)来提出可以回答“是/非”或“真/假”的问题。if-elif-else结构。流程图(flowchart)展示了不同代码结构的控制流。逻辑运算符and和or，它们允许在单个条件语句中组合多个布尔表达式，从而实现更复杂的逻辑判断。模运算符(%)，match语句。match-case结构被呈现为if-elif-else链的一种更结构化、有时更简洁的替代方案，特别适用于需要匹配多个特定值的场景。教学重点与难点重点：程序流程结构的应用if-elif-else结构match-case结构难点：if-elif-else结构课堂讨论与练习Python编程风格的优点和缺点都有什么。参考资料见教材及参考书目备注注：教案按授课次数填写，每次授课均应填写一份本表。重复班授课可不另填写教案。

广东技术师范大学教案周次第3周章节名称第2章Python编程基础2.6控制结构授课方式课堂讲授（2）；实践课（0）教学时数2授课内容循环(loops)while循环：避免无限循环(infiniteloop)。for循环：可以自动迭代(iterate)。range()函数，动态生成一个数字序列。whileTrue结合break和continue关键字来构建用户输入验证循环的常见模式。列表(lists):使用for循环遍历列表中的每个元素。字典(dictionaries):字典可以存储键-值(key-value)对。展示了如何使用循环来遍历和处理复杂嵌套的数据结构。嵌套循环(nestedloops)的概念，即在一个循环内部再放置另一个循环，从而实现对二维结构（如矩阵或网格）的处理。教学重点与难点重点：while循环for循环程序的异常处理与捕获难点：嵌套循环(nestedloops)课堂讨论与练习哪种数据类型更高效？参考资料见教材及参考书目备注注：教案按授课次数填写，每次授课均应填写一份本表。重复班授课可不另填写教案。

广东技术师范大学教案周次第4周章节名称第2章Python编程基础2.9常用的第三方库介绍与导入方式授课方式课堂讲授（2）；实践课（0）教学时数2授课内容库(libraries)，模块(modules)和包(packages)，如何利用它们来扩展程序的功能。random模块statistics模块sys模块:PyPI(PythonPackageIndex):第三方包的中央仓库。cowsay:用ASCII艺术牛说出文本。requests:使用requests.get(url)来与API(ApplicationProgrammingInterface)交互。JSON(JavaScriptObjectNotation):常见的数据交换格式。创建自己的模块。教学重点与难点重点：库的安装和使用。random模块。requests.get(url)与API。难点：requests.get(url)与API。课堂讨论与练习创建的模块如何进行测试？参考资料见教材及参考书目备注注：教案按授课次数填写，每次授课均应填写一份本表。重复班授课可不另填写教案。

广东技术师范大学教案周次第5周章节名称第2章Python编程基础实验2个授课方式课堂讲授（0）；实践课（2）教学时数2授课内容实验1：用input()和print()创建第一个程序并执行。实验2：用random模块设计一个纸牌游戏(比大小/猜大小/21点)。教学重点与难点重点：IDE的使用。难点：实现一个纸牌游戏。课堂讨论与练习借助大语言模型进行沉浸式编程实践。参考资料见教材及参考书目备注实验内容可根据机房条件调整，部分机房硬件不具备执行大型计算的能力。注：教案按授课次数填写，每次授课均应填写一份本表。重复班授课可不另填写教案。

广东技术师范大学教案周次第6周章节名称第4章机器学习4.1机器学习的概念4.2机器学习分类4.3机器学习常用算法4.4机器学习的典型应用授课方式课堂讲授（2）；实践课（0）教学时数2授课内容第1学时机器学习的概念机器学习分类第2学时机器学习常用算法机器学习的典型应用教学重点与难点重点：机器学习分类机器学习常用算法难点：机器学习常用算法课堂讨论与练习完成教学平台中的相关习题。参考资料见教材及参考书目备注注：教案按授课次数填写，每次授课均应填写一份本表。重复班授课可不另填写教案。

广东技术师范大学教案周次第7周章节名称第4章机器学习4.5利用Sklearn调用常见机器学习算法实验：利用线性回归进行预测授课方式课堂讲授（1）；实践课（1）教学时数2授课内容第1学时利用Sklearn实现机器学习算法第2学时：实验：利用线性回归进行预测数据的获取与显示线性回归模型的创建、训练根据模型进行预测教学重点与难点重点：Sklearn的应用难点：线性回归模型的创建和训练课堂讨论与练习讨论线性回归算法的应用领域。完成线性回归预测代码的运行。参考资料见教材及参考书目备注实验内容可根据机房条件调整，部分机房硬件不具备执行大型计算的能力。注：教案按授课次数填写，每次授课均应填写一份本表。重复班授课可不另填写教案。

广东技术师范大学教案周次第8周章节名称第5章神经网络与深度学习5.1神经网络基本概念5.2多层神经网络5.3卷积神经网络授课方式课堂讲授（2）；实践课（0）教学时数2授课内容第1学时神经网络基本概念多层神经网络的原理及应用第2学时卷积神经网络的原理及应用教学重点与难点重点：神经网络基本概念不同网络结构的应用领域难点：神经网络的学习过程课堂讨论与练习完成教学平台中的相关习题。参考资料见教材及参考书目备注注：教案按授课次数填写，每次授课均应填写一份本表。重复班授课可不另填写教案。

广东技术师范大学教案周次第9周章节名称第5章神经网络与深度学习5.5深度学习训练过程5.6 TensorFlow训练模型基本步骤实验：手写数字识别授课方式课堂讲授（1）；实践课（1）教学时数2授课内容第1学时深度学习训练过程深度学习框架介绍TensorFlow训练模型基本步骤第2学时：实验：手写数字识别安装Tensorflow开发环境手写数字识别练习教学重点与难点重点：Tensorflow训练模型的基本步骤难点：Tensorflow参数设置课堂讨论与练习讨论神经网络训练在哪些情况下可能会失败？完成Tensorflow开发环境的搭建，实现手写数字的正确识别。参考资料见教材及参考书目备注实验内容可根据机房条件调整，部分机房硬件不具备执行大型计算的能力。注：教案按授课次数填写，每次授课均应填写一份本表。重复班授课可不另填写教案。

广东技术师范大学教案周次第10周章节名称第3章语音处理及应用3.1语音的产生和感知3.2语音处理中语音理解、语音识别等概念3.3语音处理的应用授课方式课堂讲授（2）；实践课（0）教学时数2授课内容语音的产生和感知语音处理中语音理解、语音识别等概念语音处理的应用教学重点与难点重点：语音处理的应用难点：语音处理的应用课堂讨论与练习讨论各种语音处理的应用；完成教学平台中的相关测评以及针对存在的问题进行讨论参考资料见教材及参考书目备注注：教案按授课次数填写，每次授课均应填写一份本表。重复班授课可不另填写教案。

广东技术师范大学教案周次第11周章节名称第3章语音处理及应用3.4语音处理实践3.5利用开放平台进行语音识别授课方式课堂讲授（1）；实践课（1）教学时数2授课内容语音处理实践利用开放平台进行语音识别教学重点与难点重点：语音处理实践、语音的格式及其转换难点：语音处理实践、语音的格式及其转换课堂讨论与练习讨论各种语音的格式及其转换；尝试利用开放平台进行语音识别，完成某段会议录音文本化；完成教学平台中的相关测评以及针对存在的问题进行讨论参考资料见教材及参考书目备注实验内容可根据机房条件调整，部分机房硬件不具备执行大型计算的能力。注：教案按授课次数填写，每次授课均应填写一份本表。重复班授课可不另填写教案。

广东技术师范大学教案周次第12周章节名称第6章自然语言处理6.1自然语言处理概述6.2自然语言处理的应用6.3Python中文自然语言处理常用库—jieba库授课方式课堂讲授（2）；实践课（0）教学时数2授课内容1.自然语言处理的概念和基本原理1.1什么是自然语言处理1.2自然语言处理的历史发展1.3自然语言处理的基本原理1.4自然语言处理的技术方法2.自然语言处理的应用领域2.1机器翻译2.2信息抽取2.3情感分析2.4问答系统3.Jieba库教学重点与难点重点：自然语言处理的概念和原理,自然语言处理的应用领域和技术方法。难点：自然语言处理的技术方法Jieba库的应用。课堂讨论与练习通过实际案例分析和讨论，展示自然语言处理在不同领域的具体应用；Jieba库的使用。参考资料见教材及参考书目备注注：教案按授课次数填写，每次授课均应填写一份本表。重复班授课可不另填写教案。

广东技术师范大学教案周次第13周章节名称第6章自然语言处理6.4知识图谱及其应用6.5自然语音应用实例授课方式课堂讲授（1）；实践课（1）教学时数2授课内容第1学时：什么是知识图谱知识图谱模型知识图谱的应用第2学时：实验：自然语音应用实例教学重点与难点重点：知识图谱模型难点：学生能够灵活运用自然语言处理技术解决实际问题。课堂讨论与练习对话系统定制平台UNIT的使用。参考资料见教材及参考书目备注实验内容可根据机房条件调整，部分机房硬件不具备执行大型计算的能力。注：教案按授课次数填写，每次授课均应填写一份本表。重复班授课可不另填写教案。

广东技术师范大学教案周次第14周章节名称第7章计算机视觉7.1计算机视觉的概念与应用7.2Numpy数组的创建与运算7.3NumPy中的数据统计与分析授课方式课堂讲授（2）；实践课（0）教学时数2授课内容第1学时计算机视觉概念OCR及其应用图像识别及其应用第2学时人脸识别及其应用人体分析及应用NumPy数据类型及对象的创建NumPy基本运算与数据分析教学重点与难点重点：计算机视觉的应用难点：计算机视觉的应用课堂讨论与练习完成教学平台中的相关习题。参考资