本教材遵循案例教学模式进行课程教学设计，围绕人工智能应用案例展开，强调学科教学设计、主要研究内容、核心研究领域及前沿理论和技术等，内容涉及图像、视频、语音、文本和机器人。本教材覆盖人工智能（师范）专业入门必须掌握的知识，强调基础性和前沿性并重，理论和实验相统一，着力于师范生的课程设计能力、案例分析能力和动手实践能力的培养，使学生掌握人工智能的教学设计、课程教学案例和机器人实践等方面的内容。本教材可作为高校人工智能（师范）、智能科学与技术、计算机科学与技术及相关专业的教学设计课程的教材，也可作为其他学校或培训机构的教师、学生、研究人员的参考书。

张新，博士，现为天津师范大学人工智能学院副教授，硕士生导师。主要从事人工智能、智能计算、机器学习、无线通信的教学与研究工作，发表论文50余篇，主持和参与十余项国家级和省部级科研项目、教改项目和师资培训项目。

目录
第一章 人工智能教学设计 1
第一节 人工智能教学设计的概述 1
第二节 常用的教学设计模式 3
第三节 人工智能课程教学设计 5
参考文献 8
思考题 8
第二章 智能图像识别案例 9
第一节 基于OpenCV和face_recognition的人脸识别 9
一、教学内容 9
二、教材分析 10
三、学情分析 10
四、教学目标 10
五、教学重点与难点 11
六、教学课时 11
七、教学方法 11
八、教学环境 11
九、教学过程 12
十、教学反思 17
第二节 基于PyTorch框架的图像分类 17
一、教学内容 17
二、教材分析 18
三、学情分析 18
四、教学目标 18
五、教学重点与难点 19
六、教学课时 19
七、教学方法 19
八、教学环境 19
九、教学过程 19
十、教学反思 27
参考文献 27
思考题 28
第三章 智能视频数据分析案例 29
第一节 GUI视频显示 30
一、教学内容 30
二、教材分析 30
三、学情分析 30
四、教学目标 30
五、教学重点与难点 31
六、教学课时 31
七、教学方法 31
八、教学环境 31
九、教学过程 32
十、教学反思 39
第二节 视频目标检测 40
一、教学内容 40
二、教材分析 40
三、学情分析 40
四、教学目标 40
五、教学重点与难点 41
六、教学课时 41
七、教学方法 41
八、教学环境 41
九、教学过程 41
十、教学反思 49
参考文献 49
思考题 50
第四章 智能语音数据分析案例 51
第一节 数字语音识别 51
一、教学内容 51
二、教材分析 52
三、学情分析 52
四、教学目标 52
五、教学重点与难点 53
六、教学课时 53
七、教学方法 53
八、教学环境 53
九、教学过程 53
十、教学反思 70
第二节 说话人性别识别 71
一、教学内容 71
二、教材分析 71
三、学情分析 71
四、教学目标 72
五、教学重点与难点 72
六、教学课时 72
七、教学方法 72
八、教学环境 72
九、教学过程 73
十、教学反思 84
参考文献 84
思考题 85
第五章 智能文本数据分析案例 86
第一节 文本关键词提取 86
一、教学内容 86
二、教材分析 87
三、学情分析 87
四、教学目标 87
五、教学重点与难点 88
六、教学课时 88
七、教学方法 88
八、教学环境 88
九、教学过程 88
十、教学反思 95
第二节 文本情感分析 95
一、教学内容 95
二、教材分析 96
三、学情分析 97
四、教学目标 97
五、教学重点与难点 98
六、教学课时 98
七、教学方法 98
八、教学环境 98
九、教学过程 98
十、教学反思 106
参考文献 107
思考题 107
第六章 智能机器人案例 108
第一节 无人驾驶 109
一、教学内容 109
二、教材分析 109
三、学情分析 109
四、教学目标 109
五、教学重点与难点 110
六、教学课时 110
七、教学方法 110
八、教学环境 110
九、教学过程 110
十、教学反思 122
第二节 人机对话交互 123
一、教学内容 123
二、教材分析 123
三、学情分析 123
四、教学目标 123
五、教学重点与难点 124
六、教学课时 124
七、教学方法 124
八、教学环境 124
九、教学过程 124
十、教学反思 133
参考文献 133
思考题 134