人工智能教育辅助课程内容设计方案.docVIP

人工智能教育辅助课程内容设计方案

TOC\o1-2\h\u20653第1章人工智能基础教育 3

291551.1人工智能概述 3

30241.1.1定义及基本概念 3

140311.1.2人工智能的核心技术 3

141241.2人工智能发展历程 4

120221.2.1创立与早期摸索 4

97661.2.2发展中的高潮与低谷 4

23961.2.3现阶段及未来趋势 4

61721.3人工智能的应用领域 4

191121.3.1教育领域 4

160771.3.2医疗领域 4

16461.3.3交通运输领域 4

115341.3.4金融领域 4

172981.3.5智能制造领域 4

61561.3.6日常生活领域 4

27905第2章编程语言基础 4

265342.1编程语言介绍 4

310072.1.1编程语言的分类 5

139952.1.2常见编程语言简介 5

14212.2Python编程基础 5

107562.2.1Python语法特点 5

210482.2.2Python基本数据类型 5

322612.2.3Python控制结构 5

76332.2.4Python函数与模块 6

254752.3Java编程基础 6

141122.3.1Java语法特点 6

210872.3.2Java基本数据类型 6

291352.3.3Java控制结构 6

260222.3.4Java类与对象 6

25244第3章机器学习基础 6

136883.1机器学习概述 7

97523.1.1机器学习基本原理 7

13593.1.2机器学习类型 7

200563.2监督学习 7

44493.2.1线性回归 7

141533.2.2逻辑回归 7

236023.2.3支持向量机 7

160063.2.4决策树 7

96153.3无监督学习 7

7263.3.1聚类分析 8

160103.3.2主成分分析 8

124883.3.3自编码器 8

18991第4章深度学习基础 8

197184.1深度学习概述 8

146024.1.1深度学习的基本概念 8

128804.1.2深度学习的发展历程 8

321854.1.3深度学习的主要应用领域 8

266874.2神经网络基础 9

110314.2.1神经元和神经网络结构 9

249014.2.2神经网络的工作原理 9

288724.2.3神经网络的训练方法 9

249644.3卷积神经网络 9

207884.3.1卷积神经网络的结构 9

75294.3.2卷积操作和池化操作 9

10654.3.3卷积神经网络的训练和应用 9

220764.4循环神经网络 9

214384.4.1循环神经网络的结构 10

112584.4.2循环神经网络的训练方法 10

279544.4.3循环神经网络的应用 10

22325第5章计算机视觉 10

117375.1计算机视觉概述 10

212065.2图像处理基础 10

297815.3目标检测 10

319765.4语义分割 11

170第6章自然语言处理 11

120026.1自然语言处理概述 11

5016.2词向量与词嵌入 11

43516.3语法分析 11

99276.4机器翻译 11

18859第7章语音识别与合成 12

280237.1语音识别概述 12

289487.2语音信号处理基础 12

71477.3语音识别技术 12

128787.3.1声学模型 12

170537.3.2 12

37727.3.3解码器 12

33117.3.4语音识别评价指标 12

75747.4语音合成技术 13

289437.4.1文本到语音（TexttoSpeech，TTS） 13

124847.4.2语音合成评价指标 13

92057.4.3语音合成在教育辅助课程中的应用 13

20837第8章人工智能与教育应用 13

67158.1教育领域的人工智能应用 13

229708.1.1智能辅导与答疑 13