【教研科】人工智能应用集成课程

人工智能应用集成课程

序号

章

节（课时名称）

课时

理论

实践

1

人工智能基础知识

人工智能基础知识引入（人工智能发展历程、主要应用场景）

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2

人工智能政策法律及伦理

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机器学习基本概念（监督学习、无监督学习、强化学习等）

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2

人工智能算法选型及调优

机器学习与深度学习的区别（特征工程vs 自动特征提取、数据规模、算力需求、应用场景对比）

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2

常见人工智能应用案例（图像、语音、自然语言处理）

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3

深度学习框架基础与应用

深度学习框架简介

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2

国产化深度学习框架介绍（PaddlePaddle/MindSpore 等）

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4

人工智能应用集成基础

人工智能应用集成实现基础

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2

人工智能应用集成实现典型应用

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5

人工智能应用集成需求分析

人工智能应用的用户需求收集与分析

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2

人工智能应用集成需求分析文档规范

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6

人工智能应用集成设计开发

人工智能应用模块开发步骤

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2

人工智能应用集成设计开发案例

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7

人工智能应用集成交付

人工智能应用集成的交付及实施

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2

人工智能应用集成产品交付案例

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8

人工智能应用集成运维

人工智能产品部署基础技术及方法

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4

基于手册的人工智能产品运维方法

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运维日志分析与文档撰写方法

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9

实操练习

深度学习开发环境实战：PyTorch从零搭建

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2

人工智能应用开发主流框架认知实践

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10

实操练习

多模态数据分析与可视化：从图像、语音到文本

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2

计算机视觉入门：CNN图像分类模型实战

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11

实操练习

深度卷积网络实战：DenseNet模型与应用可视化

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2

自然语言处理实践：日志数据的聚类分析与异常检测

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12

实操练习

AIGC教育应用：提示词工程驱动课程设计（无代码）

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4

语音AI应用开发：调用云API快速构建智能语音系统

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零代码AI智能体开发：Coze平台快速构建科研助手（无代码）

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13

实操练习

行业AI助手实战：构建你的智能城市出行管家（无代码）

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4

AI数字人创作：打造交互式大模型教学助手（无代码）

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赋能创意行业：AI智能体在室内设计中的实践（无代码）

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