實驗中學(xué)AI課程教學(xué)體系解析

智能實驗室的場景化教學(xué)

在配備專業(yè)設(shè)備的AI實驗室中，學(xué)生可直接操作商湯科技定制開發(fā)的教學(xué)平臺。該平臺集成超過20種基礎(chǔ)算法模型，支持學(xué)生進行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、目標檢測參數(shù)調(diào)整等實踐操作。特別設(shè)置的移動機器人實訓(xùn)區(qū)，配備激光雷達、運動控制模塊等專業(yè)組件。

教學(xué)過程中的能力培養(yǎng)

課程設(shè)計注重多維度能力培養(yǎng)體系，在完成遙感影像道路提取項目時，學(xué)生需要同時運用Python編程、數(shù)學(xué)建模和工程制圖三項技能。每周的課題匯報環(huán)節(jié)要求用英文闡述技術(shù)方案，有效提升學(xué)術(shù)表達能力。

• 跨學(xué)科知識整合能力
• 復(fù)雜問題解決能力
• 技術(shù)文檔撰寫能力

師資培養(yǎng)創(chuàng)新機制

學(xué)校建立雙師指導(dǎo)制度，由高校AI專家與本校教師組成教學(xué)團隊。定期舉辦的教師工作坊涵蓋TensorFlow框架應(yīng)用、教學(xué)案例設(shè)計等專題。新入職教師需完成累計120課時的專項培訓(xùn)，包括參與企業(yè)真實項目研發(fā)。

"通過參與無人機視覺導(dǎo)航系統(tǒng)的校企合作項目，我們獲得了寶貴的工程實踐經(jīng)驗，這對課堂教學(xué)的案例設(shè)計大有裨益。"——陳老師教學(xué)手記

課程建設(shè)核心支撐要素

教學(xué)成效的持續(xù)提升依賴三大支撐體系：校企共建的實訓(xùn)平臺、模塊化的課程資源庫、動態(tài)更新的評價機制。學(xué)校與商湯科技聯(lián)合開發(fā)的教學(xué)資源包，包含30個典型應(yīng)用場景案例和配套實驗數(shù)據(jù)集。

1. 專用GPU計算服務(wù)器集群
2. 開源硬件實踐套件
3. 項目式學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)