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面向实践的人工智能教育教学方法创新
引言
人工智能学科交叉融合的教学模式强调在课程设置上打破学科壁垒。例如,人工智能与医学、法律、艺术、经济等领域的知识结合,培养学生具备多元化的知识体系。这种跨学科的知识结构不仅能帮助学生更好地理解AI技术的应用场景,还能激发他们的创新思维。
课程体系应采用模块化设计思路,将人工智能基础课程、核心技术课程、应用实践课程及前沿专题课程分层布局,实现循序渐进的知识传授与能力培养。基础课程模块负责夯实数学、编程及数据科学基础,核心技术模块涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等关键领域,应用实践模块通过案例
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