人工智能应用创新系列—《AIGC与机器学习、图像识别》课程说明
本课程充分利用行业和学科资源、发挥自身优势、开展有特色、有创新的人工智能课程，让青少年能够尽可能直观、形象地了解、体验人工智能科技带来的便捷。由北京大学软件工程国家工程研究中心机器学习与深度学习领域专家提供课程支持与专业指导。课程涵盖人工智能在医疗保健、金融、制造业等不同行业应用成果与核心技术。
课程为每一位参与学生提供公开展示自己创意的平台，引领学生探索AIGC的奥秘与未来发展，并通过场景实践机器学习和图像识别技术，加深对人工智能领域的理解与掌握。有能力的同学，我们将最终完成的项目报告整理发表国内或国际期刊，提供比赛直通车名额。
知识目标
掌握人工智能的基本概念、原理和应用；
了解AIGC在各行业的应用场景和未来发展趋势；
熟悉机器学习、图像识别的基本原理和常用算法；
了解AIGC在机器学习和图像识别中的应用。
课程特色
强趣味：教材案例丰富，趣味生动；
多互动：发散学习思维，边玩边学；
低门槛：内容深入浅出，零基础科学；
专业高：特邀科普大咖，超干货分享；
重团队：分组实践，完成团队项目；
勉创新：探究式学习，引导主动创新；
能力目标
具备AIGC技术的应用能力；
具备运用机器学习和图像识别技术解决实际问题的能力；
能够了解和掌握AIGC在行业的最新应用和实践案例。
情感目标
培养学生对人工智能技术的兴趣和热情；
提高学生对于AIGC在各行业应用的认知和理解；
培养学生的团队合作精神和创新意识；
培养学生的实践能力和解决问题的能力；
培养学生的自信心和职业发展意识。
项目收获
项目期间内
- 理论知识模块：机器学习与图像识别原理，人工智能应用创新、AICG核心技术。
- 实践应用模块：AIGC视觉检测生产线、AI对话、AI绘画与设计、数字人。
- 综合素养模块：动手能力，批判性思维与问题解决能力，分析与创新能力，领导力与团队协作能力，表达与路演能力，学习能力。
项目可视化收获
- 学员专属评价与生涯规划证书
- 由北京大学软件工程国家工程研究中心发起的未来杯人工智能项目展示活动证书
- 优秀学员获得论文发表（国内或国际期刊），竞赛直通车名额
面向国际升学价值
- 参与真实课题，为大学中机械实际制造、自动化、软甲工程、电子电气等专业提供相关的实践经历
- 明确自身热爱，提升学习动力，通过探索水下机器人行业与技术应用，对未来职业发展有所了解，对先学学科有更充分的了解，明确现在学习的教学、物理等知识对未来有帮助，有何应用。
课程设计
1.《前沿科技围炉分享》——通识类课程（2课时）
介绍人工智能领域中的核心技术与应用典范，
重点围绕生成式AI技术的代表，
机器学习和图像识别的应用场景进行专业分享。
2.《人工智能前世今生》——通识类课程（2课时）
通过深入探究人工智能技术的发展轨迹，理解核心要点的深层含义，把握关键发展节点，
同时展望人工智能未来的发展趋势和发展前景。
3.《AIGC基础与实践》——通识类课程（2课时）
了解AI+的基本概念与机器学习、视觉识别等人工智能技术，了解人工智能在医疗、金融、交通、娱乐等领域的应用，以及人工智能技术对社会、经济、文化等方面的影响。
4、《AIGC基础与实践》——专业课程（2课时）
了解AIGC的基本概念，通过实践AI数字人对话与AI绘画来加深对AIGC技术的了解和应用能力。
5、《机器学习理论》——专业课程（2课时）
深入理解机器学习的概念及其不同类型，了解实现过程及其优劣点，掌握监督学习、无监督学习、强化学习的区分方法与常见应用代表，认识机器学习的核心原理和应用。
6、《深度学习与机器视觉理论》——专业课程（2课时）
了解传统机器学习与深度学习的相似点与不同点，简单了解深度神经网络模型的概念与特点，熟悉机器视觉的工作原理，了解机器视觉的应用领域与实际案例，并熟悉机器视觉在图像处理、物体识别和自动驾驶等领域的应用情况。加文本段落
7、《机器视觉场景实践》——专业课程（4课时）
重点分析智能制造领域机器视觉技术的应用案例，了解AI视觉在小样本质检范围的应用案例，由学生担任质检工程师，学生小组的形式设计AI质检生产线，实践探究机器视觉在智能制造领域的场景化应用。
8、《人工智能探索实践论文书写》——背景提升课程（2课时）
针对AIGC与机器学习、图像识别相关的行业技术，进行分享与说明，含论文写作说明，有能力学生可在活动结束后，完成论文项目书写提交，可申请发表国内/国际期刊。
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