1. 课程定位与核心价值作为山东大学软件学院2025级本科生的专业基础课人工智能导论这门课承担着打开AI世界大门的钥匙角色。不同于高年级的专项技术课程这门课最核心的教学目标在于构建完整的认知框架——既要让学生理解人工智能的基本概念和发展脉络又要培养用AI思维分析问题的能力。我在实际教学中发现很多学生刚开始接触AI时容易陷入两个极端要么被各种酷炫的演示案例震撼认为AI是无所不能的魔法要么过度关注数学公式推导陷入只见树木不见森林的困境。因此我们在课程设计上特别强调三维平衡理论深度、实践能力和应用视野的有机结合。2. 课程模块设计解析2.1 基础理论模块这个模块约占32个课时采用从问题到方法的逆向教学设计。以图像分类任务为例我们会先让学生体验现成的CNN模型效果再逐步拆解背后的神经网络原理最后回到最基础的感知机模型。这种体验-拆解-重构的学习路径能有效避免传统教学中理论脱离实践的问题。关键知识点包括机器学习基本范式监督/无监督/强化学习神经网络的前向传播与反向传播损失函数与优化算法的选择策略模型评估的指标体系准确率、召回率等教学提示在这个模块要特别注意梯度消失问题的直观演示。我们开发了一个可视化工具可以实时显示不同网络深度下的梯度变化这个演示环节往往能让学生留下深刻印象。2.2 实践训练模块实验室环节采用Jupyter Notebook Colab的云原生环境包含12个递进式实验项目。最具特色的是我们设计的AI拼图任务学生需要像拼积木一样用提供的模块组件数据预处理、模型构建、训练循环等完成端到端的项目实现。典型实验包括手写数字识别MNIST数据集电影评论情感分析IMDb数据集基于强化学习的迷宫导航生成对抗网络GAN的图像生成2.3 伦理与安全专题这个创新模块聚焦AI系统的社会责任通过案例研讨形式开展。去年我们处理的真实案例包括人脸识别系统的性别偏见问题推荐算法造成的信息茧房自动驾驶的伦理困境电车难题变体学生需要分组完成伦理评估报告并使用SHAP等可解释性工具分析模型决策过程。这个环节极大地提升了学生的技术伦理意识。3. 特色教学资源3.1 自研实验平台我们开发了AI-Lab在线实验系统具有以下特点支持课程所有实验的一键环境部署内置GPU加速资源NVIDIA T4实验过程实时监控与错误诊断自动生成实验分析报告平台特别设计了错误博物馆功能会智能识别常见编码错误并展示往届学生的修正方案。3.2 案例数据库课程建设了包含200个标注案例的教学资源库每个案例包含问题描述与技术方案完整实现代码性能评估报告延伸思考问题这些案例覆盖医疗、金融、教育等12个垂直领域特别适合开展小组研讨。4. 考核评估体系采用多元化的评估方式理论知识闭卷考试30%实验项目6个核心实验40%创新挑战任选1个开放课题20%课堂参与案例研讨表现10%其中创新挑战环节最受学生欢迎。去年涌现的优秀项目包括基于YOLOv5的校园垃圾分类系统使用Transformer的课程问答机器人结合知识图谱的选课推荐系统5. 学习建议与资源对于准备修读这门课的学生我的实用建议是提前掌握Python编程基础特别是NumPy和Pandas培养数学直觉比死记公式更重要多参加Kaggle入门赛积累实战经验建立自己的AI错题本记录调试过程推荐的三本辅助教材《人工智能现代方法》第四版《Python机器学习手册》《深度学习入门基于Python的理论与实现》实验室每周三下午设有AI诊所由助教团队提供一对一辅导。我们还维护着一个活跃的课程论坛往届学生留下的技术问答已成为宝贵的知识库。这门课每年会根据技术发展更新约30%的内容。今年新增了扩散模型和多模态学习专题实验平台也升级支持了大型语言模型的微调训练。这种持续迭代确保了课程内容始终紧跟行业前沿。