智能计算平台应用开发(中级)教学大纲
《应用软件平台开发技术》课程大纲
《应用软件平台开发技术》理论课教学大纲一、课程基本信息二、课程目标与任务本课程介绍当前主要的应用软件开发平台及其相关技术，目的是让学生了解当今主流的软件开发平台，并为以后学生选择软件平台提供相关信息和帮助。
课程主要介绍.Net、J2EE、IOS、Android以及Linux等五种软件开发平台，这五种平台涵盖了桌面、网络和移动互联网等当今主流的应用平台，通过该课程的教学使学生达到以下目标：（1）了解.Net 框架结构；（2）初步掌握C#的开发技术；（3）初步掌握网络开发技术；（4）了解J2EE的框架结构；（5）初步掌握Java的编程技术；（6）了解Linux的开发技术；（7）了解基于Android平台的移动开发技术；（8）初步的平台开发技能和编程能力。
三、课程主要内容、要求及学时分配四、主要教学组织形式与方法手段该课程作为计算机软件和信息专业第3学期的专业同时教育课，该课程全面介绍目前流行的软件开发平台及其开发技术，使学生对这些平台和技术有一个初步的了解，为学生今后进一步深入学习相关平台开发技术打下基础。
1.组织形式该课程以班级为单位，通过对案例的分析与设计，以应用为导向，使学生能够了解不同平台的开发技术及其差异，拓展学生的眼界。
2.教学方法主要采用上机演示教学和其它多种教学方法（如：小组合作、问题解决、交流与分享、反思、鼓励创新思维、问题答疑等），从实际应用出发，让学生认识到该课程的实用性和趣味性，从而有效调动学生的学习积极性。
3.教学手段采用案例演示教学法，同时结合多媒体及网络等现代教育技术的应用，通过和学生的互动以达到有效提高教学质量的目的。
五、课程考核和成绩评定《应用软件开发平台技术》实验课教学大纲一、课程基本信息二、课程目标与任务本课程介绍当前主要的应用软件开发平台及其相关技术，目的是让学生了解当今主流的软件开发平台，并为以后学生选择软件平台提供相关信息和帮助。
课程主要介绍.Net、J2EE、IOS、Android以及Linux等五种软件开发平台，这五种平台涵盖了桌面、网络和移动互联网等当今主流的应用平台，通过该课程的教学使学生达到以下目标：（1）了解.Net 框架结构；（2）初步掌握C#的开发技术；（3）初步掌握网络开发技术；（4）了解J2EE的框架结构；（5）初步掌握Java的编程技术；（6）了解Linux的开发技术；（7）了解基于Android平台的移动开发技术；（8）初步的平台开发技能和编程能力。
云计算应用开发教学大纲
云计算应用开发教学大纲一、课程简介云计算应用开发是一门涉及云计算技术和应用开发的综合性课程。
随着云计算技术在各个领域的广泛应用，掌握云计算应用开发技能对于计算机相关专业的学生以及从事软件开发的人员来说变得至关重要。
本课程旨在培养学生掌握云计算的基本概念、架构和关键技术，并能够运用这些知识开发实际的云计算应用。
二、课程目标1、使学生了解云计算的基本概念、体系结构、服务模型和关键技术。
2、掌握主流云计算平台（如亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云等）的使用方法。
3、培养学生运用云计算技术进行应用开发的能力，包括云存储、云计算资源管理、云服务部署等。
4、培养学生解决云计算应用开发中实际问题的能力，提高学生的创新思维和实践能力。
三、课程内容1、云计算概述云计算的定义、特点和发展历程云计算的服务模型（IaaS、PaaS、SaaS）云计算的部署模型（公有云、私有云、混合云、社区云）2、云计算架构与技术云计算的体系结构（前端、后端、管理平台等）虚拟化技术（服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化）分布式计算与存储（Hadoop、Spark 等）云计算安全技术（身份认证、访问控制、数据加密等）3、主流云计算平台亚马逊 AWS 服务介绍与实践微软 Azure 服务介绍与实践谷歌云服务介绍与实践国内云计算平台（阿里云、腾讯云等）介绍4、云存储技术与应用云存储的概念和特点对象存储、块存储、文件存储云存储的接口与 API 应用开发5、云计算资源管理计算资源管理（实例创建、配置调整、负载均衡）存储资源管理（容量规划、数据备份与恢复）网络资源管理（VPC 配置、安全组设置）6、云服务部署与运维应用的云部署方式（容器化部署、Serverless 架构）云服务的监控与告警云服务的优化与成本控制7、云计算应用开发项目实践基于云计算平台开发实际应用项目项目需求分析、设计、开发与测试团队协作与项目管理四、教学方法1、课堂讲授通过讲解和演示，让学生掌握云计算的基本概念、技术和平台的使用方法。
计算智能课程教学大纲-北京大学
《计算智能》课程教学大纲开课目的：本课程系统地讲授计算智能的有关理论、技术及其主要应用，并给学生们全面地介绍计算智能研究的前沿领域与最新进展。
通过本课程的学习，要求学生系统地掌握计算机智能的基本内容与方法，了解计算智能的主要应用领域。
开课基础：学习本课程之前，要求学生已经选修过《高等数学》，《计算机基础与算法》《人工智能基础》和《模式识别基础》等课程。
教学方式：课堂讲授为主，专题讨论为辅。
考试方式：笔试（闭卷）。
成绩组成：作业占40%，期中考试占20%，期末考试占40%。
授课老师：谭营北京大学信息科学与技术学院智能科学系教授课程内容与学时分配：第一章 计算智能概论(3学时)术语介绍传统人工智能计算智能计算智能的主要内容与分类主要应用领域第二章 人工神经网络 (6学时)人工神经元与感知器模型前向多层网络径向基函数网络反馈神经网络SOM网络第三章 支撑向量机理论 (6学时)VC维学习过程的一致性结构风险最小归纳原理支撑向量机核函数第四章 自适应提升算法 (3学时)提升算法自适应提升算法算法的性能分析第五章 进化计算与遗传算法 (6学时) 遗传进化的基本原理遗传算法及其数学基础遗传算法的改进进化计算的理论与分析组合优化与多目标优化第六章 模拟退火算法(3学时)随机模拟退火算法玻尔兹曼机确定性退火算法第七章 群体智能优化算法(9学时)蚁群算法粒子群算法典型应用介绍第八章人工免疫(6学时)生物免疫机理人工免疫网络模型免疫学习算法克隆算法人工免疫系统第九章 模糊集与模糊信息处理(6学时) 模糊数学基础模糊逻辑与模糊推理模糊控制原理模糊控制系统的分析和设计模糊模式聚类与识别第十章 粗糙集理论与粒度计算(3学时) 粗糙集与模糊集知识的约简和依赖性信息粒度概念粒度计算及其应用第十一章 计算智能的未来发展 (3学时)目前计算智能的研究成果计算智能的发展动力未来的发展方向教材与参考书（作者、书名、出版社及出版年）：1、Andries P. Engelbrecht, Computational Intelligence: An Introduction,Wiley, New York, 2002. ISBN 0-470-84870-7.2、丁永生 编著，《计算智能——理论、技术与应用》，科学出版社，2004.8.ISBN7-03-013902-X. P.481.3、徐宗本，张讲社，郑亚林， 编著，《计算智能中的仿生学：理论与算法》，科学出版社，2003.5，ISBN7-03-010792-6. P.315.4、徐宗本，编著，《计算智能（第一册）---模拟进化计算》，高等教育出版社，2004.2，ISBN7-04-013839-5. P.141.5、王国俊，编著，《计算智能（第二册）---词语计算与Fuzzy集》，高等教育出版社，2005.2，ISBN7-04-016032-3. P.106.6、罗四维，著，《大规模人工神经网络理论基础》，清华大学出版社和北方交通大学出版社，2004.2，ISBN7-81082-174-1. P.177.7、褚蕾蕾，陈绥阳，周梦编著，《计算智能的数学基础》，科学出版社，20028、史忠植 编著，《知识发现》，清华大学出版社，2002.1。
华为1+X智能计算平台应用开发初级课程大纲V1.0
“智能计算平台应用开发（初级）”课程大纲一、课程概要二、课程定位本课程是计算机应用等专业的专业核心课程，主要目标是培养计算机应用等专业学生的智能计算平台搭建、平台管理、数据管理、基础应用开发测试等能力。
通过本课程的学习，能根据客户的需求完成智能计算软硬件平台的安装部署、软件开发环境部署，以及开发平台的日常管理、数据管理和基础应用功能开发测试等工作任务。
本课程以企业需求为导向，通过与华为等世界级主流企业建立密切合作关系，将企业的教育资源融入到教学体系中，确保学生学习到最先进和实用的智能计算技术。
学完本课程后，学生可以参加智能计算平台应用开发1+X认证考试，为将来走向工作岗位奠定坚实的基础。
三、教学目标（一）知识目标1.掌握智能计算平台的存储设备的安装、配置和维护技术；2.掌握人工智能专用型服务器设备的安装、配置和维护技术；3.掌握智能计算平台的操作系统和对应软件的安装、配置和调测技术；4.掌握分布式数据采集系统的应用技术；5.掌握软件移植至ARM服务器技术；6.掌握Python爬虫程序技术；7.掌握数据存储和管理技术。
（二）能力目标1.具备智能计算平台存储设备的硬件安装、初始化配置和日常运维管理能力；2.具备人工智能专用型服务器设备的硬件安装、初始化配置和日常维护管理能力；3.能够配置与调测智能计算平台的操作系统和集成应用软件开发环境；4.能够使用分布式数据采集系统或数据采集工具；5.能够移植基础应用软件至ARM服务器；6.能够使用Python脚本语言编写基础的爬虫程序；7.能够存储和管理数据库。
（三）素质目标1.培养学生掌握智能计算平台硬件、系统和软件的安装、配置和使用方法；2.培养学生团队意识、协作意识、表达能力和文档能力；3.培养学生认真负责、严谨细致的工作态度和工作作风；4.培养学生创新意识和创新思维；5.培养学生标准意识、操作规范意识、服务质量意识、尊重产权意识及环境保护意识；6.培养学生平台管理和数据管理的意识。
智能计算平台应用开发(初级)概述-智能计算平台应用开发知识点概要
第一章智能计算台应用开发（初级）概述目录1.智能计算台应用开发技能点简介2.智能计算台应用开发（初级）知识点概要智能计算台应用开发（初级）知识点概要•台搭建•台管理•数据管理•应用开发初级知识点台搭建初级-台搭建硬件设备系统与软件硬件设备存储设备服务器综合布线与设备上架存储设备l常见存储协议简介,包括SCSI/iSCSI,SAS,FC/FCoE,PCIe,IB,CIFS/NFS等。
l存储组网技术简介,包括SAN,NAS,DAS;存储可靠技术简介,包括RAID,主机多路径技术等。
服务器l服务器简介,包括服务器地定义,服务器发展史,服务器地常用部件。
l常见地服务器,包括塔式服务器,机架式服务器,刀片式服务器。
综合布线与设备上架l综合布线标准,包括综合布线系统地际标准,综合布线系统内标准。
l综合布线系统地主要部件,包括网络设备,电气设备。
l设备上架,包括综合布线系统工程安装设备地基本要求。
操作系统脚本开发环境Python 其它依赖系统与软件•Windows 操作系统,包括 Windows 操作系统发展历程,目前主流地Windows 个操作系统,目前主流地Windows 服务器操作系统。
•Linux 操作系统,包括Linux 操作系统发展历程,目前主流发行版本及其应用领域。
•Python 发展史。
•Python 语言特。
•Python 应用领域,包括Web 开发,大数据处理,工智能,自动化运维开发,云计算,爬虫,游戏开发。
操作系统脚本开发环境Python•JDK,包括JDK 地简介,开发工具。
•MySQL,包括MySQL 地简介,特点及其应用场景。
•GaussDB,包括GaussDB 地简介,特点。
•MongoDB,包括MongoDB 地简介,特点及其场景。
•Kettle,包括Kettle 地简介,特点及其应用场景。
•Nginx,包括Nginx 地简介,特点及其应用场景。
其它依赖l智能计算台应用开发（初级）地台管理主要为系统管理。
智能计算平台应用开发(中级)-第3章-平台管理-文档管理
第3章平台管理目录1.服务器集群管理2.存储资源管理3.系统管理4.文档管理文档管理l文档管理（Document Management）指文档,电子表格,图形与影像扫描文档地查阅,存储,分类与检索。
l每个文本具有一个类似于索引卡地记录,记录了诸如作者,文档描述,建立日期与使用地应用程序类型之类地信息。
这些文档一般归档在较便宜地磁带上,特殊情况时则归档在可读写地光盘上。
l为了保证文档地有效性,就需要文档有一定地代表性。
l在互联网行业具有代表性地例子有信息技术基础架构库（Information Technology Infrastructure Library,ITIL）。
l在企业中,文档一般都以电子文档地形式存在。
文档格式微软doc格式xls格式ppt格式pdf格式纯文本txt格式文档内容商务合同会议记录产品手册用户资料设计文档推广文案文档地状态草稿正式锁定作废归档删除l文档管理就是指针对这些文档,电子表格,图形与影像扫描文档地存储,分类与检索。
l文档管理在法律事务所,保险公司,政府财政部门,广告代理公司与其它具有大量书面文件或影像操作活动地商业领域中发挥着重要作用。
文档管理地关键文档地存储文档地安全管理文档地查找文档地在线查看文档地协作编写文档地发布控制运维报告与技术支持文档l平台管理涉及地文档非常多,其中运维报告与技术支持文档是平台管理文档十分重要地两个组成部分。
平台管理运维报告技术支持l运维,本质上是对网络,服务器,服务地生命周期各个阶段地运营与维护,在成本,稳定性,效率上达成一致可接受地状态。
运维报告就是记录运维过程地文档。
l运维报告内容包括业务开展情况,维护指标统计,当前资源分配情况,日常运维分析以及重点工作推进等内容。
l运维报告主要内容表:文档内容详情文档名称私有云运维服务报告文档摘要（简述文档内容）本文档主要描述了私有云云运维服务报告地内容,包括业务开展情况,运行指标统计,日常运维分析,重点工作推进等方面内容使用者内部:云服务交付人员外部:运营商运维与管理人员阅读要求要求读者对云计算地分类,分层与交付方式有基本概念。
中级 程序员 教学大纲 教学计划
【中级程序员教学大纲：深度与广度并重】1. 概述在计算机科学和技术领域，中级程序员是一个非常重要的角色。
他们不仅需要具备扎实的编程技能，还需要具备系统设计和项目管理等方面的能力。
设计一份全面而深入的中级程序员教学大纲至关重要。
2. 理论知识2.1 编程语言中级程序员应该熟练掌握至少一门编程语言，例如Java、Python或C++等，并对其底层原理有深入理解。
2.2 数据结构与算法中级程序员应该掌握各种数据结构和算法，并能够灵活运用于实际项目中。
2.3 操作系统和网络对操作系统和网络知识的深入理解，能够帮助中级程序员更好地进行系统设计和开发。
3. 实践能力3.1 项目管理中级程序员需要了解软件开发的各个阶段，包括需求分析、设计、开发、测试和维护等。
3.2 软件工程掌握软件工程的基本原理和方法，能够运用工程化的思维来进行软件开发。
3.3 代码质量培养中级程序员编写高质量代码的能力，包括代码规范、测试和重构等。
4. 个人素养4.1 学习能力中级程序员需要具备快速学习新知识的能力，包括技术和行业知识等。
4.2 交流能力良好的交流能力对于中级程序员来说至关重要，能够与团队成员和业务人员进行有效的交流和协作。
4.3 团队合作培养中级程序员在团队中的协作和领导能力，能够有效地组织团队进行项目开发和维护。
5. 个人观点中级程序员教学大纲应该在理论知识和实践能力上进行深度和广度的平衡。
只有掌握了扎实的理论知识，结合实际项目中的实践经验，中级程序员才能真正成长为一名优秀的软件工程师。
注重个人素养的培养也是非常重要的，一个技术过硬但缺乏交流能力和团队合作精神的中级程序员是很难在团队中发挥作用的。
总结回顾设计一份全面而深入的中级程序员教学大纲需要围绕着理论知识、实践能力和个人素养展开。
只有平衡了这三方面的要求，才能真正培养出一批具备深度和广度并重的中级程序员人才。
【文章结束】PS：文章内容超过3000字，具体字数未统计。
1+X证书智能计算平台应用开发【高级】教学大纲V1.0
“智能计算平台应用开发（高级）”课程大纲一、课程概要二、课程定位本课程是人工智能等专业的专业核心课程，主要目标是培养人工智能等专业学生的IDE 集成开发环境的部署、管理、故障诊断处理、数据高级处理与分析、人工智能应用产品开发测试等能力。
通过本课程的学习能完成IDE集成开发环境的部署、管理、故障诊断处理、数据高级处理与分析、人工智能应用产品开发测试等工作任务。
本课程以企业需求为导向，通过与华为等世界级主流企业建立密切合作关系，将企业的教育资源融入到教学体系中，确保学生学习到最先进和实用的人工智能技术。
学完本课程后，学生可以参加智能计算平台应用开发1+X认证考试，为将来走向工作岗位奠定坚实的基础。
三、教学目标（一）知识目标1.掌握IDE集成软件开发环境的配置目的与流程；2.掌握系统管理的主要工作内容与方法；3.掌握问题管理、重大事件管理的工作流程与方法；4.掌握常见的数据存储方案；5.掌握分布式数据库集群、分布式文件系统的概念及配置流程；6.掌握数据预处理和特征工程的概念、步骤与流程；7.掌握容灾备份的概念和常用方案；8.掌握深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别基础算法；9.掌握算法优化的原理、方法和工具；10．掌握人工智能软件开发、测试的流程与方法。
（二）能力目标1.具备IDE集成软件开发环境的配置能力；2.具备系统管理能力；3.具备问题管理、重大事件管理能力；4.具备数据存储方案选型和设计能力；5.能够配置与应用分布式数据库集群、分布式文件系统；6.能够进行数据预处理和特征工程；7.能够进行容灾备份方案的选型和设计；8.能够使用深度学习算法完成自然语言处理、计算机视觉、语音识别的常见任务；9.能够对现有的算法进行优化；10.能够独立完成人工智能应用软件的开发与测试。
（三）素质目标1.培养学生掌握人工智能算法与应用的设计、开发与使用能力；2.培养学生团队意识、协作意识、表达能力和文档能力；3.培养学生认真负责、严谨细致的工作态度和工作作风；4.培养学生创新意识和创新思维；5.培养学生标准意识、操作规范意识、服务质量意识、尊重产权意识及环境保护意识；6. 培养学生平台管理、数据管理意识，软件工程思维。
《计算智能》授课大纲
《计算智能》授课大纲课程性质：必修课，3学分，共48~54课时（共16周)。
一、课程介绍《计算智能》课程对计算智能领域的主要算法进行介绍，重点讨论各种算法的思想来源、流程结构、发展改进、参数设置和相关应用。
内容包括绪论以及进化计算、群体智能、人工免疫算法、分布估计算法、神经网络、模糊逻辑和多目标进化算法等。
并从工程应用及与其他人工智能研究方向相结合的角度讨论人工智能的实际问题及其解决方法。
二、教学内容1.导论(1课时)（1）计算智能简介（2）计算智能典型方法2.优化理论(2课时)（1）优化问题（2）优化方法分类a)非约束优化b)约束优化c)多解问题d)多目标优化e)动态优化问题3.进化计算(9课时)(1)进化计算导论(2)遗传算法a)经典遗传算法b)交叉、变异c)控制参数d)模式定理与积木块假设e)遗传算法的变体f)前沿专题（小生境遗传算法、约束处理、多目标优化、动态环境）g)应用(3)遗传编程、进化规划、进化策略(4)差分进化(5)文化计算(6)协同进化4.人工免疫系统(6课时)（1）自然免疫系统（2）人工免疫模型a)克隆选择模型b)网络理论模型c)危险理论（3）免疫优化计算5.群体智能(3课时)（1）粒子群优化（2）蚁群算法6.多目标进化算法及应用（6课时）5.1 绪论5.2 主要的多目标进化算法5.3 多目标进化算法性能评价和问题测试集5.4 多目标优化的新进展5.5 应用实例7.神经网络(6课时)（1）人工神经元（2）监督学习神经网络（3）非监督学习神经网络（4）径向基函数网络（5）增强学习（6）监督学习的性能问题8.深度学习算法（Deep Learning）（3课时）9.分布估计算法(3课时)10.计算智能算法在各研究方向的应用(6~9课时)（讨论计算智能算法在每个研究生的研究方向中的结合应用）三、教材与参考书2、张军,詹志辉.计算智能[M].清华大学出版社[北京].2009.11.3、吴微,周春光,梁艳春.智能计算[M].高等教育出版社[北京].2009.12.4、段海滨,张祥银,徐春芳.仿生智能计算.科学出版社[北京].2011.1.。
智能计算平台应用开发-教学大纲
“智能计算平台应用开发（初级）”课程大纲一、课程概要二、课程定位本课程是计算机应用等专业的专业核心课程，主要目标是培养计算机应用等专业学生的智能计算平台搭建、平台管理、数据管理、基础应用开发测试等能力。
通过本课程的学习，能根据客户的需求完成智能计算软硬件平台的安装部署、软件开发环境部署，以及开发平台的日常管理、数据管理和基础应用功能开发测试等工作任务。
本课程以企业需求为导向，通过与华为等世界级主流企业建立密切合作关系，将企业的教育资源融入到教学体系中，确保学生学习到最先进和实用的智能计算技术。
学完本课程后，学生可以参加智能计算平台应用开发1+X认证考试，为将来走向工作岗位奠定坚实的基础。
三、教学目标（一）知识目标1.掌握智能计算平台的存储设备的安装、配置和维护技术；2.掌握人工智能专用型服务器设备的安装、配置和维护技术；3.掌握智能计算平台的操作系统和对应软件的安装、配置和调测技术；4.掌握分布式数据采集系统的应用技术；5.掌握软件移植至ARM服务器技术；6.掌握Python爬虫程序技术；7.掌握数据存储和管理技术。
（二）能力目标1.具备智能计算平台存储设备的硬件安装、初始化配置和日常运维管理能力；2.具备人工智能专用型服务器设备的硬件安装、初始化配置和日常维护管理能力；3.能够配置与调测智能计算平台的操作系统和集成应用软件开发环境；4.能够使用分布式数据采集系统或数据采集工具；5.能够移植基础应用软件至ARM服务器；6.能够使用Python脚本语言编写基础的爬虫程序；7.能够存储和管理数据库。
（三）素质目标1.培养学生掌握智能计算平台硬件、系统和软件的安装、配置和使用方法；2.培养学生团队意识、协作意识、表达能力和文档能力；3.培养学生认真负责、严谨细致的工作态度和工作作风；4.培养学生创新意识和创新思维；5.培养学生标准意识、操作规范意识、服务质量意识、尊重产权意识及环境保护意识；6.培养学生平台管理和数据管理的意识。
中职计算机专业专业课教学大纲教材
中职计算机专业专业课教学大纲教材1. 介绍本文档旨在提供中职计算机专业专业课教学大纲教材的基本框架和内容安排。
以下是该教学大纲教材的主要内容。
2. 课程目标本课程旨在培养学生具备扎实的计算机专业知识基础，掌握计算机专业的基本理论、技能和实践能力，为以后从事计算机相关工作做好准备。
3. 课程大纲本课程的大纲包括以下几个部分：3.1 教学目标- 了解计算机专业的基本概念和原理。
- 掌握计算机专业的基本技能和工具应用。
- 能够分析和解决计算机专业相关问题。
- 培养实际操作和团队合作能力。
3.2 课程内容- 计算机硬件基础知识- 操作系统和网络基础- 数据库基础- 程序设计基础- 网页设计和开发- 软件工程基础- 信息安全与管理3.3 研究资源- 教材：《计算机专业基础教程》- 实验室设备和软件- 互联网资源和在线研究平台3.4 评估方式- 考试：理论知识的考核- 实验：实际操作和应用能力的考核- 项目：团队合作和问题解决能力的考核4. 教学方法本课程将采用以下教学方法：- 讲授：基础理论和知识的传授- 实践：实际操作和应用能力的培养- 讨论：课堂互动和问题解决的讨论- 实验：实验室实践和实际案例分析5. 研究要求- 学生要具备一定的数学基础和逻辑思维能力。
- 学生应保持积极的研究态度和团队合作精神。
- 学生应按时完成课程作业和实验报告。
以上是中职计算机专业专业课教学大纲教材的基本内容。
希望该教材能够为学生提供全面而系统的计算机专业知识，帮助他们成为优秀的计算机专业人才。
新课标(2024)移动应用开发教学大纲
新课标(2024)移动应用开发教学大纲1. 引言本教学大纲旨在指导教师在新课标(2024)移动应用开发课程中的教学活动。
该课程旨在培养学生在移动应用开发领域的技能和知识，并提供他们所需的基本理论和实践技巧。
2. 课程目标- 培养学生对移动应用开发的兴趣和热情- 提供学生所需的基本理论知识和实践技巧- 培养学生的问题解决和创新能力- 培养学生的团队合作和沟通能力- 培养学生的项目管理和时间管理能力3. 课程内容3.1 移动应用开发概述- 移动应用开发的定义和重要性- 移动应用开发的历史和发展趋势- 移动应用开发的基本原理和流程3.2 移动应用开发工具和技术- 移动应用开发的常用工具和集成开发环境- 移动应用开发的常用编程语言和框架- 移动应用开发的用户界面设计和交互技术3.3 移动应用开发的基本原理- 移动应用开发的软件工程原理- 移动应用开发的数据存储和管理原理- 移动应用开发的网络通信和安全原理3.4 移动应用开发的实践技巧- 移动应用开发的项目规划和需求分析- 移动应用开发的界面设计和用户体验- 移动应用开发的测试和调试技巧4. 教学方法- 讲授：通过课堂讲解，传授基本理论知识和实践技巧- 实践：通过实践项目，培养学生的实际操作能力和问题解决能力- 团队合作：通过小组项目，培养学生的团队合作和沟通能力- 讨论：通过课堂讨论，促进学生的思维和创新能力5. 评估方法- 课堂表现：包括课堂参与、作业完成情况等- 项目成果：评估学生的实践项目成果和问题解决能力- 期末考试：考察学生对基本理论知识的理解和应用能力6. 参考资料- 《移动应用开发教程》- 《移动应用开发实践指南》- 《移动应用开发案例分析》- 《移动应用开发项目实战》以上是新课标(2024)移动应用开发教学大纲的基本内容，教师可以根据实际情况进行适当调整和补充。
新课标(2024)移动应用开发教学大纲
新课标(2024)移动应用开发教学大纲1. 引言本教学大纲旨在为移动应用开发课程提供全面、系统的学习指南。
通过本课程的学习，学生将掌握移动应用开发的基本概念、技术及流程，具备独立开发简单移动应用的能力。
2. 教学目标1. 理解移动应用开发的基本概念及发展趋势。
2. 掌握移动应用开发技术，包括编程语言、开发框架、数据库等。
3. 学会移动应用开发的流程，包括需求分析、界面设计、编码、测试等。
4. 能够独立开发并发布一款简单的移动应用。
3. 教学内容3.1 移动应用开发基础1. 移动应用开发概述- 移动应用的定义、分类与发展历程- 移动操作系统简介（如Android、iOS等）2. 移动应用开发技术- 编程语言（如Java、Kotlin、Swift、Python等）- 开发框架（如React Native、Flutter、Xamarin等）3. 移动应用开发工具与环境- 集成开发环境（IDE）介绍（如Android Studio、Xcode等）- 版本控制工具（如Git）3.2 移动应用开发流程1. 需求分析- 需求收集与分析方法- 撰写需求文档2. 界面设计- 设计原则与规范- 界面设计工具（如Sketch、Figma等）3. 编码与实现- 编写程序代码- 功能模块设计与实现4. 测试与优化- 测试方法与技巧- 性能优化策略5. 发布与推广- 应用商店上架流程- 推广策略与运营分析3.3 实战项目1. 项目一：天气查询应用- 功能需求- 技术难点- 项目进度安排2. 项目二：购物清单应用- 功能需求- 技术难点- 项目进度安排3. 项目三：简易博客系统- 功能需求- 技术难点- 项目进度安排4. 教学方法与评价1. 教学方法- 讲授：讲解基本概念、技术及流程。
- 实践：动手编写代码、完成项目实战。
- 讨论：分组讨论、分享心得。
2. 评价方式- 平时成绩：出勤、作业、参与度等。
- 项目评价：完成度、功能完整性、创新性等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
“智能计算平台应用开发（中级）”课程大纲
一、课程概要
二、课程定位
本课程是人工智能技术服务等专业的专业核心课程，主要目标是培养人工智能技术服务等专业学生的智能计算开发软件系统的安装部署、系统管理、系统调测、数据处理和人工智能基础算法及中级应用开发测试等能力。
通过本课程的学习能完成软件开发系统的软件安装部署、计算资源调测、人工智能基础算法产品的应用开发测试等工作任务。
本课程以企业需求为导向，通过与华为等世界级主流企业建立密切合作关系，将企业的教育资源融入到教学
体系中，确保学生学习到最先进和实用的人工智能技术。
学完本课程后，学生可以参加智能计算平台应用开发1+X认证考试，为将来走向工作岗位奠定坚实的基础。
三、教学目标
（一）知识目标
1.掌握人工智能软件库、IDE的安装配置的主要工作内容；
2.掌握智能计算平台的存储资源扩容和升级改造原理；
3.掌握人工智能专用型服务器系统管理的主要工作内容；
4.掌握智能计算平台系统调测的主要工作内容；
5.掌握大数据采集系统的基本组成和搭建知识；
6.掌握ETL的基本操作和流程；
7.掌握数据标注的方法；
8.掌握数据库管理相关的知识；
9.掌握数据备份与恢复的概念、工具和流程；
10.掌握机器学习基础算法；
11.掌握人工智能基础应用软件开发测试的流程和方法；
（二）能力目标
1.具备人工智能软件库、IDE的安装配置能力；
2.具备智能计算平台的存储资源扩容和升级能力；
3.具备人工智能专用型服务器系统管理能力；
4.具备智能计算平台系统的调测能力；
5.能够搭建和使用大数据采集系统；
6.能够实现数据的ETL；
7.能够标注数据；
8.能够管理数据库；
9.能够执行日常数据的备份与恢复；
10.能够运用机器学习算法开发与测试人工智能应用软件。
（三）素质目标
1.培养学生掌握智能计算平台软件的安装、配置和使用方法；
2.培养学生团队意识、协作意识、表达能力和文档能力；
3.培养学生认真负责、严谨细致的工作态度和工作作风；
4.培养学生创新意识和创新思维；
5.培养学生标准意识、操作规范意识、服务质量意识、尊重产权意识及环境保护意识；
6.培养学生平台管理、数据管理意识，软件工程思维。
四、课程设计
本课程立足人工智能和智能计算人才需求，以企业实际智能计算应用案例为载体，以企业涉及的智能计算平台应用开发技术为核心，以“职业岗位—学习领域—技能知识点-实验项目”为主线，以实际工作技能知识点为导向，以职业认证为抓手，以企业需求为依据，从宏观到微观，从易到难，从简单到复杂，遵循学生职业能力培养的基本规律，科学设计技能学习路线和实验项目。
本课程设计了8个章节（除第1章）理论介绍，同时配套6个项目。
课程的知识图谱如图1所示。
图1《智能计算平台应用开发（中级）》知识图谱
五、教学内容安排
（一）理论教学
序
章节名称主要内容教学目标学时号
（二）实验教学
六、考核方式
本课程采用形成性考核方式，注重学生智能计算平台应用开发知识和技能的测试。
各部分考核比重如下：
1.课堂学习占50%(包括平时成绩，阶段性测试成绩，课程设计成绩)。
其中：
（1）出勤、平时课堂表现：15%
（2）实训项目：15%
（4）智能计算平台应用开发技术理论测试：20%
2.实操考试占50%，主要考核学生对智能计算平台应用开发技术的综合运用能力。
3.鼓励学生参加1+X认证考试，通过考试总分可以加15分。