人工智能基础与应用 教案.docx
学项目（单元）
6.1-6.2计算机视觉概念经典计算机视觉任务
授课班级
24审计1、2班
授课学时
2
授课地点
行健楼C301
授课时间
2025.2.19
选定及参考
教材
《人工智能基础与应用》唐滔、郁云、王震
《人工智能应用概论》莫少林、宫斐
教学资源
多媒体课件（PPT）、视频案例（图像修复）、计算机视觉相关软件演示（如文心一格、MJ中文）、泛雅平台
教学内容分析
计算机视觉是人工智能的一个重要研究领域，主要研究如何让计算机代替人眼实现对目标的分类、识别、跟踪和场景理解等内容。通过教学使学生了解计算机视觉的概念、发展历程，理解计算机视觉的经典任务。
学情分析
知识基础
具备计算机基础操作能力（如Office软件、网络搜索）；
数学基础限于高等数学初步和统计学入门；
计算机视觉概念认知较模糊，专业相关应用接触较少。
认知能力
1.能够使用常见的计算机视觉工具和库（如OpenCV、TensorFlow等）
能够掌握计算机视觉的经典任务实现流程
学习特点
偏好结构化知识框架；
对实操性内容兴趣较高，但动手能力需提升；
关注技术的实用价值与职业相关性。
专业特性
数据驱动性强：熟悉数据处理，但对计算机视觉数据处理比较陌生；
风险敏感：对数据安全和系统可靠性要求高，关注计算机视觉技术的伦理与合规性（AI换脸）；
职业需求：未来职业发展需要掌握智能化工具，如智能发票识别系统，智能票据审核系统等。
教学目标
知识目标
1.理解计算机视觉的基本概念、发展历程及其应用领域。
2.掌握图像分类、目标检测、图像分割、姿态估计和图像增强等经典计算机视觉任务的基本原理和方法。
能力目标
1.能够使用常见的计算机视觉工具和库（如OpenCV、TensorFlow等）
2.能够掌握计算机视觉的经典任务实现流程。
素养目标
1.?培养学生的编程习惯和团队合作精神。
2.引导学生思考技术背后的社会问题，培养社会责任感。
教学重难点
教学重点：
1.计算机视觉的基本概念及其发展历程。
2.图像分类、目标检测、图像分割等经典任务的原理和实现方法。
教学难点：
1.目标检测和图像分类的概念及应用。
2.图像增强技术的应用及其效果评估。
教学策略
案例教学法：通过图像修复计算机视觉应用案例，激发学生的学习兴趣。
互动教学法：通过泛雅平台进行课堂互动，增强学生的参与感。
分组讨论法：学生分组讨论计算机视觉在会计和会计领域的应用，培养团队合作能力。
演示法：通过计算机视觉软件（如文心一格、MJ中文）的演示，帮助学生理解技术原理。
教学过程实施
课前
教学内容
教师活动
学生活动
设计意图
发布任务
1.准备多媒体课件和视频案例。
2.设计在线问答题目，用于课堂互动。
3.介绍计算机视觉的基本概念、发展历程及相关视频。
1.预习教材内容，了解计算机视觉的基本概念。
2.思考计算机视觉在会计和审计领域的潜在应用。
1学生提前预习，了解课程，打基础，教师明确难点；激发学生学习兴趣；学情调研。
思政融入2.引导学生思考计算机视觉技术对社会的影响，培养科技强国意识。
思政融入
课中
教学内容
教师活动
学生活动
设计意图
具体课中环节及时间分配
知识回顾（5min）
1.讲解上节课作业；
2.以提问形式引导学生回顾上节课重点知识。
1.学生回顾上节课知识；
2.在教师带领下思考如何更好地完成本门课程的学习，并提出问题。
1.端正态度，树立目标；
2.引导学生温故知新，便于以后在项目实践中应用计算机视觉。
导入新课
（10min）
一、案例导入
老照片、噪声图片修复实例展示，谈谈生活中的计算机视觉？
引入计算机视觉的概念
计算机视觉（ComputerVision）是一门研究如何使机器“看”的学科，其目标是使计算机能够从数字图像或视频中理解、推断出世界的信息
三、明确学习目标
（1）教师介绍计算机视觉的定义、分类、特征和应用领域；
（2）教师播放计算机视觉的发展历程微课。
1.了解计算机视觉的定义、分类、特征和应用领域；
2.带着好奇心开始本节课程的学习；
3.观看视频，了解计算机视觉的应用；
3.思政探讨：深入思考计算机视觉的发展之路。
1.激发学生学习兴趣，并明确本门课以及本次课的学习任务；
通过介绍计算机视觉的发展历程，强调技术进步对国家竞争力的重要性，激发学生的爱国情怀和科技报国的决心思政融入。
思政融入
计算机视觉的定义及其发展历程（15min）
讲解计算机视觉的定义和发展
教师根据课件，介绍计算机视觉的定义和发展关键节点。
2.提问：讨论计算机视觉与人工智能、机器人学等领域的关系？
1.听讲：理解计算机视觉定义；
2.记录：老师讲解同时，认真记录知识要点；
3.讨论：讲解知识过程中，认真讨论教师提出的问题。
思政融入在案例展示过程中结合知识点，强