人工智能课程体系及项目实战
青少年人工智能素质教育课程体系研究及实践
青少年人工智能素质教育课程体系研究及实践【摘要】本文通过对青少年人工智能素质教育课程体系的研究和实践，旨在探讨如何构建适合青少年的人工智能素质教育课程体系，促进青少年在人工智能领域的全面发展。
首先阐述了青少年人工智能素质教育的概念和内涵，接着分析了国内外青少年人工智能素质教育课程的发展现状，并从理论基础出发，探讨了构建青少年人工智能素质教育课程体系的必要性。
在实践部分，设计了针对青少年的人工智能素质教育课程体系，并提出了评价与展望。
最后总结了青少年人工智能素质教育课程体系的重要性，并展望了未来发展方向，为完善青少年人工智能素质教育提供一定的参考。
【关键词】青少年、人工智能、素质教育、课程体系、研究、实践、发展现状、理论基础、设计、评价、展望、重要性、未来发展方向、总结1. 引言1.1 研究背景研究背景可追溯到2001年，当时美国政府提出了“一项重要的目标是让人们掌握基本的信息技术和人工智能素质（computational and algorithmic thinking）”。
自此之后，国际上开始对青少年人工智能素质教育进行深入研究和探讨，逐渐形成了一些理论框架和实践经验。
在国内，我国教育部也提出了关于加强人工智能素质教育的文件，强调了培养学生的创新能力和实践能力，促进学生终身学习和职业发展。
研究青少年人工智能素质教育课程体系，对于促进我国青少年的综合素质提升，推动教育改革与创新具有重要意义。
的明确，将有助于把握研究的重要性和紧迫性，为后续研究内容的展开提供深厚的土壤。
1.2 研究目的青少年人工智能素质教育课程的研究目的主要包括以下几个方面：通过研究青少年人工智能素质教育课程体系，可以更好地了解当前教育体系在人工智能领域的不足之处，为学校和教育机构提供改进和优化的建议。
青少年是国家的未来，他们的教育水平和素质对国家的发展至关重要，因此研究青少年人工智能素质教育课程体系的目的在于为青少年提供更全面、更系统的学习机会和发展空间。
商汤青少年人工智能课程体系
商汤青少年人工智能课程体系
商汤青少年人工智能课程体系是一套，面向不同学段的综合性教育方案，包含教材、实验平台和教师培训等元素。
商汤科技通过其教育子品牌为中小学提供全面的人工智能教育支持。
以下是商汤青少年人工智能课程体系的几个主要组成部分：
1. 教育教材：商汤发布了面向小学学段的人工智能普及性教材——《人工智能启蒙》。
这套教材共六册，内容考虑到小学生的认知特点，结合寓教于乐的游戏和丰富实验课程设计，帮助学生了解人工智能的基本知识和原理。
2. 实验平台：商汤SenseStudy AI实验平台提供了与《人工智能基础(高中版)》等教材配套的交互实验，以及200多课时的课程内容。
该平台支持积木编程，让学生在游戏化的操作界面中学习和锻炼编程技能，还允许老师根据教学需要自行创作AI实验课程和项目。
3. 教育品牌和产品：商汤教育提出了包括教育平台、智能视觉机器人套件SenseStorm、多款教育机器人更新等一系列全新的人工智能教育产品，并启动了针对教师的“燎原计划”培训项目。
这些产品和服务旨在为学校和教师提供领先的、综合的、完整的人工智能教育解决方案。
4. 元资源概念：商汤教育提出“元”、“元资源”、“元生态”的概念，将已有的教学资源打散成独立的小型“元”资源，并整合到平台上，以便于教师根据实际需求构建个性化的人工智能教学课程。
综上所述，商汤科技在青少年人工智能教育领域的努力集中在提
供全方位的教育资源和服务，从教材到实验平台再到教师培训，形成了一个闭环的教育生态系统。
这不仅有利于学生从小建立扎实的人工智能知识基础，也鼓励教师参与课程创作，促进了教育内容的持续更新和迭代。
人工智能课程体系及项目实战
人工智能课程体系及项目实战1、机器学习课程大纲第一课:Python基础与科学计算库numpy 1.Python语言基础2。
Python数据结构（列表，字典,元组）3.科学计算库Numpy基础4。
Numpy数组操作5.Numpy矩阵基本操作6.Numpy矩阵初始化与创建7.Numpy排序与索引第二课：数据分析处理库与数据可视化库1。
Pandas数据读取与现实2。
Pandas样本数值计算与排序3.Pandas数据预处理与透视表4。
Pandas自定义函数5。
Pandas核心数据结构Series详解6。
Pandas数据索引7. Matplotlib绘制第一个折线图8。
Matplotlib条形图，直方图,四分图绘制9. Matplotlib数据可视化分析第三课：回归算法1.机器学习要解决的任务2.有监督与无监督问题3。
线性回归算法原理推导4.实现简易回归算法5。
逻辑回归算法原题6。
实战梯度下降算法第四课:案例实战信用卡欺诈检测1。
数据与算法简介2.样本不平衡问题解决思路3.下采样解决方案4。
正则化参数选择5.逻辑回归建模6。
过采样与SMOTE算法第五课：决策树与随机森林1。
熵原理，信息增益2.决策树构造原理推导3.ID3，C4。
5算法4。
决策树剪枝策略5.随机森林算法原理6。
基于随机森林的特征重要性选择第六课：Kaggle机器学习案例实战1。
泰坦尼克船员获救预测2.使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理3.使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型4。
GBDT构造原理5.特征的选择与重要性衡量指标6.机器学习中的级联模型7.使用级联模型再战泰坦尼克第七课：支持向量机算法1.SVM要解决的问题2.线性SVM原理推导3。
SVM对偶问题与核变换4。
soft支持向量机问题5.多类别分类问题解决方案第八课：神经网络模型1。
前向传播与反向传播结构2.激活函数3.神经网络结构4.深入神经网络细节5.神经网络表现效果第九课:mnist手写字体识别1。
人工智能课程大纲课程体系：人工智能(高职高专)课程体系 - v3.0 20191212
中智讯人工智能专业课程体系（高职高专）业核心课第二学期：共计24学分，实践课2周第三学期：共计19学分，实践课3周第四学期：共计19学分，实践课4周第五学期：共计8学分，实践课8周第六学期：共计16学分，顶岗实习8周，毕业设计8周公共选修课：共计10学分，分别在第二第三学期完成其他特色课程可根据学校情况酌情修改增加AI+智能产品实训0 | 4周信息类通识课488 | 24信息类任选课160 | 0毕业设计| 顶岗实习0 | 0 | 10周AI+自动驾驶实训0 | 4周AI+安防监控实训0 | 4周AI+智能生产实训0 | 4周AI+智能语音实训0 | 4周AI+消费电子实训0 | 4周实践课限选课核心课基础课信息类通识课488 | 24C 语言程序设计32 | 32计算机网络32 | 32488 | 24信息类任选课160 | 0毕业设计| 顶岗实习0 | 0 | 10周AI+智能产品实训0 | 4周AI+自动驾驶实训0 | 4周AI+安防监控实训0 | 4周AI+智能生产实训0 | 4周AI+智能语音实训0 | 4周AI+消费电子实训0 | 4周信息类通识课488 | 24信息类任选课160 | 0毕业设计| 顶岗实习0 | 0 | 10周AI+智能产品实训0 | 4周AI+自动驾驶实训0 | 4周AI+安防监控实训0 | 4周AI+智能生产实训0 | 4周AI+智能语音实训0 | 4周AI+消费电子实训0 | 4周。
达内人工智能课程体系
达内人工智能课程体系
达内人工智能课程体系是一套完整的从入门到精通的人工智能技术培训体系，旨在为学习者提供全面系统的人工智能专业技术知识及实战经验。
该课程体系把人工智能的理论知识、算法及应用场景结合起来，让学习者能够有条不紊地掌握人工智能的核心概念，引领学习者进入复杂系统的应用场景。
达内人工智能课程体系的课程分为三个部分：第一部分为基础篇，包括数学相关基础、Python编程语言、数据结构和算法等。
这一部分的内容是人工智能技术学习的基础，是学习者进阶到高级内容的必要前提。
第二部分为核心篇，主要内容包括深度学习、计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘等，这些是人工智能技术的核心技术方向，在此领域学习者可以更深入地了解相关算法及其应用场景。
第三部分为应用篇，主要包括人工智能落地等应用场景。
此部分的课程内容是专业化的，学习者可以在这里掌握各自领域对人工智能技术的应用及商业化运作。
达内人工智能课程体系也致力于培养具有实战经验的人工智能工程师。
为此，课程设置了大量的实战项目，学习者通过这些项目能够收获很多实践经验，这也是达内课程一个非常独特的地方。
总之，达内人工智能课程体系是一个非常完整、系统的人工智能技术培训体系，不仅可以为学习者提供分析问题的方法，也能够帮助将人工智能技术应用到实际生产中，是广大学习者学习人工智能技术的理想选择。
指向智能素养的人工智能课程项目化学习活动设计
学习活动改进建议与展望
总结词
针对性、可操作、前瞻性
VS
详细描述
根据学习活动效果评估结果和数据分析， 提出具有针对性的改进建议，包括调整教 学目标、优化教学内容和教学方法等。同 时，结合人工智能教育的未来发展趋势， 展望学习活动的改进方向，为学生的智能 素养发展提供有力支持。
06
结论与展望
研究结论
智能素养的定义
智能素养是指个体在面对智能时代各种挑战和问题时所应具 备的适应、应用、创新和发展的能力。它涵盖了信息素养、 计算素养、数据素养、技术素养等多个方面，并强调了这些 素养在解决实际问题中的综合应用。
智能素养的内涵
智能素养不仅包括对信息和技术的掌握，还包括批判性思维 、创新精神、协作能力等高阶思维技能。它强调的是个体在 智能时代中应对挑战和问题的综合素质，以及利用人工智能 技术进行创新和发展的能力。
人工智能课程项目化学习活动设计有助于提升学生…
通过参与项目化学习活动，学生能够更好地理解人工智能技术的原理和应用，提高解决问 题的能力，增强创新思维和团队合作能力。
人工智能课程项目化学习活动设计具有实用性和有…
项目化学习活动能够激发学生的学习兴趣和动力，提高学生的学习积极性和参与度，同时 培养学生的创新能力和实践能力。
智能素养的培养目标
培养信息获取与整合能 力
学生能够根据问题需求，自主寻找、筛选、 整合相关信息，并能够利用这些信息解决问 题。
培养计算思维与编程能 力
学生能够理解基本的算法和数据结构，掌握 编程语言和工具，并能够运用计算思维和编 程技能解决实际问题。
培养数据分析与可视化 能力
培养技术适应与创新发 展能力
学生能够理解和分析数据，运用数据分析和 可视化工具呈现数据，并能够从数据中提取 有价值的信息。
LINK ·人工智能职业教育培训项目
邢帅教育 ：C4D电商设计高级班 CINEMA 4D简称“C4D”，是德国MAXON Computer公司的旗舰产品，
以极高的运算速度和强大的渲染插件著称，C4D是一个易用、稳定、完整、 高效、强大的3D创作平台，是目前国内主流栏目包装软件。本套课程从零 基础入门到精通，课程利用案例设计的方式详细讲解灯光与材质、三维字 体设计、多边形建模、低多变形建模等内容。
课程二 ：人工智能数学基础 课程内容 ：函数与导数、线性代数与矩阵、概率分析、程序与概念（算 法推导与实现）、程序实践、课后实践。 课程目标 ：熟悉数学中的符号表示 ；理解函数求导以及链式求导法 则 ；理解数学中函数的概念 ；熟悉矩阵相关概念以及数学表示 ；将数学 概念与程序基础联系起来 ；梯度下降实例讲解。 课程三 ：机器学习概念与入门 课程内容 ：人工智能概念、获取数据与特征工程、模型训练。 课程目标 ：解释人工智能中涉及到的相关概念 ；了解如何获取数据 以及特征工程 ；熟悉数据预处理方法 ；理解模型训练过程 ；熟悉pandas 的使用 ；了解可视化过程 ；Panda使用讲解 ；图形绘制。 联系电话 ：4009990810
51CTO学院 ：人工智能—数学基础视频课程 课程目标 ：一套数学基础课程，解决所有人工智能中的数学知识点。 课程服务 ：通过课程论坛免费提出新需求 ；课程不断更新中 ；学员
可免费观看新增章节。 适用人群 ：想学习人工智能，但是数学基础比较薄弱的同学。 课程简介 ：数学基础、人工智能、机器学习、深度学习中用到的数学
授课范围包括 ：AI软件教授广告印刷、电商视觉，ID版式设计和最 新案例分析，CorelDRAW相关课程，CorelDRAW（CDR）包装设计高级班， CorelDRAW（CDR）画册设计高级班，CorelDRAW（CDR）商业广告设计高 级班。
人工智能工程技术专业工作内容有哪些
人工智能工程技术专业工作内容有哪些概述人工智能工程技术专业工作内容有哪些？人工智能工程技术专业是中国高等职业教育本科专业。
从事人工智能相关领域的研究、设计、开发等方面工作，也可在城市大脑、智慧气象、智能物联、智能制造、智慧农业等领域工作。
一、人工智能工程技术专业课程体系：专业课程：人工智能导论、高等数学、大学物理、高级程序设计语言、数据结构、分布式数据库、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、机器学习技术与应用、深度学习技术与应用、python项目开发、智能数据采集、控制论与人工智能、数据可视化与应用、智能控制设备应用开发、计算机视觉技术与应用、自然语言处理技术与应用、智能产品营销与服务、游戏AI设计与开发、虚拟现实与增强现实等。
集中实践课程：分布式数据库实战、机器学习技术与应用实战、Python高级编程项目实战、智能数据采集实战、数据可视化与应用实战、自然语言处理实战。
二、人工智能工程技术专业培养目标：本专业培养理想信念坚定，德、智、体、美、劳全面发展，具有一定的科学文化水平，良好的人文素养、职业道德和精益求精的工匠精神，掌握较为系统的基础理论知识和技术技能，具有一定的技术研发、工艺设计、技术实践能力，能从事科技成果、实验成果转化，胜任生产加工中高端产品、提供中高端服务、解决较复杂问题、进行较复杂操作，具备较强的创新创业能力和可持续发展能力，具有一定的国际视野，能够依托产学研协同合作，紧扣行业及社会需求，以人工智能产业工程技术实践为主线，结合“岗、课、赛、证融合”、“校企合作”等制度，有较强的就业能力和可持续发展能力的人才；主要培养面向人工智能训练师、人工智能工程技术人员、人工智能系统开发工程师、人工智能系统运维工程师、人工智能数据采集及处理人员、人工智能数据标注人员等职业群，能够从事人工智能算法训练、数据分析处理、智能产品应用开发、产业智能系统设计、运维、管理和优化等工作的高层次技术技能人才和高级应用复合型人才。
人工智能技术应用专业(群)课程体系
人工智能技术应用专业（群）课程体系学时安排应根据学生的认知特点和成长规律，注重各类课程学时的科学合理分配；可根据专业特点与相关行业生产特点灵活设置大小学期。
三年制中职每学年教学时间不少于40周，周学时一般为28，三年总学时数约为3000-3300，顶岗实习一般按每周30学时计算；三年制高职每学年教学时间不少于40周，总学时数约为2500-2800，顶岗实习一般按每周24-30学时计算。
每学时不少于45分钟。
学分与学时的换算。
一般18学时计为1个学分，三年制中职总学分一般不少于170学分，三年制高职总学分一般不少于140学分。
军训、入学教育、社会实践、毕业设计（或毕业论文、毕业教育）等，以1周为1学分。
中等职业学校公共基础课程学时一般占总学时的1/3，高等职业学校公共基础课程学时应不少于总学时的25%。
必须保证学生修完公共基础必修课程的内容和总学时数。
中、高职选修课教学时数占总学时的比例均应不少于10%。
职业院校学生顶岗实习一般为6个月，学校可根据实际情况，采取工学交替、多学期、分段式等多种形式组织实施。
一、课程体系构建主要包括公共课程和专业课程，公共基础课由思政德育课和通识课组成，专业课由专业基础课和专业核心课组成。
（二）实践课程体系1、专业基础课程人工智能导论、高等数学、概率论与数据统计、线性代数、Python基础、机器学习、深度学习等。
2、专业核心课程Pytorch、OpenCV、计算机视觉技术、智能终端应用、Python网络爬虫技术、人工智能数据集处理等。
3、专业拓展课程智能产品营销、人工智能应用综合实训等。
（二）实践课程体系主要包括实验、实训、实习、毕业设计、社会实践等。
实训可在校内实验实训室、校外实训基地等开展完成；跟岗实习、社会实践、顶岗实习、跟岗实习由学校组织。
实习主要包括企业认知实习、跟岗实习、毕业设计（论文）与顶岗实习等。
实训实习既是实践性教学，也是专业课教学的重要内容，应注重理论与实践一体化教学。
中小学人工智能课程指南及教材介绍
中小学人工智能课程指南及教材介绍随着科技的快速发展，()逐渐成为当今社会最为热门的话题之一。
为了培养未来领域的优秀人才，许多国家已经开始在中小学阶段引入课程。
本文将针对中小学课程的指南和教材进行介绍。
一、中小学人工智能课程指南1、课程目标中小学人工智能课程的目标是让学生了解AI的基本概念、原理和方法，掌握相关工具和技能，培养学生对AI的兴趣和思维能力，为未来的学习和职业发展打下基础。
2、课程内容中小学人工智能课程的内容主要包括：AI的基本概念、知识表示、推理与决策、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等方面的知识。
同时，课程还应注重培养学生的实践能力和创新精神，通过项目实践等方式让学生亲身体验AI的应用。
3、课程实施在实施中小学人工智能课程时，应根据学生的年龄、认知能力和兴趣等因素进行差异化教学。
可以采用案例分析、游戏化教学、探究式学习等多种教学方法，引导学生主动参与、积极思考，提高教学效果。
二、中小学人工智能教材介绍1、教材内容中小学人工智能教材的内容应涵盖AI的基本概念、知识表示、推理与决策、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等方面的知识。
同时，教材还应注重实践性和创新性，设置相应的实验和项目实践等内容，让学生亲身体验AI的应用。
2、教材特点中小学人工智能教材应具有以下特点：1)知识点全面：教材应涵盖AI的基本概念、原理和方法，涉及的知识点应全面。
2)图文并茂：教材应采用图文并茂的方式进行编写，便于学生理解和记忆。
3)实例丰富：教材应提供丰富的实例和案例，帮助学生加深对AI的理解和应用。
4)实践性强：教材应注重实践性和创新性，设置相应的实验和项目实践等内容。
5)适合不同年级：教材应根据不同年级的学生特点进行编写，难度适中，符合学生的认知规律。
3、教材使用建议在使用中小学人工智能教材时，应注意以下几点：1)选择合适的教材：根据学校和学生的实际情况，选择适合的教材。
2)合理安排教学内容：根据学生的实际情况和教学目标，合理安排教学内容。
人工智能相关课程介绍
⼈⼯智能相关课程介绍⼈⼯智能课程内容介绍课程简介1、计算机操作技能主要内容：通过本课程的学习可以使学⽣掌握计算机相关基本操作为后续的专业课程学习打下实践操作基础。
基本内容有：硬件与操作系统，通过对计算机硬件的介绍、操作系统的安装等实践操作来了解计算机硬件，掌握操作系统的安装⽅⾯的基本操作；系统的基本操作，通过学习⿏标、键盘、输⼊法的操作、桌⾯操作、窗⼝操作、任务栏操作、常⽤设置、⽤户管理、磁盘操作、⽂件管理等实践操作来掌握Windows系统的相关基本操作；办公软件及⼊门的使⽤，通过对Word、Excel和PPT的基本使⽤来掌握办公软件的基本操作；Dos操作与⽹络基础，掌握Dos基本命令、⽹络基本操作和故障排除；常⽤⼯具软件的使⽤，熟悉电⼦邮箱等常⽤软件的操作。
教学形式以学⽣在线学习为主，辅助教师指导。
考核形式为在线打字考核与在线机考相结合的⽅式评定成绩。
并且考核时间采⽤类似驾校考核模式，在若⼲考核时间点可以任意申请考核，直到通过为⽌。
2、计算机系统导论主要内容：对现代电⼦计算机⼯作原理、设计过程有⼀个体系化认识，包含汇编语⾔数据逻辑、模拟电路、计算机组成原理、编译原理重要理论的地位与作⽤主要内容模型等介绍3、计算思维I与应⽤（C）主要内容：分成四⼤板块，第⼀部分主要讲解计算思维的概念、本质以及相关特征；第⼆部分针对计算机的⼀些微观知识点进⾏补充，包括计算机的组成等；第三部分通过对程序设计语⾔发展的描述，初步体会程序语⾔的特点；第四部分主要针对C语⾔，将抽象的计算思维实例化，培养学⽣的编程感觉。
其中C语⾔包含内容：编程规范，数据类型与变量常量的定义，各类运算符的操作，输⼊与输出语句，函数思维建⽴，控制语句，循环语句，中断语句，函数的声明、实现与调⽤，⽆参函数，有参函数，函数的返回值，⼀维数组，⼀维指针，结构体的定义，⽂件读写基本操作等。
4、计算思维II与应⽤（Java）主要内容：主要包括项⽬需求分析，⾯向对象概念与运⽤，类与对象的概念，类与对象的关系，UML类图绘制，UML时序图绘制，UML⽤例图绘制，UML综合项⽬设计，VS2010开发环境搭建，变量、常量的定义与赋值，运算符操作，控制语句，⼀维数组，函数的声明、实现与调⽤，⼀维指针，引⽤的概念与运⽤，类的声明与实现，对象实例化，new与delete关键字，对象间的协作实现，断点调试与BUG修复，成员函数，构造函数，析构函数，函数重载，封装机制，单继承的声明与实现，继承关系中构造函数和析构函数的调⽤规则，继承关系中的三种访问权限，多态的概念，静态多态的函数多态，动态多态的虚函数实现，纯虚函数的概念与实现，抽象类的概念与实现。
人工智能专业课程体系
人工智能专业课程体系引言：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门新兴的学科，正逐渐深入人们的生活和工作中。
人工智能专业课程体系的设计旨在培养学生的技术能力和创新思维，使其能够应对人工智能领域的挑战并为社会带来实际价值。
一、基础课程1. 数学基础：人工智能的核心是数学，学生需要学习数学分析、线性代数、概率论与数理统计等基础知识，为后续高级课程奠定基础。
2. 编程基础：学生需要掌握至少一种编程语言，如Python、Java 等，以及相关的数据结构和算法。
3. 计算机基础：学生需要了解计算机体系结构、操作系统、数据库和网络等基础知识，以便理解和应用人工智能算法和技术。
二、核心课程1. 机器学习：学生将学习监督学习、无监督学习、强化学习等机器学习算法，了解其原理和应用场景，并通过实践项目提高实际应用能力。
2. 深度学习：学生将深入学习神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习算法，了解其在图像识别、自然语言处理等领域的应用。
3. 自然语言处理：学生将学习自然语言处理的基本概念、技术和算法，了解文本分类、信息抽取、机器翻译等应用领域，并通过实践项目提高实际应用能力。
4. 计算机视觉：学生将学习计算机视觉的基础理论和算法，了解图像处理、目标检测、图像分割等领域的应用，并通过实践项目提高实际应用能力。
5. 数据挖掘与大数据分析：学生将学习数据挖掘的基本概念和常用算法，了解大数据处理和分析的方法和技术，并通过实践项目提高实际应用能力。
三、拓展课程1. 人工智能伦理与法律：学生将学习人工智能伦理和法律的基本原则和规范，了解人工智能在社会中的道德和法律问题，并探讨解决方案。
2. 机器人学：学生将学习机器人学的基本概念和技术，了解机器人的感知、决策和执行能力，并通过实践项目提高实际应用能力。
3. 智能系统与应用：学生将学习智能系统的设计和应用，了解智能家居、智能交通等领域的技术和发展趋势，并通过实践项目提高实际应用能力。
中小学人工智能教育的校本课程研发与实施
• 加强课程监管
定期对课程实施情况进行监督和评估 ，确保课程质量。
05
04
• 建立评价体系
建立多元化的评价体系，包括学生作 品、项目成果等，全面衡量学生的学 习成果。
THANKS
03
中小学人工智能教育的内容与 目标
教育内容的选择与设计
01
02
03
04
编程基础
教授基础的编程概念和技能， 如变量、数据类型、循环、条
件语句等。
算法与问题解决
通过解决实际问题，培养学生 的算法思维和问题解决能力。
数据与可视化
教授数据收集、整理、分析和 可视化的方法，培养数据素养
。
人工智能应用
了解人工智能在生活中的应用 场景，如语音助手、智能推荐
总结词
掌握人工智能的主要技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，并了解其应用领 域。
详细描述
机器学习是人工智能的重要分支，通过训练模型对大量数据进行学习，从而实现对新数 据的预测和分析。深度学习是机器学习的一种，利用神经网络模型进行多层次的学习， 在语音、图像识别等领域有广泛应用。自然语言处理则使计算机能够理解和生成人类语
中小学人工智能教育的 校本课程研发与实施
目录
Contents
• 引言 • 人工智能基础知识 • 中小学人工智能教育的内容与目标 • 校本课程研发的方法与流程 • 实施案例与效果分析 • 面临的挑战与解决方案
01 引言
中小学人工智能教育的重要性
适应未来社会发展
随着人工智能技术的快速发展，培养 中小学生对人工智能的认知和技能， 有助于他们更好地适应未来社会的发 展。
• 创新教学方法
引入项目式学习、翻 转课堂等教学方法， 提高教学效果。
人工智能课程大纲课程体系：人工智能(应用本科)课程体系 - v3.0 20191211
讲授实验上机实践一二三四五六七八思想道德修养与法律基础348483中国近现代史纲要348483马克思主义基本原理348483毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系348483形势与政策348480.50.50.50.50.50.5军事理论116161大学体育464641111综合英语121921923333325125120008.510.57.5 4.50.50.500创新创业类34848人文社科类23232经济管理类23232科学技术类34848艺术体育类2323212192192000高等数学812812844大学物理8128646444计算机导论34824243计算机组成原理34824243计算机网络34824243电路基础34824243C语言程序设计46432324数据结构34824243数字电路与逻辑设计464323243962437616880011151300000人工智能导论232322Python应用技术46432324算法分析与设计34824243中智讯人工智能专业课程体系（应用本科）课程类别课程性质课程名称学分学时学时分配设置学期备注通识课程必修小计选修32232小计12必修小计专业核心课程必修学科大类课程智能感知技术（嵌入式与传感器）46432324智能视觉技术（机器视觉技术）46432324智能语音技术（自然语言处理）46432324数据库原理与应用3482424324384208152240204153000Android应用技术34824243智联网无线技术46432324人工智能应用技术46432324智能产品开发设计34824243人工智能产业实训46432324182401201200000008700人工智能数学基础34824243深度学习技术46432324人工智能应用技术46432324大数据处理技术34824243人工智能产业实训46432324182401201200000008700Android应用技术34824243机器人控制技术46432324人工智能应用技术46432324机器人操作系统34824243人工智能产业实训46432324182401201200000008700智能边缘计算34824243Web应用技术34824243脑与认知科学232322348242400000003000军事训练22w 2w 2生产实习22w 2w 2毕业设计88w 8w 8人工智能基础实训（算法/嵌入式/视觉/语音）22w 2w 2人工智能应用实训（智物/智控/智脑）22w 2w 2选修︵智物应用方向︶业核心课程必修小计小计专业选修课程选修︵智控应用方向︶小计限修小计践课程必修小计选修︵智脑应用方向︶人工智能产业实训（健康/家居/零售/交通/工业/安防/教育）44w 4w 4专业群创新创业实践44w 4w 1111AI+健康应用设计44w 4w 4AI+家居应用设计44w 4w 4AI+零售应用设计44w 4w 4AI+交通应用设计44w 4w 4AI+工业应用设计44w 4w 4AI+安防应用设计44w 4w 43232000322003351181602512143246410432w 23.525.524.522.514.515.5118通识选修12分小计总计第一学期：共计23.5学分，实践课2周第二学期：共计25.5学分第三学期：共计24.5学分第四学期：共计22.5学分，实践课3周第五学期：共计17.5学分，实践课3周第六学期：共计15.5学分，实践课5周第七学期：共计11学分，顶岗实习2周，实践课9周第八学期：共计8学分，毕业设计8周公共选修课：共计12学分，分别在第二第六学期完成其他特色课程可根据学校情况酌情修改增加实践课程修选修六选二参考书目。
人工智能本科专业知识体系与课程设置 西安交大
一、前言人工智能作为当今世界上备受关注的热门领域，其发展日新月异，引领着科技革新的潮流。
在这个领域中，人工智能专业的知识体系和课程设置是至关重要的。
本文将重点探讨人工智能本科专业的知识体系与课程设置，以西安交通大学为例，对其人工智能专业的培养模式进行分析和总结。
二、人工智能本科专业知识体系分析1.人工智能本科专业的基础知识1.1 数学基础人工智能作为一门交叉学科，其基础必不可少的是数学知识。
包括但不限于高等数学、线性代数、概率论与数理统计等。
1.2 计算机基础人工智能与计算机科学息息相关，计算机科学与技术的基础知识是人工智能专业学生的首要学习内容。
包括但不限于数据结构、算法设计与分析、操作系统等。
1.3 人工智能基础人工智能的基础知识是学生打开这扇大门的关键。
包括但不限于机器学习、计算机视觉、自然语言处理、模式识别等。
2.人工智能本科专业的专业知识2.1 机器学习与数据挖掘机器学习是人工智能中的核心领域，是人工智能应用的基石，也是人工智能专业学生的核心课程之一。
2.2 模式识别与计算机视觉模式识别和计算机视觉是人工智能领域中非常重要的方向，该领域的应用广泛，因此专业课程设置也很重要。
2.3 自然语言处理自然语言处理是人工智能领域中的热门方向之一，专业课程设置将有利于学生在这个领域的深入学习。
3.人工智能本科专业的实践应用3.1 科研与实验人工智能专业学生更需要具备一定的科研能力和实践能力，因此科研和实验也应该是该专业学生的必修课程之一。
3.2 实习与实训专业实习和实训将帮助学生将理论知识转化为实际操作能力，是人工智能专业培养模式的关键环节。
三、西安交通大学人工智能本科专业课程设置1.基础课程1.1 高等数学1.2 线性代数1.3 概率论与数理统计1.4 数据结构1.5 算法设计与分析1.6 计算机原理与系统2.核心课程2.1 机器学习2.2 模式识别2.3 计算机视觉2.4 自然语言处理2.5 数据挖掘3.实践课程3.1 科研与实验3.2 实习与实训3.3 人工智能项目实践四、西安交通大学人工智能本科专业培养模式1. 以实践能力为重西安交通大学人工智能专业注重学生实践能力的培养，通过丰富的实践课程、科研项目和实习实训，不仅使学生掌握了理论知识，更使他们具备了解决实际问题的能力。
中小学人工智能教育的科技创新与实践项目
施，确保项目顺利进行。
未来发展方向与展望
完善课程体系
未来我们将继续优化和完善AI教育课程体 系，使之更加符合中小学生的认知特点和
发展需求。
拓展实践平台
计划建设更多实践平台，为学生提供更多 实践机会，培养他们的创新能力和动手能
力。
加强教师培训
为提高教学质量，我们将加大对教师的培 训力度，培养更多具备AI素养的教师。
师资力量不足
可能面临技术更新迅速、设备过时的风险 。应对策略：持续关注人工智能技术的发 展动态，定期更新设备和软件。
缺乏具备人工智能教育能力的教师。应对 策略：开展教师培训，提高教师的专业素 养和技术能力。
学生接受度不高
家长担忧与误解
学生对人工智能教育兴趣不高。应对策略 ：设计趣味性强、实用性高的课程内容， 激发学生的学习兴趣。
场景和技术。
04 实施方案与计划
实施步骤与时间安排
项目启动（第1个月）：成立项目组，明确项目目标、任务 分工和时间节点。 需求调研（第2-3个月）：对中小学教师、学生和家长进行 调研，了解他们对人工智能教育的需求和期望。 方案设计与资源整合（第4-6个月）：根据调研结果，设计 人工智能教育课程、教材和教具，整合内外部资源。 试点实施（第7-12个月）：选取部分学校作为试点，开展人 工智能教育实践，并根据反馈调整方案。 全面推广（第13个月起）：总结试点经验，逐步在全市中小 学推广人工智能教育。
资源需求与保障措施
人力资源
组建由教育专家、人工智能技术专家和中小 学教师组成的项目团队。
物资保障
资金保障
申请政府专项资金支持，同时寻求企业和社 会组织的合作与捐赠。
采购必要的人工智能硬件和软件，开发教材 和教具。
新课标理念下小学阶段人工智能教育课程的建构与实施
新课标理念下小学阶段人工智能教育课程的建构与实施摘要：当下，人工智能已经成为驱动课堂创新的重要动力。
随着新课程改革的深入推进，小学信息科技教学课堂中逐渐融入与人工智能有关的内容，以此培养学生从小具备探索先进技术的习惯与意识，使学生获得全面综合发展。
但应用人工智能技术也出现了许多新的教育问题，包括人工智能技术与现有教学的融合问题、人工智能技术是否符合学生需求等。
在此过程中，须以提高小学教师人工智能教学胜任力为目的，为小学生构建更具智能化的课堂，确保人工智能下小学教学课堂的有序开展。
关键词：新课标；小学；人工智能；课程引言2022年，《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》（以下简称“新课标”）发布，明确要以人工智能等为课程逻辑主线，按照义务教育阶段学生的认知发展规律，统筹安排各学段学习内容。
至此，义务教育阶段人工智能教育有了纲领性指导文件，为中小学人工智能教育课程的拓展建构提供了依据，指明了方向。
1人工智能教育的概念人工智能涵盖信息学、计算机科学、控制论、哲学、数学等学科，属于利用计算机模拟的学科。
人工智能教育所涉及的概念比较抽象且高深，主要针对大脑思维活动进行模拟，例如，识别问题、设计规划、推理识别、学习求解等。
与普通信息技术相对比人工智能更综合化、复杂化，但相对小学时期学生来说，明显超出其知识经验和认知能力。
科学合理安排人工智能语言基础知识教育工作，引领智能化求解的学习意识，激发学生探索和操作人工智能兴致，为深度学习奠定良好先决条件。
2新课标背景下人工智能教育的新理解2.1创新性导向新课标深刻反映了科学技术进步新成果，更新了课程内容，将人工智能教育放到了更加突出的位置。
新课标在义务教育的课程内容中，单独设置“人工智能与智慧社会”模块，明确了学习内容等一系列要求，特别强调要让学生了解人工智能依赖的数据、算法和算力三大技术基础，这些技术基础有助于学生理解和应用人工智能，而算法的理解和巩固需要从娃娃抓起，因此，在小学阶段开展指向人工智能的趣味化编程学习尤为重要，它是人工智能学习的技术启蒙。
人工智能课程体系建设工作的典型经验和做法
人工智能课程体系建设工作的典型经验和做法人工智能课程体系的建设，说白了，就是在为未来的科技发展铺路。
这事儿听起来可能有点儿高大上，但其实也是一项接地气的工作。
你看，现在咱们这社会，科技飞速发展，人工智能已经不再是什么遥不可及的东西了。
大街小巷、商场超市、甚至是咱们手机里的各种应用，处处都能看到它的身影。
既然这样，咱们的教育体系能不跟上步伐吗？能不给未来的科技人才铺一条宽广的路吗？这也是人工智能课程体系建设的目的之一。
首先呢，得明确一点，所谓的“课程体系建设”，说白了就是要把人工智能的各种基础知识、核心技术，咱们一个个捋顺了，分门别类地安排好教学内容。
可不是说随便把一些教材堆在一起就完事了。
那些课程，得让学生能学得明白，学得清楚，还得学得有兴趣。
别光知道怎么做模型，怎么写代码，得把这些知识讲得通俗易懂，不能让人觉得像听天书一样。
比如说，人工智能的基本原理，得用生动的例子来解释。
不要一开口就搞那些复杂的数学公式，毕竟大多数人一听到“公式”俩字就头大了，谁愿意去摸那些抽象的东西？咱们得让学生明白，人工智能其实和咱们平时的生活紧密相连，甚至是比咱们想象的还要亲密。
就像你用的智能语音助手，不就是人工智能的一种体现吗？你和它说句话，它能听懂，答你个对的。
这不就是平常生活中的“小智慧”吗？再说了，课程的设置不能只是停留在书本上，光看理论怎么能行？咱得给学生提供一个可以动手实践的机会，甚至是让他们来做一些小项目。
你看，现在这些小朋友们都挺聪明的，动动手指，几分钟就能搞定一款小游戏，若是能把他们的兴趣引导到人工智能的实际应用上，那不就更棒了嘛。
通过项目式学习，让学生们在动手实践中理解知识，获得成就感，不仅能增加他们的技术能力，还能培养他们解决实际问题的能力。
你想啊，课堂上学的东西，能立马在现实中用上，谁不愿意呢？这不就是一种“双赢”的局面吗？学生学得开心，技术掌握得牢固，老师也能看到学生的成长，自己也有成就感，不就皆大欢喜了嘛！当然了，课程体系建设不仅仅是为了培养学生的技术能力，也得注重培养他们的创新意识和团队协作能力。
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人工智能课程体系及项目实战人工智能课程体系及项目实战1、机器学习课程大纲第一课：Python基础与科学计算库numpy 1.Python语言基础2.Python数据结构（列表,字典,元组）3.科学计算库Numpy基础4.Numpy数组操作5.Numpy矩阵基本操作6.Numpy矩阵初始化与创建7.Numpy排序与索引第二课：数据分析处理库与数据可视化库1.Pandas数据读取与现实2.Pandas样本数值计算与排序3.Pandas数据预处理与透视表4.Pandas自定义函数5.Pandas核心数据结构Series详解6.Pandas数据索引7. Matplotlib绘制第一个折线图8. Matplotlib条形图,直方图,四分图绘制9. Matplotlib数据可视化分析第三课：回归算法1.机器学习要解决的任务2.有监督与无监督问题3.线性回归算法原理推导4.实现简易回归算法5.逻辑回归算法原题6.实战梯度下降算法第四课：案例实战信用卡欺诈检测1.数据与算法简介2.样本不平衡问题解决思路3.下采样解决方案4.正则化参数选择5.逻辑回归建模6.过采样与SMOTE算法第五课：决策树与随机森林1.熵原理，信息增益2.决策树构造原理推导3.ID3,C4.5算法4.决策树剪枝策略5.随机森林算法原理6.基于随机森林的特征重要性选择第六课：Kaggle机器学习案例实战1.泰坦尼克船员获救预测2.使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理3.使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型4.GBDT构造原理5.特征的选择与重要性衡量指标6.机器学习中的级联模型7.使用级联模型再战泰坦尼克第七课：支持向量机算法1.SVM要解决的问题2.线性SVM原理推导3.SVM对偶问题与核变换4.soft支持向量机问题5.多类别分类问题解决方案第八课：神经网络模型1.前向传播与反向传播结构2.激活函数3.神经网络结构4.深入神经网络细节5.神经网络表现效果第九课：mnist手写字体识别1.Tensorflow框架N网络结构3.基于tensorflow的网络框架4.构造CNN网络结构5.迭代优化训练第十课：聚类与集成算法1.k-means,DBSCAN等经典聚类算法原理2.python实现k-means算法3.聚类算法应用场景与特征工程4.Adaboost集成算法原理机器学习项目实战1.科比职业生涯数据分析2.信用卡欺诈检测案例3.鸢尾花数据集分析4.泰坦尼克号船员获救预测5.员工离职预测6.mnist手写字体识别2、人机对话课程大纲第一章：Human–robot-chattersystem运行环境1.pycharm下载及安装2.pycharm的库使用介绍3.pycharm使用实例演示4.Anaconda下载安装5.Anaconda 库使用6.Anaconda使用实例演示第二章：robot基本概念1.robot是什么2.robot的应用场景3.robot语言依赖性4.robot工作流程5.robot运行环境6.robot框架介绍7. robot的安装（api与源码）8. robot的quickstart第三章：robot智能机器人1.创建机器人2.设置机器人适配器3.输入与输出适配器4.逻辑适配器5.机器人响应应答6.训练自己的语料第四章：robot之eample数据源详述(单词与文本)1.simple demo数据2.mongodb数据3.git数据4.terminnal5.more数据第五章：设置robot训练级别1.训练list data2.训练corpus data3.训练scope data4.训练外部API5.创建一个新的语料级别6.抽取自己机器人的语料第六章：robot之过滤器1.filter是什么2.filter的主要用途是什么3.filter的创建4.filter的设置5.filter级别设置6.filter判别第七章：自然语言处理之robot 适配器详解1.逻辑适配器2.输入适配器3.输出适配器4.数据计算适配器第八章自然语言处理之robot参数1.什么robot参数2.扩展机器人参数3.robot日志输出4.robot惯用日志输出第九章：session识别详解1.session 构建2.session实战案例操作3.文摘自动生成人机对话项目实战1.项目介绍背景2.项目核心技术点介绍3.智能机器人人机对话系统4.代码实现5.人机对话优化（补充优化）6.开源机器人有哪些3、深度学习课程大纲第一阶段：Python必备库快速入门1.Python语言基础快速入门2.科学计算库Numpy3.数据分析处理库Pandas4.可视化库Matplotlib5.人工智能必备Python基础，快速掌握语言风格与常用库使用方法第二阶段：机器学习经典算法1.线性回归2.逻辑回归3.决策树4.随机森林5.支持向量机6.Xgboost7.聚类8.神经网络9.PCA与SVD10.词向量模型word2vec11.机器学习必备经典算法原理推导第三阶段：机器学习案例实战1.科比职业生涯数据2.泰坦尼克号船员获救预测3.信用卡欺诈检测4.鸢尾花数据集分类5.Mnist手写字体识别6.员工离职与股价预测7.基于真实数据集，使用scikit-learn库进行建模与评估工作，从零开始，代码实战。
第四阶段：决胜AI深度学习必备原理1.深度学习发展与应用2.神经网络必备基础3.神经网络架构4.卷积神经网络详解5.神经网络技巧与细节6.强化学习原理与实践7.从神经网络基础知识点入手，分模块讲解神经网络细节，由浅入深过渡到深层的卷积神经网络，技巧与细节分析。
第五阶段：深度学习必备框架1.Tensorflow基础操作2.Tensorflow建立机器学习模型3.Tensorflow神经网络详解4.基于Tensorflow的CNN与RNN模型5.Caffe框架配置参数详解6.Caffe两种常用数据源制作7.Caffe技巧与应用深度学习项目实战1.验证码识别（基于Tensorflow）2.文本分类（基于Tensorflow）3.图像风格转换（基于Tensorflow）4.词向量模型Word2vec（基于Tensorflow）5.强化学习让AI自己玩游戏（基于Tensorflow）6.人脸检测（基于Caffe）7.人脸关键点定位（基于Caffe）4、图像处理课程大纲第一课：认识OpenCVOpenCV介绍、环境搭建、图像加载、显示、保存。
读取视频文件与摄像头视频流读取与保存。
第二课：神奇的数据结构Mat讲解OpenCV3.x中最重要的数据结构Mat，如何使用Mat、各种基于Mat的操作技巧，指针方式访问与遍历像素、实例详解Mat的妙用第三课：像素算术与几何操作讲解如何计算图像最大最小值、均值与标准方差、加、减、乘、除算术操作，以及与或非的逻辑运算、重点演示这些简单操作，在实际图像处理中的使用技巧与应用场景第四课：滤波函数-改变图像的神奇手段讲解OpenCV3.x中最常用的基于卷积原理的滤波函数、包括均值、中值、高斯、盒子模糊、自定义滤波器等技术与使用技巧第五课：边缘提取讲解OpenCV中梯度与边缘提取的方法与函数调用、以及使用技巧，如何正确的使用这些方法获得正确处理结果，如何避免人为输入参数行为第六课：高斯金子塔与拉普拉斯讲述什么是图像金字塔、什么图像的高斯不同、拉普拉斯不同，图像金字塔融合技术第七课：直方图与反向投影详细讲述图像直方图的定义、应用场合与场景、直方图反向投影技术在图像处理与视频处理用的应用第八课：图像二值化讲述图像二值化的各种方法与技巧、如何对超大图像进行准确二值化第九课：图像形态学操作讲述二值图像的各种形态学操作与使用技巧第十课：霍夫变换与Blob分析直线检测,圆检测\特定几何形状分析第十一课：二值图像分析-对象提取与测量基于轮廓分析、几何矩分析讲解二值图像中对象分析与对象测量技术第十二课：HAAR与LBP特征与人脸检测讲述基于统计特征的HAAR与LBP方式与AdaBoost一起工作实现人脸检测的原理、OpenCV相关API参数解释、以及其他开源的与商用的人脸检测SDK的使用。
在图像与视频中实现人脸检测图像处理项目实战1.AR技术应用直播视频中经常会出现的技术、基于OpenCV实现对视频中人脸实时跟踪，实现一些虚拟旁白与装饰图片与场景融合。
2. 二维码检测与定位二维码的图像扫码解析已经成为很多APP的标准配置与使用方式，但是检测与定位二维码位置一直是技术难点，本案例通过直播课程所学知识，带领大家一步一步剖析知识点、整理思路、实现代码、实现图像中二维码位置检测与定位3.车牌提取与预处理详细分析如何利用所学知识，综合分析解决车牌识别中最难技术问题之一，车牌定位与提取、以及前期预处理5、网络爬虫课程大纲1、零基础入门Python网络爬虫1.认识Python网络爬虫2.网络爬虫工作原理详解3.网络爬虫的常见类型与应用领域4.数据提取技术基础：正则表达式基础实例实战5.编写一个简单网络爬虫爬取51CTO学院课程数据2、Urllib模块基础与糗事百科爬虫项目实战1.使用Urllib模块进行简单网页爬取2.百度信息自动搜索爬虫实战3.自动POST请求实战4.Cookie处理实战5.浏览器伪装技术实战6.数据自动写入数据库实战7. 糗事百科网络爬虫项目实战3、淘宝商品图片爬虫开发实战1.淘宝商品图片爬虫实现思路分析2.淘宝商品图片信息的分析与提取3.编写淘宝商品图片爬虫对目标图片进行批量爬取4.淘宝商品图片爬虫项目的调试与运行4、用户代理池与IP代理池构建技术实战1.为什么要构建用户代理池与IP代理池（避免被反爬）2.IP代理池构建的第一种方案实战（随机IP代理池）3.IP代理池构建的第二种方案实战（接口调用可用IP）4.如何验证IP是否为可用IP（代理IP的自动过滤与筛选）5.IP代理池构建的第三种方案（自建服务器+自动切换IP技术）6.同时构建IP代理池与用户代理池7.使用用户代理池与IP代理池技术批量爬取法律文书数据5、使用抓包分析技术获取Ajax动态请求数据实战1.抓包分析技术简介与Fiddler软件使用基础2.抓取HTTPS数据包难点解决技巧3.Ajax动态请求数据的分析与获取4.通过抓包技术分析中国裁判文书网数据请求5.实现对隐藏文书数据的批量爬取实战6、淘宝大型商品数据爬虫项目实战1.淘宝大型商品数据爬虫项目的实现思路分析2.对目标爬取数据与网页进行简单分析3.通过抓包分析技术获取淘宝价格信息数据4.GBD大型商品数据爬虫项目的编写实战T构造原理5.将爬取的目标数据自动写入数据库中存储7、腾讯视频评论爬虫项目实战1.腾讯视频评论爬虫项目的简单实现2.对腾讯视频评论进行抓包分析3.实现自动加载请求腾讯视频评论4.腾讯视频评论爬虫项目完善与实战8、12306火车票抢票项目开发实战1.12306火车票抢票项目的开发思路分析2.实现cookie的自动处理实战3.实现登录验证码的处理实战4.编写自动登录12306爬虫实战5.通过抓包技术分析12306接口数据集6.余票查询功能的实现实战7.自动提交预订申请功能的实现实战8.乘客信息的自动选择功能的实现实战9.订单的自动确认与提交功能的实现实战10.实现票务的自动监控与自动抢票实战9、Scrapy框架基础使用实战1.Scrapy框架的优点2.Scrapy框架的安装与难点解决实战3.Scrapy简单命令基础使用实战4.XPath表达式基础实战5.Items的编写与使用6.Scrapy爬虫的编写实战7.使用pipelines对数据进行后续处理实战8.settings的常见设置9.中间件技术实战10.通过Scrapy框架构建一个简单的爬虫项目实战10、Scrapy当当网商品数据爬虫项目开发实战1.当当网商品数据爬虫实现思路分析2.目标数据提取与商品页面分析3.Scrapy当当网商品数据爬虫项目的创建4.Items的编写实战5.商品数据爬虫的开发实战6.数据的后续处理与Pipelines编写实战11、Scrapy和讯博客爬虫项目开发实战1.和讯博客博文数据爬虫实现思路分析2.目标数据提取与和讯博客页面分析3.Scrapy和讯博客博文数据爬虫项目的创建4.Items的编写实战5.博客博文数据爬虫的开发实战6.数据的后续处理与Pipelines编写实战12、Scrapy豆瓣网自动登录爬虫项目开发实战1.Scrapy豆瓣网自动登录爬虫项目实现思路分析2.登录数据传递请求的截获与分析3.Scrapy豆瓣网自动登录爬虫项目的创建实战4.Scrapy豆瓣网自动登录爬虫项目的编写开发实战5.实现验证码的自动识别并自动登录6.登录状态的保持实战7. 自动登录并自动爬取登录后页面的数据实战13、Scrapy与Urllib整合项目开发实战1.如何将Scrapy与Urllib整合使用2.京东商城图书商品数据爬虫的开发思路3.目标数据与京东商城图书商品页面分析实战4.京东商城图书商品数据爬虫的编写实战5.京东商城图书商品数据爬虫项目的运行与调试实战14、PhantomJS+Selenium技术基础实战1.爬虫的常见反爬技术与各反爬手段破解思路一览2.抓包分析技术实在无法解决的情况下如何编写爬虫3.PhantomJS技术与Selenium技术简介4.PhantomJS技术基础实战5.Selenium技术基础实战6.通过PhantomJS+Selenium技术实现爬虫实战15、解决JS动态触发+id随机生成反爬破解实战1.JS动态触发+id随机生成反爬策略如何破解？2.腾讯动漫爬虫开发过程遇到的技术难题引入3.通过PhantomJS+Selenium技术解决爬虫反爬限制4.动漫网页的自动拖动与漫画自动模拟触发加载5.多页动漫作品数据的爬取实战16、分布式爬虫构建基础与简单分布式爬虫的构建实战1.分布式爬虫常用的架构方式详解2.方案的选择（Linux+Docker+Redis+Urllib+MySQL）3.Docker技术基础4.Redis技术基础5.准备基础镜像并做好基础准备6.配置好中心节点服务器7.17K小说网站分析与对应分布式爬虫项目的编写将分布式爬虫项目部署到某个子节点中并调试批量建立子节点服务器实现分布式爬取实战及效果展示17、复杂分布式大型网络爬虫的构建与部署实战1.Scrapy-redis架构方式详解2.如何构建Scrapy-redis分布式爬虫实战3.通过Scrapy-redis实现小说数据分布式爬虫项目实战4.Scrapy-redis与简单分布式爬虫的对比5.Scrapy-redis分布式爬虫项目的管理实战18、Python网络爬虫其他高级技术1.数据去重技术（布隆过滤器构建实战）2.pyspider可视化技术3.网络爬虫维护与管理技术实战4.网络爬虫性能监控技术实战19、Python网络爬虫工程师面试指导11.Python网络爬虫工程师面试的要点注意事项2.上海Python网络爬虫工程师经典面试题的讲解与指导3.学员作业项目在线直播指导与解答20、Python网络爬虫工程师面试指导21.应聘Python网络爬虫工程师，面试官看重你什么？2.求职渠道的筛选与精准求职渠道推荐3.学员作业项目在线直播指导与解答。