第一期“CAA智能趣微課”成果

2023年中國自動(dòng)化學(xué)會(huì )推出“解密自動(dòng)化”科普系列，打造線(xiàn)上品牌“CAA智能趣微課”，面向中小學(xué)生及公眾普及AI技術(shù)。第一期課程由12位一線(xiàn)教師主導，通過(guò)項目實(shí)踐融合理論教學(xué)，涵蓋大語(yǔ)言模型編程應用、自然語(yǔ)言處理、計算機視覺(jué)（貓狗檢測等案例）、語(yǔ)音識別原理、知識圖譜構建及機器學(xué)習基礎。學(xué)員將系統接觸AI核心領(lǐng)域，在實(shí)踐項目中掌握基礎概念，培養數據建模思維與工程實(shí)現能力，實(shí)現高端科技資源的科普化轉化。

《第一期CAA智能趣微課》視頻在智向未來(lái)—科教資源服務(wù)平臺（https://ke.aice.org.cn/）上可以免費學(xué)習，對應如下課程摘要描述：

課程1：計算機視覺(jué)——如何處理計算機中的圖像（北京師范大學(xué)附屬實(shí)驗中學(xué) 張康）

計算機視覺(jué)最核心的研究對象就是圖像，了解并掌握圖像的表示和基本處理方法和原理是深入學(xué)習計算機視覺(jué)的基礎。本節課圍繞圖像的表示和處理這兩個(gè)主題展開(kāi)，需要注意的是圖像處理是一個(gè)很宏大的領(lǐng)域，本節課從最基礎、最核心的濾波入手，幫助大家了解圖像處理的一般過(guò)程，以Box Filter為例詳細介紹了其計算過(guò)程，希望學(xué)生能從計算的角度理解濾波。最后通過(guò)自己動(dòng)手編程實(shí)現，驗證自己是否真正了解計算過(guò)程并觀(guān)察濾波的實(shí)際效果。

課程2：計算機視覺(jué)——基于CNN的佩戴眼鏡檢測（成都七中八一學(xué)校 周由）

我國中小學(xué)生近視率較高，基于計算機視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行佩戴眼鏡檢測有助于了解中小學(xué)生近視狀況；此外，在一些特殊場(chǎng)合，也需要檢測人們是否佩戴眼鏡（例如護目鏡等）。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是解決計算機視覺(jué)任務(wù)的有力武器，本項目在知識層面包含了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )原理淺析、經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構分析、搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的工具介紹，在實(shí)踐層面則基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、網(wǎng)絡(luò )圖片訓練了可進(jìn)行佩戴眼鏡檢測的AI模型，該項目還可進(jìn)一步遷移至其他計算機視覺(jué)任務(wù)中。

課程3：計算機視覺(jué)——班級儲物柜的人臉解鎖系統（深圳實(shí)驗學(xué)校 曾晨怡）

當今，計算機視覺(jué)已經(jīng)與人們的日常生活密不可分，例如人臉識別、自動(dòng)駕駛、無(wú)人機、醫學(xué)影像分析、工業(yè)生產(chǎn)等等。在計算機視覺(jué)系統中計算機起代替人腦的作用，但并不意味著(zhù)計算機必須按人類(lèi)視覺(jué)的方法完成視覺(jué)信息的處理。計算機視覺(jué)可以根據計算機系統的特點(diǎn)來(lái)進(jìn)行視覺(jué)信息的處理。本課以身邊真實(shí)情境入手—班級儲物柜人臉識別系統，教師引導學(xué)生共同探究人臉識別的步驟和過(guò)程、人眼識別與機器識別的差異對比。通過(guò)建立人臉庫、人臉對比、人臉檢測的過(guò)程，編程實(shí)現人臉識別的功能，從而培養學(xué)生的計算思維和人工智能素養，增強學(xué)生的信息意識和信息社會(huì )責任。

課程4：計算機視覺(jué)——貓狗識別與貓狗檢測（中國人民大學(xué)附屬中學(xué)豐臺學(xué)校 金鑫）

計算機視覺(jué)是人工智能領(lǐng)域的重要分支之一，它通過(guò)算法和技術(shù)讓計算機能夠理解和解釋圖像或視頻中的信息。圖像識別和目標檢測是計算機視覺(jué)領(lǐng)域的兩大主要研究方向。本課程以生活中最為常見(jiàn)的可愛(ài)動(dòng)物貓狗作為識別主體，讓學(xué)生借助openinnolab平臺體驗機器學(xué)習的全過(guò)程，實(shí)現計算機視覺(jué)的兩大任務(wù)。學(xué)生在經(jīng)歷圖像數據采集與處理、模型選擇與訓練、參數評估與調整及模型推理與優(yōu)化過(guò)程中，了解MobileNet、ResNet、SSD_Lite、Yolo等常見(jiàn)的計算機視覺(jué)模型，掌握圖像識別和目標檢測任務(wù)的基本流程，學(xué)會(huì )計算機視覺(jué)技術(shù)的實(shí)現方法，并能遷移至其他計算機視覺(jué)項目進(jìn)行研發(fā)應用。

課程5：計算機視覺(jué)——手勢控制無(wú)人機（重慶一中 陳�。�

本次課程旨在讓學(xué)生了解人工智能分類(lèi)及應用領(lǐng)域，通過(guò)簡(jiǎn)單知識講解理解機器學(xué)習和人工神經(jīng)網(wǎng)的原理，最后通過(guò)項目開(kāi)發(fā)實(shí)踐，加深對所學(xué)知識的理解。手勢控制無(wú)人機，如果語(yǔ)言編程來(lái)實(shí)現，需要具備一定語(yǔ)言編程能力。本次課程結合大疆教育平臺，讓學(xué)生體驗深度學(xué)習如果獲取數據集、訓練集、通過(guò)模型訓練、模型部署等環(huán)節，激發(fā)學(xué)習人工智能興趣，看懂訓練后各種參數。通過(guò)本課程學(xué)習明白人工智能并非遙不可及，縱然零基礎，我們也可通過(guò)學(xué)習基礎知識來(lái)開(kāi)啟人工智能大門(mén)。

課程6：自然語(yǔ)言處理——分析語(yǔ)言中包含的情感（北京師范大學(xué)昌平附屬學(xué)校 索金濤）

本課是要帶領(lǐng)學(xué)生們了解自然語(yǔ)言處理的基本概念、關(guān)鍵任務(wù)、應用和歷史。在這個(gè)過(guò)程中，學(xué)習基于詞典情感分析的研究方法，是通過(guò)制定一系列的情感詞典和規則，對文本拆解、關(guān)鍵詞提取，計算情感值，最后通過(guò)情感值來(lái)判斷文本的情感傾向。學(xué)生們通過(guò)“如何分析用戶(hù)評價(jià)”項目，從項目主題確定、研討探究方案、項目方案實(shí)施、項目協(xié)作及結果展示和項目總結五個(gè)階段開(kāi)展內容的學(xué)習。逐漸理解基于情感詞典的情感分析實(shí)現過(guò)程，將知識進(jìn)行遷移，解決生活實(shí)際問(wèn)題。

課程7：自然語(yǔ)言處理——利用大語(yǔ)言模型輔助編程和項目（北京市十一學(xué)校 張煒其）

本課程旨在介紹如何利用近年來(lái)開(kāi)始廣泛應用的ChatGPT等大語(yǔ)言模型來(lái)輔助計算機科學(xué)類(lèi)課程的學(xué)習。課程以一個(gè)簡(jiǎn)單的天氣提醒助手項目，在介紹爬蟲(chóng)等基本概念的基礎之上，借助大語(yǔ)言模型的AI工具，在完全不動(dòng)手寫(xiě)代碼的情況下，通過(guò)文字描述讓AI工具生成了可以直接使用的代碼。以此為例作為拋磚引玉，希望越來(lái)越多的學(xué)生可以利用AI工具提升學(xué)習和生活的效率，越來(lái)越多的教師可以來(lái)思考如何更好地將AI工具融合到課程的設計與實(shí)踐中來(lái)，一起探索AIGC時(shí)代的新型課堂。

課程8：數據處理與機器學(xué)習——以天氣氣候為例的大數據分析（深圳寶龍外國語(yǔ)學(xué)校 謝瑋）

本課程旨在通過(guò)使用Python對每日天氣數據進(jìn)行分析和可視化，幫助學(xué)生體驗數據分析和機器學(xué)習的過(guò)程�！皵祿�分析與可視化”——學(xué)習使用Python的數據分析庫（如Pandas和NumPy）和可視化庫（如Matplotlib）對天氣數據進(jìn)行分析和可視化，以展示數據的趨勢和規律�！皺C器學(xué)習初步”——介紹機器學(xué)習的基本概念和算法，并引導學(xué)生使用Python實(shí)現簡(jiǎn)單的機器學(xué)習模型，從而預測未來(lái)的天氣情況。

課程9：數據處理與機器學(xué)習——開(kāi)水放冰箱的溫度下降規律研究（北京市十一學(xué)校 吳孟月）

當真實(shí)情境中的問(wèn)題遇到人工智能，現實(shí)問(wèn)題如何轉化為計算機可以求解的問(wèn)題？求解數學(xué)問(wèn)題真的不需要做實(shí)驗嗎？得到的一堆“雜亂”數據應該如何處理？怎樣才能知道我們求得的是真實(shí)問(wèn)題中的真實(shí)的解？計算誤差越小一定就是最優(yōu)解嗎？“熱水放冰箱多久才能冰冰涼”的背后究竟蘊藏著(zhù)多少奧秘？本節課將帶你一一探索！

課程10：數據處理與機器學(xué)習——用戶(hù)購買(mǎi)行為的聚類(lèi)分析（烏魯木齊八一中學(xué) 李天宇）

人們在享受“互聯(lián)生活”帶來(lái)便捷的同時(shí)，往往伴隨著(zhù)上網(wǎng)“成癮”的現象，我們面對這些賞心悅目、淘盡天下、通曉古今的軟件為什么會(huì )“無(wú)法自拔”呢？一剎那間，產(chǎn)生“知我者，莫若‘軟件’也”的錯覺(jué)。一起通過(guò)網(wǎng)購平臺提供的“精準服務(wù)”，了解機器“眼中”的用戶(hù)行為，探析“精準推薦”背后的智能原理，解密“人以群分”的計算之道。

課程11：知識工程——基于知識圖譜的問(wèn)答系統（北京第十二中學(xué) 張藝涵）

目前感知智能技術(shù)日趨成熟，人工智能的進(jìn)一步發(fā)展則是認知智能。知識圖譜是谷歌公司為優(yōu)化搜索過(guò)程而推出的人工智能技術(shù)，涉及知識工程、自然語(yǔ)言處理、機器學(xué)習、圖數據庫等多個(gè)領(lǐng)域，是認知智能的核心技術(shù)，在很多行業(yè)具有廣泛的應用前景。本課程理論與實(shí)踐相結合，選擇學(xué)生熟悉的知識領(lǐng)域——“紅樓夢(mèng)”為教學(xué)案例，分為三個(gè)部分：知識抽取與融合、知識圖譜的構建與查詢(xún)、問(wèn)答系統的構建，帶學(xué)生了解什么是知識圖譜？如何構建知識圖譜？以及知識圖譜如何應用？本課程難度系數不高，可操作性較強。學(xué)完本課程后，學(xué)生可以自主構建一個(gè)小型的知識圖譜并進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢(xún)操作。

課程12：語(yǔ)音識別——探究語(yǔ)音識別的原理（中山市中山紀念中學(xué) 易錫添）

語(yǔ)音識別技術(shù)是一種讓計算機“聽(tīng)懂”人類(lèi)語(yǔ)言的技術(shù)。它的原理主要是通過(guò)分析語(yǔ)音信號中的特征，將人類(lèi)語(yǔ)音轉換成計算機可理解的文本或指令。本課程將帶領(lǐng)大家走進(jìn)語(yǔ)音識別技術(shù)的世界，從原理到應用，全面介紹語(yǔ)音識別技術(shù)的基本原理、算法及應用。我們將通過(guò)幾個(gè)實(shí)踐探究活動(dòng)，深入剖析語(yǔ)音識別技術(shù)的基本原理，如聲音輸入、MFCC倒譜特征提取、基于深度全序列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（DFCNN）的聲學(xué)模型匹配、基于維特比算法的語(yǔ)言模型匹配等。通過(guò)本課程的學(xué)習，大家將了解語(yǔ)音識別技術(shù)的基本原理、影響因素及應用場(chǎng)景，掌握語(yǔ)音識別技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應用方法，并能夠利用語(yǔ)音識別技術(shù)解決實(shí)際問(wèn)題。

第二期“CAA智能趣微課”成果

繼2023年，中國自動(dòng)化學(xué)會(huì )面向全國中小學(xué)生及廣大社會(huì )公眾開(kāi)設第一期“CAA智能趣微課”線(xiàn)上品牌科普活動(dòng)，2024年，中國自動(dòng)化學(xué)會(huì )陸續發(fā)布第二期“CAA智能趣微課”系列課程。

在第二期系列課程中，共邀請13位來(lái)自中學(xué)的一線(xiàn)資深教師與大家共同探索人工智能領(lǐng)域的奧秘。每位教師將結合自身在教學(xué)實(shí)踐中積累的經(jīng)驗，指導學(xué)員完成一個(gè)實(shí)際的人工智能項目。通過(guò)這些精心設計的項目活動(dòng)，學(xué)員不僅能夠初步了解大語(yǔ)言模型（例如ChatGPT）在青少年科技創(chuàng )新中的應用潛力，還將首次接觸到利用計算機技術(shù)分析古詩(shī)詞等文本內容的技術(shù)方法——即自然語(yǔ)言處理技術(shù)的應用實(shí)例。

此外，課程還涵蓋從圖像分析到姿態(tài)檢測、手球識別等一系列基于計算機視覺(jué)技術(shù)實(shí)現的功能演示。最終目標是幫助參與者建立起對數據分析重要性的認識以及構建有效模型的能力（機器學(xué)習）。整個(gè)學(xué)習過(guò)程強調理論與實(shí)踐并重的原則，力求讓每位參與者在動(dòng)手操作的同時(shí)深入理解相關(guān)理論知識背景。期望通過(guò)本系列課程的學(xué)習，大家能夠掌握關(guān)于人工智能的一些基本概念及其工作原理，并激發(fā)進(jìn)一步探究的興趣。

《第二期CAA智能趣微課》視頻在智向未來(lái)—科教資源服務(wù)平臺（https://ke.aice.org.cn/）上可以免費學(xué)習，對應如下課程摘要描述：

課程1：大語(yǔ)言模型助力科創(chuàng )研學(xué)（中國人民大學(xué)附屬中學(xué)豐臺學(xué)校 金鑫）

大語(yǔ)言模型的出現讓我們的時(shí)代發(fā)生了翻天覆地的變化。在A(yíng)IGC時(shí)代，如何正確高效地使用大語(yǔ)言模型成為學(xué)生亟須學(xué)習的技能，而國外大語(yǔ)言模型的諸多限制，讓我們無(wú)法正常使用大語(yǔ)言模型。本節課以科創(chuàng )研學(xué)為切入點(diǎn)，在讓學(xué)生理解科創(chuàng )研學(xué)的意義基礎上，介紹了科創(chuàng )研學(xué)主題的立題方法，介紹了常用的大語(yǔ)言模型類(lèi)型并講述了在本地部署大語(yǔ)言模型的方法，消除了學(xué)生本地使用大語(yǔ)言模型的技術(shù)壁壘。同時(shí)本節課中，教師詳細闡述了如何基于大語(yǔ)言模型開(kāi)展科創(chuàng )研學(xué)的路徑，以期為同學(xué)們的科創(chuàng )研學(xué)之旅打開(kāi)新思路。

課程2：生成式人工智能原理——以CILP模型的圖文理解為例（浙江省溫州科技高級中學(xué) 林淼焱）

本課程基于各類(lèi)大語(yǔ)言模型的底層“CLIP”模型設計，借助圖文信息的相似度比較，探索大模型理解圖片與文本背后的原理。學(xué)生將學(xué)習如何利用編程語(yǔ)言和AI工具，將圖像、文字等多媒體信息轉換成計算機可處理的數據，并運用這些數據進(jìn)行創(chuàng )意表達和問(wèn)題解決。

課程3：計算機視覺(jué)——智能識別精靈（上海市浦東新區福山證大外國語(yǔ)小學(xué) 張沁漾）

《智能識別精靈》課程是一門(mén)融合人工智能技術(shù)的創(chuàng )新實(shí)踐課程。本課程結合真實(shí)的項目情境，以設計一款能識別植物的“智能識別精靈”為核心項目，旨在引導學(xué)生深入理解圖像識別的原理和應用，培養學(xué)生的計算思維和創(chuàng )新能力。本節課包括掌握圖像識別技術(shù)的基礎知識，熟悉人工智能編程工具的應用；結合“模型拼搭+智能編程Dbit+”動(dòng)手實(shí)踐制作設計的“智能花精靈”，鼓勵學(xué)生進(jìn)行個(gè)性化設計與創(chuàng )新通過(guò)項目實(shí)踐，提升學(xué)生的編程能力和問(wèn)題解決能力；培養學(xué)生的團隊協(xié)作和溝通能力，激發(fā)他們對人工智能技術(shù)的興趣和熱情。

課程4：圖像顏色識別與主色提取——探秘服裝配色（北京市第八中學(xué) 蘧征）

顏色是圖像中最直觀(guān)的特征之一，識別顏色對于圖像處理、物體檢測等具有重要的意義。本課程以圖像顏色為核心研究對象，基于“服裝配色”的實(shí)踐項目，引導學(xué)生探究識別圖像顏色與提取主要顏色的原理與方法。課程以如何獲取圖像中的服裝搭配顏色為核心問(wèn)題，啟發(fā)學(xué)生逐步分析與思考，開(kāi)展計算機如何存儲圖像、如何識別某個(gè)區域的顏色、如何提取圖像主色三個(gè)子問(wèn)題的研究，學(xué)習圖像數字化，利用OpenCv識別圖像顏色，以及K-means聚類(lèi)算法的原理與方法等。通過(guò)編程實(shí)踐，讓學(xué)生體驗利用人工智能解決問(wèn)題的過(guò)程與方法。

課程5：姿態(tài)識別之蹲起識別與計數（首都師范大學(xué)附屬中學(xué) 賈媛媛）

姿態(tài)識別是計算機視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，本節課我們利用姿態(tài)識別技術(shù)完成蹲起動(dòng)作的識別與計數項目。項目?jì)热葜饕�包括數據的采集與制作、使用Mediapipe庫來(lái)提取人體姿態(tài)關(guān)鍵點(diǎn)、分別通過(guò)計算人體關(guān)鍵點(diǎn)之間的角度變化和KNN算法，實(shí)現對蹲起動(dòng)作的識別與計數。課程將從靜態(tài)圖像的識別過(guò)渡到動(dòng)態(tài)視頻的識別與計數，展示如何將理論應用到實(shí)際場(chǎng)景中。經(jīng)過(guò)動(dòng)手編程實(shí)踐，學(xué)生將不僅掌握姿態(tài)關(guān)鍵點(diǎn)的提取方法，還可學(xué)會(huì )如何結合數學(xué)計算和機器學(xué)習算法進(jìn)行姿態(tài)識別，這將為他們在人工智能領(lǐng)域的探索和創(chuàng )新應用打下堅實(shí)的基礎。

課程6：基于XEdu和BaseML的手球行為識別（溫州市繡山中學(xué) 洪丹妮）

課程針對足球比賽中手球行為爭議判罰的問(wèn)題，引導學(xué)生分析問(wèn)題、探索技術(shù)，設計解決方案，讓學(xué)生認識并實(shí)踐圖像目標檢測和分類(lèi)技術(shù)，制作足球手球行為識別系統，實(shí)現手球行為智能判斷。學(xué)生不僅要從數據多樣性、規模性、準確性角度出發(fā)，收集和整理數據，并通過(guò)圖像標注實(shí)現足球數據集的初步構建，還會(huì )體驗運用OpenInnoLab平臺的MMedu計算機視覺(jué)庫和BaseML傳統機器學(xué)習庫，分別實(shí)現足球目標檢測模型和手球分類(lèi)模型訓練與推理的過(guò)程，在實(shí)踐中逐步理解目標檢測、圖像分類(lèi)、人體關(guān)鍵點(diǎn)提取、K近鄰算法的概念和實(shí)現方式，最終完成足球手球行為識別系統的設計與制作。

課程7：邊緣和邊緣檢測（北京師范大學(xué)附屬實(shí)驗中學(xué) 張康）

計算機視覺(jué)最核心的研究對象就是圖像，了解并掌握圖像的表示和基本處理方法和原理是深入學(xué)習計算機視覺(jué)的基礎。本節課在上節微課《圖像的表示和處理》的基礎上重點(diǎn)介紹底層視覺(jué)中的邊緣和邊緣檢測算法，本節課先介紹了邊緣的概念和邊緣在視覺(jué)中的作用和價(jià)值，接著(zhù)學(xué)習Sobel算法的核心原理，了解Canny算法的核心步驟，最后通過(guò)自己動(dòng)手編程實(shí)現，驗證自己是否真正了解計算過(guò)程并觀(guān)察邊緣檢測的實(shí)際效果。

課程8：初識手寫(xiě)字體識別（山東省青島第九中學(xué)蔡榮嘯）

在深度學(xué)習領(lǐng)域中，TensorFlow作為開(kāi)源的機器學(xué)習框架，因其高效性、易用性和強大的社區支持，成了廣大開(kāi)發(fā)者和研究者們的首選工具。而手寫(xiě)字體識別（Handwritten Digits Recognition）作為計算機視覺(jué)和機器學(xué)習的經(jīng)典案例之一，是初學(xué)者了解深度學(xué)習原理和應用的絕佳途徑。

課程9：我教機器識別物體——感知機器學(xué)習（中國人民大學(xué)附屬中學(xué) 彭惠群 王璐）

本課程旨在引導學(xué)生探索機器學(xué)習的奧秘，以更好地理解技術(shù)原理及其發(fā)展脈絡(luò )。在課程中，我們將機器學(xué)習與人類(lèi)學(xué)習對比，幫助學(xué)生認識到二者的異同。同時(shí)，我們將機器學(xué)習與人類(lèi)學(xué)習“雙線(xiàn)貫通”，即把人類(lèi)對概念認知的明線(xiàn)（是非、形象、抽象）與機器學(xué)習過(guò)程的暗線(xiàn)（可教、受限、偏見(jiàn)）相對應。

課程10：什么影響了你的成績(jì)——線(xiàn)性回歸（北京十一學(xué)校龍樾實(shí)驗中學(xué) 張麗輝）

在本課程中，將通過(guò)探討影響學(xué)生成績(jì)的各種因素，深入了解人工智能中的線(xiàn)性回歸算法。將從實(shí)際問(wèn)題出發(fā)，分析哪些因素對學(xué)生成績(jì)有顯著(zhù)影響，并通過(guò)數據建模和分析，演示線(xiàn)性回歸算法如何用于預測和優(yōu)化。課程內容涵蓋數據預處理、模型訓練與評估，以及結果的解釋和應用。通過(guò)理論講解與實(shí)踐操作相結合的方式，幫助學(xué)生掌握線(xiàn)性回歸算法的基本原理和實(shí)用技巧，為學(xué)生進(jìn)一步學(xué)習人工智能打下堅實(shí)基礎。

課程11：強化學(xué)習之遺傳算法（北京市新英才學(xué)校 魯家鈺）

遺傳算法是一個(gè)經(jīng)典的強化學(xué)習的算法，因其模擬了生物界中的遺傳演化的過(guò)程，因此而得名。在本節課中，首先將了解機器學(xué)習三大范式之一強化學(xué)習的主要特點(diǎn)、基本概念和應用場(chǎng)景。然后通過(guò)分析生物演化的過(guò)程和原理， 理解如何使用遺傳算法來(lái)實(shí)現強化學(xué)習。最后，將通過(guò)一個(gè)專(zhuān)門(mén)為本課程研發(fā)的《吃豆子》小游戲，直觀(guān)地看到遺傳算法是如何工作的，以及知道影響遺傳算法訓練效果的若干關(guān)鍵參數。

學(xué)生通過(guò)參與Code Studio的互動(dòng)關(guān)卡，訓練人工智能機器人識別魚(yú)類(lèi)——是魚(yú)非魚(yú)（是非概念）、形狀顏色（形象概念）、情緒狀態(tài)（抽象概念），從而了解機器學(xué)習的一般過(guò)程，包括樣本的輸入、標簽的選擇與特征的提取，以及了解如何利用模型進(jìn)行訓練、測試和預測。

在互動(dòng)活動(dòng)中，學(xué)生還將感受樣本量的大�。〝祿�的量）與標簽的準備率（數據的質(zhì)）對于機器學(xué)習效果的影響，并體會(huì )機器在人類(lèi)“可教”的基礎上，卻“受限”于人類(lèi)的訓練以及機器學(xué)習受到人類(lèi)“偏見(jiàn)”的影響，進(jìn)而反思人工智能的便利與挑戰，增強自我判斷意識，增強社會(huì )責任感，為更負責任地使用人工智能奠定基礎。

課程12：基于K-Means的聚類(lèi)算法實(shí)踐（杭州外國語(yǔ)學(xué)校 萬(wàn)春彬）

聚類(lèi)算法在機器學(xué)習領(lǐng)域中占據著(zhù)舉足輕重的地位，它構成了無(wú)監督學(xué)習領(lǐng)域的核心基石。在本課程中，將通過(guò)三個(gè)生動(dòng)具體的實(shí)例——水果分類(lèi)、水果堆的歸類(lèi)以及一組數的集合分類(lèi)，來(lái)深入淺出地介紹聚類(lèi)算法的相關(guān)概念和知識。為了讓學(xué)生對數據集有更直觀(guān)、更貼近實(shí)際的理解，我們采用圖片、表格等多種形式，對鳶尾花及其數據集進(jìn)行對照解析。這種直觀(guān)的教學(xué)方式將幫助學(xué)生建立起對數據集的深刻認識。在實(shí)戰演練環(huán)節，將不僅停留在代碼的調用層面，而是通過(guò)詳盡的代碼講解、運行演示以及手動(dòng)推演過(guò)程的對照，引導學(xué)生深入理解聚類(lèi)算法的原理和過(guò)程。特別地，將通過(guò)一維特征樣本數據的手動(dòng)推演，將聚類(lèi)算法的內在機制完美呈現，達成“原理講懂、講透”的教學(xué)目標。

課程13：數字人文——文本挖掘重讀詩(shī)詞（北京市十一學(xué)校 韓思瑤）

數字人文（Digital Humanities）是一個(gè)跨學(xué)科領(lǐng)域，它利用數字工具和方法來(lái)分析、解釋和呈現人文學(xué)科中的數據和文本，如文學(xué)、歷史、藝術(shù)、音樂(lè )和考古學(xué)等。文本挖掘（Text Mining）結合自然語(yǔ)言處理（NLP）、數據挖掘、機器學(xué)習、統計學(xué)和信息檢索等技術(shù)去發(fā)現文本中的模式、趨勢和關(guān)聯(lián)，從而幫助人們做出更明智的決策。

本單元利用數據分析以及人工智能技術(shù)更好地理解詩(shī)詞的發(fā)展以及背后的規律，幫助我們從數據的角度理解詩(shī)詞，欣賞詩(shī)詞之美。本節課選取其中三個(gè)問(wèn)題：熟讀唐詩(shī)三百首——如何快速獲取唐詩(shī)數據，唐詩(shī)中的“以人為本”——詩(shī)詞的字頻統計，唐詩(shī)何以勝我朝——探索詩(shī)歌鼎盛時(shí)期，幫助大家理解大數據分析的一般過(guò)程，并能動(dòng)手實(shí)踐從數據角度挖掘詩(shī)詞文本中的潛在現象。（來(lái)源：中國自動(dòng)化學(xué)會(huì )）