人工智能课程体系与项目实战

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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

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。

人工智能专业课程体系

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

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。
感谢观看
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

初中人工智能课程设计与实践
针对不同的问题和场景,采用不 同的算法优化策略,如贪心算法 、动态规划、分治法等,以提高 程序的效率和稳定性。
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
01
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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

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。

人工智能专业的设计与规划

人工智能专业的设计与规划

人工智能专业的设计与规划1. 引言随着科技的飞速发展,人工智能(Artificial Intelligence,AI)已经逐渐成为我国乃至全球的研究热点。

在此背景下,许多高校和科研机构开始设立人工智能专业,以培养具有创新能力和实战能力的人才。

本文将详细介绍人工智能专业的设计与规划,包括专业定位、课程体系、实践教学、师资队伍、人才培养等方面。

2. 专业定位人工智能专业旨在培养具有扎实的计算机科学、数学和工程学基础,掌握人工智能基本理论、方法和技术,具备创新意识和实战能力的高级工程技术人才。

专业定位强调理论与实践相结合,突出学生在人工智能领域的研发能力和应用能力。

3. 课程体系人工智能专业的课程体系包括通识教育课程、专业基础课程、专业核心课程、选修课程和实践环节。

具体课程设置如下:3.1 通识教育课程- 思想政治教育- 英语- 数学- 物理- 化学3.2 专业基础课程- 计算机组成原理- 数据结构- 操作系统- 计算机网络- 数据库原理3.3 专业核心课程- 人工智能导论- 机器学习- 深度学习- 自然语言处理- 计算机视觉- 智能机器人3.4 选修课程- 人工智能伦理与法律- 人机交互- 语音识别与合成- 生物信息学- 神经网络与深度学习3.5 实践环节- 实验课程- 课程设计- 实习实训- 科研训练- 创新创业实践4. 实践教学实践教学是人工智能专业的重要组成部分。

通过实验课程、课程设计、实习实训等环节,使学生掌握人工智能相关技术的实际应用,培养学生的动手能力和创新能力。

同时,鼓励学生参加各类学术竞赛、科研项目和实习实践,提高学生的综合素质。

5. 师资队伍人工智能专业的师资队伍应具备较高的学术水平和实战经验。

可以通过引进优秀人才、加强内部培养、开展国际合作等方式,不断提高师资队伍的整体实力。

同时,注重教师队伍建设,加强教学研究与改革,提高教学质量。

6. 人才培养人工智能专业的人才培养应注重以下几个方面:- 知识传授:系统地传授人工智能基本理论、方法和技术。

中小学人工智能教育的科技创新与实践项目

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

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

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

中小学人工智能教育的校本课程研发与实施
课程内容
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

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
促进学科融合
随着人工智能技术的广泛应用,伦理道德问题逐渐凸显,将在课程中引入相关内容,培养学生的伦理意识。
关注伦理道德
结论与建议
06
人工智能教育的重要性
课程开发的必要性和紧迫性
实践成果的展示与分析
结论
建议与启示
完善教材和教学资源
为了更好地开设人工智能初步课程,需要不断完善教材和教学资源,包括编写高质量的教材、开发实用的教学软件和工具等。
课程内容
课程实施
课程评价
方案一:项目式学习
通过项目实践的方式,让学生亲身体验人工智能技术的实际应用,提高学习效果。
选取与人工智能相关的实际项目,如人脸识别、智能推荐等,让学生以小组形式进行实践和研究,引导他们了解和掌握相关技术和方法。
方案二:探究式学习
通过设置问题情境,引导学生主动探究和学习,激发他们的学习兴趣和思维能力。
一些学校的人工智能初步课程只注重理论知识的传授,而忽视了学生的实践能力和创新思维的培养,导致学生缺乏实际应用能力。
一些学校的人工智能初步课程缺乏与其他学科的交叉融合,不能很好地与实际生活和社会需求相结合,无法满足学生的多元化需求。
现有课程存在的问题
校本课程开发策略与实施方案
04
课程目标
校本课程开发策略
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。
人工智能初步课程现状与问题
03
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。

面向中职学生的人工智能课程设计与实践

面向中职学生的人工智能课程设计与实践

•引言•中职学生人工智能课程现状•人工智能课程设计•人工智能课程实践•面向中职学生的课程优化策略目•展望与总结录研究背景与意义人工智能技术的快速发展中职学生培养的需求研究意义研究目的与方法研究目的本研究旨在设计一套面向中职学生的人工智能课程体系,并探讨其实践应用效果。

研究方法采用文献调研、实证研究和案例分析等方法,首先对国内外相关研究进行梳理和评价,然后结合中职教育的特点,构建适合中职学生的人工智能课程框架和教学内容,最后通过实际教学案例的实施和效果评估,对课程设计的有效性和实用性进行验证。

中职学生特点分析030201人工智能课程现状分析1中职学生人工智能课程存在的问题23由于中职学生的基础知识水平相对较低,对于人工智能理论知识的理解和掌握存在一定难度。

学生对理论知识的理解困难现有的教学方式往往偏重于理论知识的传授,与实践操作结合不够紧密,导致学生难以将理论知识应用于实际操作中。

实践操作与理论知识的结合不足由于传统教学模式的限制,学生往往缺乏创新意识和创新能力,对于人工智能的实际应用和发展缺乏独立思考和探索精神。

学生缺乏创新意识和创新能力课程目标内容设计课程目标与内容设计教学方法教学手段教学方法与手段设计实验实训通过实验和实训项目,让学生亲自动手实践,加深对理论知识的理解,培养其解决实际问题的能力。

项目合作鼓励学生分组合作,共同完成一个综合性项目,培养其团队协作能力。

实践环节设计基础知识核心技术实践操作综合项目教学内容与过程教学评价与反馈平时成绩采用笔试和编程实践相结合的方式,考查学生对人工智能知识的掌握程度。

期末考试学生反馈教学案例分享将教学过程中的典型案例进行分享,为其他教师提供参考和借鉴。

学生作品展示将学生的实践作品和综合项目成果进行展示,让学生互相学习和交流。

教学反思总结对教学过程进行反思和总结,为今后的教学提供经验和启示。

教学成果展示调整教学内容,注重基础性强化基础知识注重理论联系实际精选课程内容03加强师生互动运用多种教学方法,提高教学效果01灵活运用多种教学方法02引入实际案例注重实验环节加强课程设计和综合实践加强实践环节加强实践环节,提高学生的实际操作能力研究成果的推广与应用推广应用本研究虽然取得了一定的成果,但仍存在一些不足之处。

指向智能素养的人工智能课程项目化学习活动设计

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。

学校人工智能课程方案模板

学校人工智能课程方案模板

一、课程背景随着人工智能技术的飞速发展,我国政府高度重视人工智能教育,将其纳入国家战略。

为培养适应新时代需求的人工智能人才,我校特制定本人工智能课程方案。

二、课程目标1. 培养学生具备人工智能基础知识,掌握人工智能技术的基本原理和应用方法;2. 培养学生具备良好的编程能力和创新意识,能够运用人工智能技术解决实际问题;3. 培养学生具备团队合作精神和沟通能力,能够适应人工智能行业的发展需求。

三、课程设置1. 课程体系(1)基础课程:人工智能导论、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等;(2)实践课程:Python编程、数据结构与算法、人工智能项目实践等;(3)专业课程:人工智能伦理、人工智能与法律、人工智能产业发展趋势等。

2. 课程安排(1)基础课程:每周2课时,共计48课时;(2)实践课程:每周2课时,共计32课时;(3)专业课程:每周1课时,共计16课时。

四、教学方法1. 讲授法:教师系统讲解人工智能基本原理和应用方法;2. 案例分析法:结合实际案例,分析人工智能技术的应用;3. 项目驱动法:通过项目实践,提高学生的实际操作能力;4. 小组讨论法:鼓励学生积极参与讨论,培养学生的团队合作精神;5. 在线学习:利用网络资源,提供自主学习机会。

五、教学评价1. 课堂表现:考察学生的出勤、课堂参与度、提问与回答问题等;2. 作业与实验:评估学生的编程能力和实践操作能力;3. 期末考试:测试学生对人工智能基础知识的掌握程度;4. 项目成果:评估学生在项目实践中的表现。

六、课程资源1. 教材:选用国内外知名人工智能教材,如《人工智能:一种现代的方法》、《深度学习》等;2. 在线资源:提供丰富的在线学习资源,如MOOC、教学视频等;3. 实践平台:搭建人工智能实验平台,为学生提供实践机会。

七、课程实施1. 组织教师进行课程培训,提高教师的人工智能教学能力;2. 建立课程教学团队,确保课程质量;3. 加强与企业的合作,引入实际项目,提高学生的实践能力;4. 定期举办人工智能竞赛和讲座,激发学生的学习兴趣。

人工智能专业课程体系

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

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

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。

人工智能_教学实践(3篇)

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2、CNN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就是什么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就是什么2、filter的主要用途就是什么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就是图像金字塔、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、以及其她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,但就是检测与定位二维码位置一直就是技术难点,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就是否为可用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与讯博客爬虫项目开发实战1、与讯博客博文数据爬虫实现思路分析2、目标数据提取与与讯博客页面分析3、Scrapy与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网络爬虫其她高级技术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,面试官瞧重您什么?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。

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