AI智慧共享课｜用人工智能技术，学人工智能课程

用AI 学AI

　　今年9月，全国多所高校进一步深入实施教育数字化战略行动，开设人工智能课程，提高大学生人工素养和能力。作为人工智能技术和教育教学深度融合的探索成果，智慧共享课以知识图谱为基础，构建课程完整的知识架构，确保学生能够系统掌握学科的核心知识点；同时融入AI助教、AI资源发现等技术，不仅优化了教学方法，丰富了教学内容，更实现了个性化的学习路径，让教学更加精准、高效，是高校推动“智能+教育教学”和数智化人才培养的强大助力。

视频模式与图谱模式的混合学习

　　章节模式能让学生连贯地学习每个章节的课程视频并完成章节测试；图谱模式则侧重于从整体结构出发，探索各个知识点之间的关系并学习知识点所对应的教学资源。

AI助教小智与AI资源发现融入教学全过程

• AI资源发现：根据搜索的知识点智能推荐优质的视频、电子书等多模态资源，并对资源进行分析、拆解、切片。
• AI助教小智：基于大模型卓越的文本能力，为学生提供随问随答服务，实现高效精准的互动。

智慧共享课程推荐

　　本期特别推荐浙江大学、天津大学、哈尔滨工程大学、宁波大学、浙江师范大学、丽水学院建设的“人工智能系列”智慧共享课。课程内容融合数学、计算机科学、神经科学、认知科学等多个学科领域，不仅提供全面而系统的人工智能核心理论，还强调创新思维和实践能力的培养，为学生未来的职业发展奠定坚实的基础。欢迎各高校老师选课！更多智慧共享课程详见平台。

专业课推荐

01 人工智能引论

浙江大学
学分: 2 学时：33
本课程以“厚基础、强交叉、养品行、促应用”为理念，依循人工智能的历史发展主线，从其起源和计算载体开始，深入探讨了逻辑推理、问题求解、策略搜索到数据建模、深层学习等核心算法模型，并涵盖了机器学习、神经网络、强化学习、博弈论以及伦理安全等多维度内容。同时，课程聚焦于人工智能赋能应用的架构与系统，揭示其在实际应用中的潜力与限制，旨在构建一个完整的人工智能知识结构，培养学生对人工智能全局性认知，促进技术的向善利用。

课程大纲
第一章 人工智能概述
第二章 逻辑与推理
第三章 搜索求解
第四章 机器学习：监督学习
第五章 机器学习：无监督学习
第六章 深度学习
第七章 强化学习
第八章 人工智能博弈
第九章 人工智能未来发展和趋势
第十章 实验课
课程图谱：课程环状图谱、网状图谱和个性化图谱
知识点：62个知识点，92个知识关系
课程负责人：吴飞（浙江大学教授）

02 船舶与海洋工程智能仿真

哈尔滨工程大学
学分: 2 学时：28
本课程教学主要面向船舶与海洋工程专业，意在让学生能够运用专业知识和虚拟现实与人工智能技术手段进行船舶与海洋结构物的方案设计、技术设计、工艺设计、建造方案的仿真与评估。课程通过六章理论介绍，配合海洋平台安装虚拟仿真实验及海洋工程可视化仿真两个实践教学内容，目的在于让学生具备设计和实施船舶与海洋工程相关综合性仿真实验实践的能力，掌握与工程有关仿真实验实践方法；能够针对复杂工程问题，开发、选择与使用恰当的仿真工具进行分析或预测，并理解其可能产生的局限性；正确认识专业领域复杂工程的发展现状，并了解国家政策对专业领域发展的引导。

课程大纲
第一章 虚拟仿真技术
第二章 船舶运动控制与建模
第三章 船舶与海洋工程的虚拟仿真
第四章 船舶与海洋工程模拟器
第五章 大规模流场科学计算可视化
第六章 船舶与海洋工程领域虚拟仿真前沿
第七章 海洋平台安装虚拟仿真实验
第八章 海洋工程可视化仿真
课程图谱：课程环状图谱、网状图谱和个性化图谱
知识点：80个知识点，138个知识关系
课程负责人：昝英飞（哈尔滨工程大学副教授）

03 机器人技术基础

宁波大学
学分: 2 学时：28
机器人是典型的机电一体化装置，它是机械、电子、控制、检测、通信和计算机的有机融合。本课程是高等工科院校机械专业的一门本科专业课程，向学生系统地介绍机器人技术基础理论知识和前沿发展方向。通过课程学习，学生可了解机器人及其应用，掌握机器人系统组成、机构、运动分析、控制和使用的技术要点和基础理，对机器人有一个全面、深入的认知，培养综合运用所学基础理论和专业知识分析问题解决问题的能力。

课程大纲
第一章 绪论
第二章 机器人运动学
第三章 机器人动力学
第四章 机器人控制
第五章 机器人轨迹规划
第六章 机器人的机械结构设计
课程图谱：课程环状图谱、网状图谱和个性化图谱
知识点：129个知识点，291个知识关系
课程负责人：项四通（宁波大学副教授）