智能基础技术 6

课程教案课程名称人工智能技术及应用学时6授课教师授课班级授课学期课程考核使用教材人工智能技术及应用课程目标课程目标1能够简述信息产业的定义、产业链的六个环节（采集、处理、存储、传输、应用、服务）及价值流动；掌握信息产业智能化技术的三大支柱（数据智能、算力智能、算法智能）及其核心内涵；了解智能感知、智能通信、智能存储、智能计算的技术原理及典型应用场景（如智慧消防、智能交通、电商推荐系统等）；能够针对信息产业智能化应用场景，了解其中涉及的复杂工程问题及所运用的智能技术。课程目标2能在多学科环境下，通过智慧消防、智能交通、电商推荐系统等案例分析，阐述智能化技术在信息产业满足特定需求（如多传感器融合感知、5G低时延通信、分布式存储管理、推荐系统级联架构等）中的智能设计方法，并考虑信息产业链各环节（感知、通信、存储、计算）之间的协同与关联，分析信息产业智能化应用中的实际问题，提升学生的智能技术应用能力和系统化问题解决能力。课程目标3能够在信息产业智能化系统设计中，考虑数据安全与隐私保护、技术伦理与社会责任等工程伦理问题；结合我国在智能算力（国产GPU）、5G通信、大数据处理等领域的自主创新与突破，以及“东数西算”等国家战略布局，引导学生认识科技自立自强的重要性，增强服务数字中国建设的使命感。教案课程内容人工智能技术与应用下篇第十六章信息产业的智能化应用授课时间年月日授课学时3课时教学目标(知识、能力两个方面内容)知识目标：（1）掌握信息产业链的构成及智能化技术的三大支柱（数据智能、算力智能、算法智能）。（2）理解智能感知、通信、存储、计算的技术原理及典型应用场景。（3）熟悉智能交通、智慧消防、医疗大数据等领域的智能化解决方案。能力目标：能够分析智能化技术在信息产业中的核心作用，具备结合案例设计简单智能化应用方案的能力。教学内容摘要（注明重点、难点）教学方法、手段与课程思政设计116.1智能化应用概述教学内容：（1）信息、信息技术、信息产业的定义与辩证关系。（2）信息产业的发展挑战（安全、鸿沟、失业）。（3）信息产业链的六个环节（采集、处理、存储、传输、应用、服务）及其价值流动。教学重点：三者关系；产业链环节划分。教学难点：理解产业链各环节的协同与增值过程。教学过程设计：导入：提问“你每天接触到哪些‘信息’？它们是如何被产生、传递和使用的？”引出本章主题。新知讲授：（1）讲解信息、信息技术、信息产业三者的关系与区别。（2）结合实例（如网购）动态演示信息在产业链六个环节中的流动与形态变化。（3）引导学生讨论智能化带来的挑战，引入伦理思考。小结：信息是核心，技术是手段，产业是结果，链条是脉络。案例对比思政融入“东数西算”工程216.2信息产业智能化技术教学内容：数据智能：数据生命周期（采、存、治、用）、数据治理与安全、典型应用。算力智能：算力载体（CPU/GPU/TPU/ASIC）、计算架构（云、边、超算）、绿色计算。算法智能：算法类型（监督/无监督/强化学习）、典型模型（CNN,RNN,Transformer）、优化与安全（AutoML,XAI）。教学重点：三大智能的核心内涵与代表性技术。教学难点：理解不同芯片架构（如GPU并行计算）适用于不同智能场景的原因。教学过程设计：导入：以“训练ChatGPT需要什么？”提问，引出数据、算力、算法三大要素。新知讲授：数据智能：比喻为“石油和炼油厂”，强调治理和安全的重要性。算力智能：展示不同芯片图片，用“通用卡车vs.专业赛车”比喻CPU和GPU的区别。讲解云边协同的价值。算法智能：用“教孩子认猫”的例子类比监督学习，用“自动给新闻分类”例子类比无监督学习。讨论与小结：三者如何协同工作？（数据是原料，算力是引擎，算法是大脑）。提问，师生互动316.3信息的获取—智能感知教学内容：智能感知的定义与框架（三层次：应用、感知、信息）。传感器的特性与选型（测量范围、灵敏度、精度等）。多传感器数据融合的原理与价值。在机器人中的应用（视觉、听觉、触觉、力觉）。教学重点：传感器特性；数据融合；机器人的多模态感知。教学难点：理解多传感器数据融合如何克服单一传感器的局限性。教学过程设计：导入：播放一段波士顿动力机器人视频，提问“它是如何‘知道’周围环境的？”新知讲授：详解图6.2，讲解三个层次的分工。以选购麦克风为例，讲解传感器各项性能参数的意义。用“人类综合看、听、触觉判断事物”类比多传感器融合。展示不同机器人（Optimus,Ameca）图片，分析它们各自依赖的主要感知模态。案例讨论：为什么自动驾驶汽车需要同时使用激光雷达、摄像头和毫米波雷达？小结：智能感知是系统与物理世界交互的桥梁，其精度和可靠性是智能化的基础。讲授课程思政：1.培养科技报国情怀，认识我国在智能算力（如国产GPU）、5G通信等领域的突破与挑战。2.树立数据安全与隐私保护意识，理解技术伦理与社会责任。作业与思考：学习通随堂练习。

教案课程内容第16章信息产业的智能化应用授课时间授课学时3课时教学目标(知识、能力两个方面内容)知识目标：（1）掌握信息产业链的构成及智能化技术的三大支柱（数据智能、算力智能、算法智能）。（2）理解智能感知、通信、存储、计算的技术原理及典型应用场景。（3）熟悉智慧急救、智能交通和电商平台等领域的智能化解决方案。能力目标：能够分析智能化技术在信息产业中的核心作用，具备结合案例设计简单智能化应用方案的能力。教学内容摘要（注明重点、难点）教学方法、手段与课程思政设计116.4信息的传递—智能通信教学内容：智能通信的定义与核心目标。智能通信的四大组成部分（数据传输、服务、设备、基础设施）。关键技术：5G/6G（URLLC,网络切片）、AI与ML在网络中的应用、物联网（LPWAN）。智慧消防案例深度剖析。教学重点：智能通信的架构；5G关键技术（低延时、大连接）如何支撑智能化应用。教学难点：网络切片、URLLC等技术概念的理解。教学过程设计：导入：对比4G和5G玩云游戏的体验差异，引出通信技术对智能应用的关键影响。新知讲授：用“更智能的高速公路系统”比喻智能通信，讲解四大组成部分。用“急救车专用通道”比喻网络切片，用“极速刹车反应”比喻URLLC。案例聚焦：引导学生分析智慧急救，理解5G如何满足生命体征监控、远程医疗等场景对通信的需求（低延时、高可靠、大连接）。小结：通信网络正从“连接管道”向“智能基础设施”演进。案例对比216.5信息的存储—智能存储智能存储：智能存储的驱动力（AI算力需求爆发）。技术架构：AI驱动的管理、分布式与云存储、数据管理（加密、压缩、分层）。典型案例：智能交通系统中的智能存储教学重点：智能存储的四大关键技术组件；分布式存储集群的架构设计教学难点：理解HBM/GDDR等存储技术与AI算力的关系；存算一体架构的原理；智能交通存储方案的综合设计教学过程设计：导入：展示2022年全球智能算力增长25.7%、我国增长41.4%的数据，提问：“算力爆发式增长对存储系统意味着什么？”引出“内存墙”“功耗墙”等瓶颈概念新知讲授：智能存储概念与四大技术组件；存储芯片技术演进；智能交通的存储挑战。小结：回顾智能存储的定义、四大组件、芯片技术路线、智能交通痛点。讲授师生互动316.6信息的处理—智能计算教学内容：智能计算：智能计算的定义与范畴。智能计算系统的分层架构（基础设施、云原生、AI平台、应用服务）。典型案例：电商平台的智能推荐系统教学重点：智能计算的定义；智能计算的分层模型；推荐算法的级联架构：召回→精排→重排。教学难点：智能计算理论的映射逻辑；推荐系统级联架构的协同机制；深度学习模型的认知能力跃升。教学过程设计：导入：提出问题——“存储解决了数据‘放得下’的问题，但数据‘算得动’靠什么？”引出智能计算的定义与三大要素（算法、算料、算力），建立“存储是基础，计算是引擎”的递进关系新知讲授：智能计算概念、架构与推荐系统；智能计算：用“城市供电系统”类比智能计算架构（发电厂-输电网-配电房-家用电器）。分析智能交通中各层技术如何协作（如传感器采集-边缘计算处理-云计算平台决策-信号灯