人工智能技术应用教研室课程与教学已确认公开内容教师协作 ↗授权 Git 账号

2026—2027 学年 · 第一学期

课程与教学

找到课程,查看本周计划,带着具体问题开始交流。

高职 · 2026级课程组审阅稿

人机协同编程与工作流基础

能把想法拆解为对象、输入、输出、上下文约束与验收条件明确的小任务;能运行作品、解释关键执行路径并手工完成有限修改;能组织AI参与分析、实现和检查,审阅差异并根据测试验证决定如何处理结果;能使用Git记录、比较、恢复与整合修改;能交付一个可运行、可复现、可继续改进的小型作品,并说明一次关键工程决策。

学期计划
14 周
课程学时
56 学时
当前资料
2026.09.20-r1
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已整理三份教学文档与周计划;完整教案、课件尚未发布。

实验班 · S2修订稿(待课程组审阅)

深度学习与计算机视觉

同源真实IMU判断→小型一维网络与跨姿态验证→同产品视觉预览与CNN训练→按需拍摄、限定物品检测与反馈→带来源的视觉检索、图像解释和复核后再训练→目标端一致性、独立评价与个人迁移。

学期计划
18 周
课程学时
108 学时
当前资料
V1.1
查看周学习内容

已整理三份教学文档与周计划;完整教案、课件尚未发布。

实验班 · S1课程组审阅稿

AI工作流与开源工程

从演示进入工程 → 从独立探索到共同约定与适配器定义 → 组织AI与跨课接入 → 形成可持续迭代版本 → 深化个人主项目 → 交付不可伪造证据链与HANDOFF清单。

学期计划
18 周
课程学时
72 学时
当前资料
2026.09.20-r1
查看周学习内容

已整理三份教学文档与周计划;完整教案、课件尚未发布。

当前展示课程开发工作稿,教学采用版待负责人确认;具体授课日期以校历与课堂安排为准。

课程体系与建设进度

沿培养方案找课程;进入试点课程查看真实成果版本与协作状态。

专业资料

人才培养方案

2026级高职人工智能技术应用专业人才培养方案

20260907文件版(封面2026年5月) · 指定版本整理稿

师生交流

让问题有出处

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