模块

下一代人工智能发展方向及高水平人才培养

知识点

下一代人工智能发展方向

我国人工智能基础理论和算法发展策略

人工智能高水平人才培养

教学时数

     4课时

教学目标

1. 让学生了解下一代人工智能的发展方向。

2. 掌握我国在人工智能领域的基础理论和算法发展策略。

3. 理解人工智能高水平人才培养的重要性和方法。

教学重、

难点

1．下一代人工智能的关键技术及其应用前景。

2. 我国人工智能基础理论和算法发展的现状与挑战。

3. 人工智能人才培养的策略和实践。

教学方法

任务驱动、案例分析、小组讨论、翻转课堂

教学内容及过程

设

计

1. **引入环节 (20分钟)**:

   -展示人工智能在各领域的应用短视频，如智能家居、智慧城市。

   -快速问答，了解学生对下一代人工智能的初步认识。

2. **什么是人工智能？ (40分钟)**:

   – 通过讲授和PPT展示，详细介绍5.1节的内容。

   -讲解无监督学习、联合学习、Transformer、神经网络压缩、生成式人工智能等关键技术。

   -讨论这些技术在实际应用中的潜力和挑战。

3. **小组活动 (20分钟)**:

   – 学生分组，每组选择一个关键技术进行深入研究。

   -各组准备一个简短的报告，并在课堂上做分享。

4. **我国人工智能基础理论和算法发展策略 (40分钟)

   -讲述5.2节的内容，使用案例分析我国在人工智能领域的策略。

   -强调数据与模型共同驱动、增强原始创新能力、加强系统性的顶层谋划和设计、增强自主能力以摆脱对进口技术的依赖等策略。

5. **人工智能高水平人才培养 (30分钟)

   -解释5.3节中提到的高端人才的重要性和全球性短缺问题。

   -讨论全球人工智能人才培养的新趋势和我国面临的挑战。

6. **学习建议分享 (30分钟)

   -根据5.3节内容，为学生提供学习资源、行业需求和职业发展的信息。

   -准备翻转课堂的录屏或视频，供学生课后复习。

作业

每位学生需提交一篇关于下一代人工智能发展方向的短论文，探讨其对未来社会的影响和个人学习计划。