人工智能技术应用专业课程

人工智能的每一次飞跃发展，背后都是无数次实验室中的假设验证与数据迭代的成果。当人工智能教育走进校园，本应强调实践的实验教学环节却被简化，甚至被忽略。为了让人工智能教育回归其应有的实验本质，我们必须重新审视并重视实验教学的重要性。

实验教学是人工智能教育的核心环节，它不仅是知识的传递，更是能力的培养和思维的塑造。通过实验教学，学生可以从被动接受知识转变为主动解决问题，从单一技能训练走向复杂系统思维。这样的教学方式有助于培养出兼具技术素养与人文关怀的时代创新者。若忽视实验教学，可能会导致学生在学习过程中认知逻辑断裂、学科特性弱化以及教育价值流失。

为此，我们特地邀请了多位教育领域的专家和老师，分享他们在人工智能实验教学方面的实践经验和案例。希望通过这些真实的案例，为同样致力于人工智能教育的同行提供参考和启示。我们也期待更多的教育者能加入这场关乎未来的探索，不仅要成为技术应用的先锋，更要追寻教育的本质，在虚实交融的教学实验中找到新的突破口。

以下是本期专题的详细内容：

目录

卷首语

教育数字化转型的关键在于教师 曹培杰

4 让人工智能教育回归实验 谢作如、周晓蕾

探讨如何让人工智能教育重新聚焦于实验教学，分享实践经验和心得。

5 中小学人工智能教育中的实验设计 谢作如、周晓蕾

探讨在中小学阶段如何进行人工智能教育的实验设计，分享设计思路和方法。

9 设计在浏览器前端运行的人工智能实验

以AIRay在中小学人工智能通识课程中的应用为例 张敬云、周睿

介绍如何在浏览器前端设计并运行人工智能实验，以AIRay为例详细解读。

12 云算力助我开展AI实验教学

以《昆虫分类模型的训练》一课为例 刘正云、周晓蕾

分享如何利用云算力进行AI实验教学，以实际课程为例展示教学过程。

16 本地算力服务器支持下的人工智能教学和实践

以《Embedding和文本分类》一课为例 谢作如、林淼焱

探讨在本地算力服务器支持下如何进行人工智能教学和实践，分享实际教学经验。

专栏文章