Python人工智能編程，是以時下流行編程語言Python為主，依托19年科技素質(zhì)教育經(jīng)驗，研發(fā)的一套系統(tǒng)的少兒科技素質(zhì)教育體系，培養(yǎng)孩子的編程思維和綜合能力。Python人工智能編程課程是一門旨在教授學生如何使用Python編程語言開發(fā)人工智能應用程序的課程。該課程涵蓋了人工智能的基本概念和技術(shù)，以及如何使用Python庫和工具來構(gòu)建和訓練人工智能模型。
01
青少兒Python人工智能編程學習內(nèi)容
三年級+
Level1 | 四年級+
Level2 | 五年級+
Level3 | 六年級+
Level4 | 七年級+
Level5 |
Python
趣味游戲編程 | Python
智能場景編程 | Python
WEB網(wǎng)頁編程 | PythonWEB服務(wù)器
蟋哎程 | Python人工智能算法編程 |
Python語言基礎(chǔ) | Python
語言人工智能初步 | JavaScript
HTML
Css | Python WebMySQL數(shù)據(jù)庫 | 語音識別圖像識別機器學習深度學習 |
Python編程應用 | 網(wǎng)絡(luò)安全 | HTML5應用程序開發(fā) | 數(shù)據(jù)庫管理 | 窈兒奈管理 |
四級 | 五級 | 六級 | 七級 | 八級 |
六學指的是按照碼上回顧、碼上講、群策群力、查缺補漏、親自出碼、一碼當先六步進行教學。
通過編程的方式讓孩子回顧以往知識。編程過程中可以不斷觀察每個孩子的編程情況，及各個知識點的掌握程度。
1
根據(jù)群策群力環(huán)節(jié)的結(jié)果，針對大多數(shù)孩子存在的共性問題，再次進行強化說明。
2
這個環(huán)節(jié)中會有計算機英語、項目目標展示、知識點講解及碼到成功等環(huán)節(jié)來剖析主要內(nèi)容。
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孩子完成編程知識總結(jié)，用于檢驗對知識點的掌握程度。對每個孩子的編程實現(xiàn)過程及結(jié)果進行一個對一個去分析，并對孩子的知識漏洞再次進行彌補，確保孩子能完全掌揮。
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以小組的形式對給出的編程題目進行討論或編程，鍛煉語言表達、團隊合作等能力。
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把家長納入學習編程過程中，對孩子的編程情況進行反饋，解決孩子自制力不強的情況，同時加強互動與交流。
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通過學習Python人工智能編程課程，學生將能夠掌握Python編程語言和人工智能的基本概念和技術(shù)，并能夠使用Python庫和工具來開發(fā)人工智能應用程序。這將為他們進一步深入研究和應用人工智能領(lǐng)域打下堅實的基礎(chǔ)。
理解智能化
打開孩子的眼界和思路,讓孩子以未來科技的視角理解未來智能世界的變化,用編程的思維去分析內(nèi)在的原理。
創(chuàng)新創(chuàng)造
編程過程不是一成不變的，在方方面面都能讓孩子獨立思考，并且引導孩子創(chuàng)新創(chuàng)造，讓小朋友擁有競爭力。
解決問題
代碼需要不斷的調(diào)試,程序會經(jīng)常出現(xiàn)Bug,需求經(jīng)常變更,孩子在解決問題的過程中不斷的成長,沒有什么比編程更能鍛煉人解決問題的能力。
嚴謹習慣
編程語言很精密。一個符號的缺失或語句順序打亂會導致程序不能運行或結(jié)果大相徑庭。編程可以培養(yǎng)嚴謹?shù)牧晳T
邏輯思維
編程是強度很大的腦力勞動。軟件學科完全出自人的大腦的抽象、設(shè)計和歸納。編程活動對于培養(yǎng)人的數(shù)學邏輯思維大的好處。
團隊協(xié)作
Python人工智能編程通常需要團隊合作，兒童可以通過合作解決問題，培養(yǎng)團隊合作和溝通能力。
1 專業(yè)與趣味 專業(yè)：設(shè)計專業(yè)，符合少兒認知規(guī)律和特點
趣味：游戲案例驅(qū)動，讓課堂不再枯燥
2 目標明確化 研發(fā)標準化：編程教研老師設(shè)計研發(fā)
學習目標明確：學完所有內(nèi)容，將具備軟件工程師的能力
3 內(nèi)容體系化 完善的學習內(nèi)容，適合6-18歲全年齡段孩子的編程學習
Python基礎(chǔ)知識：學生將學習Python編程語言的基本語法、數(shù)據(jù)類型、控制流程和函數(shù)等基礎(chǔ)知識。這些知識將為后續(xù)的人工智能編程打下基礎(chǔ)。
人工智能基礎(chǔ)：學生將學習人工智能的基本概念，包括機器學習、深度學習、自然語言處理和計算機視覺等。他們將了解這些技術(shù)的原理和應用，并掌握如何選擇適當?shù)募夹g(shù)來解決實際問題。
Python庫和工具：學生將學習使用Python的各種庫和工具來開發(fā)人工智能應用程序。這些庫包括NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow等，它們提供了豐富的功能和算法來處理和分析數(shù)據(jù)、構(gòu)建和訓練模型。
項目實踐：學生將通過實際項目來應用所學知識。他們將從問題定義開始，收集和準備數(shù)據(jù)，選擇和訓練模型，并評估模型的性能。通過這些項目，學生將掌握如何將人工智能技術(shù)應用于實際場景。
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