人工智能课程体系与项目实战
人工智能课程设计
课程设计一、教学目标本课程旨在让学生了解的基本概念、技术和应用，培养学生对的兴趣和好奇心，提高学生的创新能力和解决问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：学生能够理解的基本概念、技术和应用领域；掌握的基本原理和方法。
2.技能目标：学生能够运用技术解决实际问题，提高学生的编程能力和数据处理能力。
3.情感态度价值观目标：学生树立正确的科技创新观念，培养团队合作精神和自主学习能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括的基本概念、技术和应用。
具体安排如下：1.第一章：概述，介绍的定义、发展历程和应用领域。
2.第二章：基本原理，讲解的基本原理和方法，如机器学习、深度学习等。
3.第三章：技术，介绍技术的应用和发展趋势，如语音识别、图像识别等。
4.第四章：应用，分析在各个领域的应用案例，如医疗、教育、交通等。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程采用多种教学方法相结合的方式，包括：1.讲授法：教师讲解的基本概念、原理和技术。
2.案例分析法：分析在实际应用中的案例，让学生更好地理解的价值。
3.实验法：引导学生动手实践，培养学生的编程能力和解决问题的能力。
4.讨论法：学生进行小组讨论，激发学生的创新思维和团队合作精神。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，本课程准备以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的教材，为学生提供系统的学习材料。
2.参考书：推荐学生阅读相关参考书籍，丰富学生的知识体系。
3.多媒体资料：制作精美的PPT、教学视频等，提高学生的学习兴趣。
4.实验设备：准备相应的实验设备，如计算机、编程软件等，让学生动手实践。
五、教学评估为了全面、客观地评估学生的学习成果，本课程采用多元化的评估方式，包括：1.平时表现：评估学生在课堂上的参与度、提问回答等情况，以体现学生的学习态度和积极性。
2.作业：布置适量的作业，评估学生的知识掌握和应用能力。
3.考试：定期进行考试，检验学生对课程知识的掌握程度。
4.项目实践：学生进行小组项目实践，评估学生的团队合作能力和解决问题的能力。
以计算思维培养为核心的 人工智能课程设计与实践
以计算思维培养为核心的人工智能课程设计与实践作者：肖海明朱秋庭王占秋来源：《中小学信息技术教育》2020年第09期《2019全球AI人才报告》公布了全球最新的AI人才数据，中国在21个世界公认的顶级人工智能会议上发表论文的研究人员为2725人，排名世界第二，而排名第一的美国则为15747人，几乎为我国的6倍。
面对国际上日趋紧张的科技竞争趋势，发展新一代人工智能已经成为我国的重要国家战略，人工智能领域人才培养是我国获得人工智能基础理论的重大突破、发展人工智能技术和推动产业应用的重要基础。
自2017年7月国务院发布《新一代人工智能发展规划》，明确要在中小学开设人工智能相关课程以来，教育部和各省市教育行政管理部门发布了一系列文件，推动“人工智能教育进校园”。
通过对教育部和全国34个省（市、自治区）教育行政管理部门公开在网站上的文件进行分析发现，截至2019年11月，全国各地共发布要求中小学开设人工智能相关课程或者鼓励中小学实施人工智能教育的政策文件、工作计划和通知文件多达257份，其中北京、山东、福建、广东、河南等省市则直接明确了人工智能教育试点（实验）区或者试点（实验）校的通知文件。
部分学校依托自有师资力量或者通过购买企业服务、与企业合作开发等方式，进行了有意义的探索。
但对该部分学校的人工智能课程进行深入分析发现，学校对中小学人工智能教育有一定的理解偏差，主要表现在以下两方面：一是将中小学人工智能课程定位为纯粹的技术课程，过早地将大学时期甚至研究生阶段才能学习的理论知识呈现到基础知识储备不足、认知能力尚待发展的中小学生面前，导致学生对人工智能的学习失去兴趣，或者变成了一小批有特长学生的专属学习内容;二是将人工智能课程范畴无限扩大，在未给学生正确的人工智能基本概念的情况下，将积木拼搭、机器人、3D打印、创客教育等统统纳入人工智能课程的范畴，造成学生对人工智能的理解偏差，在受访的学生中，80%以上认为“机器人就是人工智能”。
人工智能专业课程体系
人工智能专业课程体系1. 引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够执行像人类一样智能行为的学科。
近年来，随着计算机性能的提升和大数据技术的发展，人工智能在各个领域得到了广泛的应用。
为了满足对人工智能人才的需求，许多高校和培训机构开设了人工智能相关的专业课程。
本文将介绍一套完整的人工智能专业课程体系，以帮助学习者全面了解和掌握人工智能领域的知识和技能。
2. 课程体系概述人工智能专业课程体系主要包括以下几个方面的内容： - 数学基础知识：线性代数、概率论与数理统计等数学基础知识对于理解和应用人工智能技术至关重要。
- 编程基础知识：Python编程语言是人工智能领域最常用的编程语言，学习Python语言基础是进入人工智能领域的重要第一步。
- 机器学习：机器学习是人工智能领域的核心技术之一，通过构建模型和算法，使计算机能够从数据中学习和实现预测、分类、聚类等任务。
- 深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，通过神经网络模型和大规模数据的训练，实现复杂任务的自动化。
- 自然语言处理：自然语言处理是研究计算机如何理解和处理人类自然语言的技术，包括文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
- 计算机视觉：计算机视觉是研究计算机如何理解和处理图像和视频的技术，包括目标检测、图像识别、人脸识别等任务。
3. 课程内容详细介绍3.1 数学基础知识•线性代数：向量、矩阵、线性方程组、特征值与特征向量等基本概念和操作。
•概率论与数理统计：概率、随机变量、概率分布、参数估计、假设检验等基本理论和方法。
3.2 编程基础知识•Python编程语言基础：变量、数据类型、循环、条件语句、函数等基本语法和操作。
•Python库和工具介绍：Numpy、Pandas、Matplotlib等常用的Python库和工具介绍和使用。
3.3 机器学习•监督学习：回归、分类、支持向量机、决策树等监督学习算法。
基于KI模型的中小学人工智能课程教学模式构建与实践
1、情境导入：通过创造一个与AI相关的情境，引导学生进入学习状态。例 如，教师可以引导学生想象一个智能化的未来世界，并鼓励他们提出自己对AI技 术的需求和应用场景。
2、探究实践：选择适合学生年龄段和兴趣的AI项目，如人脸识别、语音合 成等，引导学生进行实践。在此过程中，教师需要提供适当的技术支持和指导。
3、在教授“计算机视觉”这一知识点时，教师引导学生利用图像处理技术， 实现一个简单的车牌号识别系统。学生在完成项目的过程中，不仅掌握了相关的 技术和算法，还对计算机视觉在实际生活中的应用有了更深入的了解。
参考内容
随着技术的飞速发展，编程教育逐渐成为中小学阶段的重要课程。然而，如 何构建一个适应时代的编程课程体系，是当前教育领域面临的重要问题。本次演 示将探讨时代中小学编程课程体系构建的实践探索。
7、加强与国际接轨，开展国际合作交流活动，引进国外先进的编程教育理 念和方法。
8、建立家长、学校、社会等多方参与的机制，共同推动编程教育的健康发 展。
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三、教学方法
1、案例教学
案例教学是一种以实际问题为背景的教学方法，可以帮助学生更好地理解编 程知识和技能。在案例教学中，教师应选取具有代表性的案例，并引导学生进行 分析和讨论。
2、探究式教学
探究式教学是一种以学生为中心的教学方法，可以培养学生的自主探究和实 践能力。在探究式教学中，教师应设置一些具有挑战性的问题，并引导学生通过 编程来解决这些问题。
KI模型是一种以儿童为中心的教学模型，强调通过游戏、实验和项目式学习 等方式，引导学生在实践中学习和掌握知识。在KI模型下，教师作为引导者，引 导学生进行探索和发现，而非传统的知识灌输者。这种教学理念与AI教育的目标 高度契合，可以帮助学生更好地理解和应用AI技术。
初中人工智能课程设计与实践
04
机器学习与深度学习
机器学习基础
机器学习的定义
机器学习是人工智能的一个子集，它使用计算机算法使计算机系 统能够从数据中“学习”并进行自我优化和改进。
机器学习的基本原理
通过训练数据，机器学习算法可以找到数据的内在规律和模式，并 利用这些规律和模式对新的未知数据进行预测和分类。
深度学习的应用场景
深度学习在许多领域都有应用，如图像识别、语音识别、自然语言处 理、自动驾驶等。
常见机器学习与深度学习框架
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TensorFlow
由Google开发的开源机 器学习框架，广泛应用于 深度学习领域。
PyTorch
由Facebook开发的开源 机器学习框架，适合快速 原型设计和研究。
知识工程阶段
20世纪80年代，人工智能进入知识 工程阶段，以知识为基础的专家系统 得到广泛应用。
智能体及互联网智能化阶段
20世纪90年代，人工智能进入智能 体及互联网智能化阶段，互联网智能 化系统开始出现。
人工智能应用领域
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智能机器人
人工智能在机器人领域的应用 ，包括工业机器人、服务机器
06
课程总结与展望
课程总结
01
课程内容安排
本课程针对初中生的认知水平，设计了涵盖人工智能基础知识、编程语
言、算法等内容的课程体系，旨在培养学生的逻辑思维和创新能力。
02
教学方法
采用项目式学习、案例分析、小组讨论等多种教学方法，激发学生的学
习热情，提高其解决问题的能力。
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。
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。
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。
人工智能及应用项目式实验课程建设与教学改革探索
人工智能及应用项目式实验课程建设与教学改革探索作者：孙晓坤胡粲彬项德良马飞来源：《高教学刊》2024年第13期摘要：该文针对人工智能及应用课程存在的问题，提出相应的课堂改革方式。
首先分析当前课程存在的問题，包括理论与实践脱节、课堂互动不足以及考核方式偏重理论知识等方面。
然后针对这些问题提出改革方式，包括注重专业发展方向、调整实验课时关系、革新互动环节设计以及开展线上课堂辅导等措施。
最后指出，通过这些改革措施，可以更好地激发学生的学习兴趣，提高课堂的互动效果，培养学生的实践能力和创新意识，为其未来的学习和职业发展打下坚实的基础。
关键词：人工智能；教学改革；课程设置；高等学校；工程实践能力中图分类号：G642 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2024）13-0130-05Abstract： This article proposes methods for classroom reform in response to the problems in the course of Artificial Intelligence and Its Applications. Firstly， it analyzes the current problems in the course， including the disconnect between theory and practice， insufficient classroom interaction，and an assessment system overly focused on theoretical knowledge. Then， it suggests reform measures such as emphasizing professional development direction， adjusting the relationship between theory and practical classes， innovating interactive session designs， and conducting online classroom tutoring. It concludes that through these reform measures， students' interest in learning can be better stimulated， classroom interaction can be enhanced， and students' practical skills and innovation awareness can be cultivated， laying a solid foundation for their future learning and career development.Keywords： artificial intelligence; educational reform; curriculum setting; higher education institutions; engineering practice capabilities人工智能在当代社会中扮演着至关重要的角色，其影响涵盖了提升生产效率、优化资源利用、改善生活品质以及推动科技创新等多个方面。
中小学人工智能教育的校本课程研发与实施
包括人工智能基础知识、机器学习、深度学习、 自然语言处理、计算机视觉等领域的基本原理和 技术，以及人工智能在智能家居、智能交通、智 能医疗等场景中的应用案例。
教学方法与手段
项目式学习
通过设计具有挑战性的项目， 让学生在实践中学习和掌握人
工智能相关知识和技能。
探究式学习
鼓励学生自主发现问题、分析 问题并寻求解决方案，培养学 生的探究精神和创新能力。
教学计划与安排
教学目标
明确人工智能教育的教 学目标，包括知识、技 能和情感态度等方面。
教学内容
根据教学目标，选择适 当的教学内容，包括人 工智能基础知识、算法
、编程等。
教学时间
合理安排教学时间，确 保学生有足够的时间学
习和实践。
教学资源
准备必要的教学资源， 如教材、课件、实验设
备等。
课堂教学实践
中小学人工智能教育 的校本课程研发与实
施
目录
• 引言 • 人工智能教育校本课程研发 • 人工智能教育校本课程实施 • 人工智能教育校本课程研发与实施效果分析
目录
• 中小学人工智能教育校本课程研发与实施面临的挑 战与对策
• 总结与展望
01
引言
背景与意义
人工智能时代到来
随着人工智能技术的快速发展和广泛 应用，培养具备人工智能素养的人才 已成为当今教育的重要任务。
国内研究现状
我国中小学人工智能教育近年来 得到快速发展，但仍存在课程体 系不完善、教学资源匮乏等问题 ，亟待加强研发和实施力度。
研究目的与问题
研究目的
本研究旨在研发适合中小学阶段的人工智能校本课程，并通过实践验证其有效 性和可行性，为中小学人工智能教育的普及和深入发展提供借鉴和参考。
高职ai课程标准
高职ai课程标准全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：1. 教学目标明确2. 课程设置合理3. 教学方法灵活4. 教学资源充裕5. 质量保障措施第二篇示例：一、课程设置1.基础课程：包括人工智能原理、机器学习、深度学习、数据挖掘等基础知识的教学，为学生打下坚实的理论基础。
2.应用课程：包括人工智能在各个领域的应用案例分析和实践操作，帮助学生了解人工智能在不同行业中的应用和发展趋势。
3.实训课程：包括人工智能相关软件和工具的实际操作，培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。
二、教学方法1.理论教学：通过讲授和授课，传授人工智能的基本知识和原理。
2.案例分析：通过分析各种实际案例，帮助学生理解人工智能在实际应用中的作用和重要性。
3.项目实践：通过开展实际项目，帮助学生将理论知识应用到实践中，提高他们的动手能力和解决问题的能力。
三、教学人员1.专业老师：具有较高的学术水平和工作经验，能够教授相关知识和技能。
2.行业专家：邀请人工智能领域的专家学者和实践者进行授课和指导，帮助学生了解最新的发展动态和实践经验。
四、课程评估1.考核方式：采用多种方式进行考核，包括期中考试、期末考试、作业报告、项目评估等，综合评价学生的学习情况和能力表现。
2.评价标准：制定合理的评价标准，明确学生应具备的知识和能力要求，帮助学生清楚自己的学习目标和努力方向。
3.反馈机制：建立及时的反馈机制，及时了解学生的学习情况和问题，给予及时指导和帮助，调整教学方案和方法，提高教学效果。
五、课程更新1.跟踪技术发展：密切关注人工智能领域的最新发展动态，不断更新课程内容和教材，保持教学内容的前沿性和实用性。
2.优化教学方法：总结教学经验，改进教学方法，提高教学效果和学习效率，不断完善课程设置和教学环节。
3.培养创新能力：鼓励学生参与创新项目和科研活动，培养他们的创新能力和实践能力，为他们未来的发展打下坚实的基础。
第三篇示例：一、背景介绍二、课程体系三、教学要求四、考核评价五、发展趋势第四篇示例：人工智能是当今世界的热门话题，其在各个领域的应用越来越广泛。
高中《人工智能初步》校本课程开发研究与实践
《高中《人工智能初步》校本课程开发研究与实践》2023-10-27•研究背景与意义•研究目的与方法•人工智能初步课程现状与问题目录•校本课程开发策略与实施方案•实践成果与展望•结论与建议01研究背景与意义03解决问题的必要性为了解决上述问题，有必要对高中《人工智能初步》校本课程开发进行深入研究与实践。
研究背景01国家教育政策近年来，国家高度重视人工智能教育，将其纳入到中小学的课程体系中。
02当前高中人工智能教育存在的问题如缺乏合适的教材、教学方法单一、师资力量不足等。
通过本研究，可以促进人工智能教育在高中阶段的普及和发展，培养更多的创新型人才。
推动人工智能教育的发展本研究可以为其他学校提供借鉴，帮助他们更好地开展人工智能教育。
为其他学校提供借鉴通过开发适合高中生的教材和教学方法，可以激发学生的学习兴趣，提高学习效果。
提高学生的学习效果本研究将为教师提供参考教材和教学方法，帮助教师更好地教授《人工智能初步》课程，提升教师的专业素养。
提升教师的专业素养研究意义02研究目的与方法1研究目的23探索人工智能教育在高中阶段的实施方法和教育价值。
开发一套适合高中生的《人工智能初步》校本课程，提升学生对人工智能的兴趣和认知。
分析该课程对学生科技素养、创新思维、解决问题的能力等方面的提升效果。
课程实施在某高中进行了为期一个学期的实验教学，并邀请了多位专业教师参与授课和评估。
研究方法文献综述系统梳理和分析了国内外相关文献，了解了人工智能教育在高中阶段的研究现状和发展趋势。
实证研究通过实际教学实验，评估了该课程对学生科技素养、创新思维、解决问题的能力等方面的提升效果，并进行了数据分析和解读。
课程设计根据高中生的认知特点和实际需求，设计了《人工智能初步》校本课程，包括课程目标、教学内容、教学方法等。
03人工智能初步课程现状与问题人工智能初步课程现状人工智能初步课程在许多高中学校受到越来越多的重视，成为许多学校信息技术类的重要课程之一。
人工智能专业学位研究生实践课程体系建设探索与实践
人工智能专业学位研究生实践课程体系建设探索与实践目录1. 内容综述 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的及意义 (4)1.3 研究方法 (5)1.4 研究结构 (6)2. 人工智能专业学位培养目标分析 (7)2.1 学位教育和职业教育的结合点 (8)2.2 理论与实践的平衡 (10)3. 国内外研究生人工智能实践课程体系比较研究 (11)3.1 国内外实践课程体系概述 (13)3.2 国内外实践课程内容差异 (13)3.3 国内外实践课程体系评价机制 (15)4. 人工智能专业学位研究生实践能力现状及问题分析 (16)4.1 人工智能领域实践技能需求分析 (17)4.2 当前研究生实践课程存在的问题 (18)4.3 学生实践能力现状调查与分析 (19)5. 实践课程体系建设目标设定与框架构建 (21)5.1 实践课程的目标设定 (22)5.2 实践课程体系框架设计 (23)5.3 多元化的实践教学模式探索 (24)6. 人工智能实践课程设计与开发 (26)6.1 课程目标及教学内容设计 (27)6.2 实践项目的选择与案例分析 (29)6.3 学生参与项目开发的过程管理 (30)7. 实践教学支持与保障机制的建设 (31)7.1 实践教学师资队伍建设 (32)7.2 实践教学基础设施的完善 (33)7.3 评价与反馈机制的构建 (34)8. 实践课程体系的实施与效果评价 (36)8.1 实践课程实施流程 (37)8.2 课程实施中的挑战与对策 (38)8.3 实践课程效果评估方法与结果 (40)9. 结论与未来展望 (41)9.1 主要研究成果总结 (42)9.2 未来研究的发展方向 (43)9.3 对人工智能专业学位研究生教育的建议 (45)1. 内容综述国内外高校纷纷开设人工智能相关专业，但研究生层次实践课程体系的建设尚处于探索阶段。
多数高校在课程设置上侧重于理论知识的传授，而针对实践应用能力的培养相对欠缺。
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。
大概念视角下小学人工智能校本课程开发与实践
大概念视角下小学人工智能校本课程开发与实践一、引言随着科技的快速发展，人工智能（AI）逐渐成为当今社会的热门话题。
为了适应这一趋势，许多学校开始探索如何在教育中融入AI元素。
尤其在小学阶段，学生的认知能力和好奇心正处于快速发展的时期，因此，开发基于大概念的AI校本课程具有重要的实践意义。
本文旨在探讨如何在大概念视角下开发并实施小学人工智能校本课程。
二、大概念与人工智能教育大概念是指学科领域中具有核心地位，对学科发展具有指导意义的理念、思想或原理。
在人工智能教育中，大概念主要包括算法、数据、人工智能系统的基本原理等。
通过聚焦这些核心概念，学生能够深入理解AI的本质，为未来的学习和职业发展奠定基础。
三、小学人工智能校本课程开发与实践策略课程目标设定：明确课程目标，旨在培养学生的AI素养，激发他们对AI的兴趣，以及为他们未来的学习和职业发展做好准备。
课程内容选择：围绕大概念选择课程内容，如算法、数据、机器学习等。
同时，结合小学生的认知特点，选择具有趣味性和实用性的教学内容。
教学方法创新：采用项目式学习、案例分析、小组讨论等多种教学方法，引导学生主动探究、合作学习，培养他们的创新思维和实践能力。
实践活动设计：设计丰富多样的实践活动，如AI小项目、编程挑战等，让学生在实践中体验AI的魅力，提高他们的动手能力和解决问题的能力。
课程评价与反馈：建立多元化的评价体系，关注学生的过程表现和成果产出。
同时，及时收集学生的反馈，调整教学策略，提高教学效果。
四、结论综上所述，大概念视角下的小学人工智能校本课程开发与实践具有重要的意义。
通过聚焦核心概念、创新教学方法和设计实践活动等策略，可以有效培养学生的AI素养和综合能力。
然而，这一过程中还需要注意学生的年龄特点、认知水平和兴趣爱好等因素，以确保课程的针对性和有效性。
未来研究可以进一步探讨如何优化课程设计、完善评价体系等方面的问题，为小学人工智能教育的发展提供更多有益的参考。
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_教学实践(3篇)
第1篇随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经逐渐渗透到我们生活的方方面面。
作为一门新兴学科，人工智能在培养创新型人才、推动社会进步等方面发挥着重要作用。
为了让学生更好地了解和掌握人工智能知识，本文将结合教学实践，探讨人工智能教学的有效方法。
一、教学目标1. 了解人工智能的基本概念、发展历程和未来趋势；2. 掌握人工智能的核心技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等；3. 培养学生运用人工智能技术解决实际问题的能力；4. 增强学生的创新意识和团队合作精神。
二、教学内容1. 人工智能基础理论：介绍人工智能的定义、发展历程、主要分支和未来趋势；2. 机器学习：讲解机器学习的基本概念、常见算法和实际应用；3. 深度学习：介绍深度学习的基本原理、常用模型和实际应用；4. 自然语言处理：讲解自然语言处理的基本方法、常用工具和实际应用；5. 人工智能伦理与法规：探讨人工智能在发展过程中面临的伦理问题和法律法规。
三、教学方法1. 讲授法：系统讲解人工智能基础知识，帮助学生建立完整的知识体系；2. 案例分析法：通过分析经典案例，让学生了解人工智能在实际应用中的价值；3. 实践操作法：指导学生进行实际操作，提高动手能力；4. 小组讨论法：鼓励学生分组讨论，培养团队合作精神；5. 在线学习法：利用网络资源，拓展学生的学习渠道。
四、教学实践1. 课堂讲授：教师根据教学内容，系统讲解人工智能知识，确保学生掌握基本概念和核心技术；2. 案例分析：选取具有代表性的案例，引导学生分析人工智能在各个领域的应用，激发学生的学习兴趣；3. 实践操作：为学生提供实验平台，指导学生进行实际操作，如编写机器学习程序、实现自然语言处理等；4. 小组讨论：将学生分成若干小组，针对特定问题进行讨论，培养学生的团队合作精神和创新意识；5. 在线学习：利用网络资源，推荐优质的人工智能学习平台，如MOOC、在线课程等，供学生自主学习。
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人工智能课程体系与项目实战Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】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 语言基础数据结构（列表,字典,元组）3.科学计算库Numpy基础数组操作矩阵基本操作矩阵初始化与创建排序与索引第二课：数据分析处理库与数据可视化库数据读取与现实样本数值计算与排序数据预处理与透视表自定义函数核心数据结构Series详解数据索引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,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：支持向量机算法要解决的问题2.线性SVM原理推导对偶问题与核变换支持向量机问题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手写字体识别框架网络结构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,DBSCAN等经典聚类算法原理实现k-means算法3.聚类算法应用场景与特征工程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运行环境下载及安装的库使用介绍使用实例演示下载安装库使用使用实例演示第二章：robot基本概念是什么的应用场景语言依赖性工作流程运行环境框架介绍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) demo数据数据数据数据第五章：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之过滤器是什么的主要用途是什么的创建的设置级别设置判别第七章：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.扩展机器人参数日志输出惯用日志输出第九章：session识别详解构建实战案例操作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7.聚类8.神经网络与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：深度学习必备框架基础操作建立机器学习模型神经网络详解4.基于Tensorflow的CNN与RNN模型框架配置参数详解两种常用数据源制作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）代理池构建的第一种方案实战（随机IP代理池）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）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框架基础使用实战框架的优点框架的安装与难点解决实战简单命令基础使用实战表达式基础实战的编写与使用爬虫的编写实战7.使用pipelines对数据进行后续处理实战的常见设置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当当网商品数据爬虫项目的创建的编写实战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和讯博客博文数据爬虫项目的创建的编写实战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豆瓣网自动登录爬虫项目的创建实战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技术与Selenium技术简介技术基础实战技术基础实战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）技术基础技术基础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与简单分布式爬虫的对比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）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1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。