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教育行业场景

搭建高校人工智能教学与实践的创新平台，交付专业知识体系与实训实验方案

人工智能教育包含什么？

索引

人工智能教育体系
人工智能教育存在的挑战
人工智能教学解决方案

人工智能教育体系

人工智能教育体系包含了基础教学、应用教学和安全教学三个既相互独立又紧密联系的部分。在基础教学阶段，学习者会接触数学、计算机科学等基础知识，以及机器学习、深度学习等人工智能核心理论，为后续学习奠定理论基石。在应用教学环节，学习者将通过项目实践、案例分析等方式，学习将人工智能技术运用到医疗、金融、教育等多个领域，切实提升解决实际问题的能力。与此同时，人工智能安全教学会让学生深入理解人工智能在算法偏见、数据隐私等方面的安全风险，掌握应对策略，引导学生在技术开发与应用过程中，始终秉持安全和道德规范。

人工智能教育存在的挑战

在科技飞速发展的当下，DeepSeek 等前沿人工智能技术强势崛起，以迅猛之势重塑各行业格局。人工智能不再是遥不可及的概念，而是深度融入生活与工作的方方面面，这使得成人学习人工智能知识变得刻不容缓。然而，传统人工智能教学模式在诸多方面暴露出明显不足。

知识更新滞后

AI 领域发展一日千里，新的算法模型不断涌现，如 StableDiffusion、GPT - 5 等，它们给创作与交互方式带来了颠覆性变革。与之形成鲜明对比的是，传统教学的知识更新速度极为缓慢，仍局限于旧有的知识体系。这导致学员在课堂上学到的知识，还未走出校门就已过时，难以在实际应用中发挥价值。

教学场景脱离实际

传统课堂上的案例与练习，大多脱离真实工作场景。学员虽在虚拟环境中学习，但在面对企业利用 AI 进行精准营销、优化供应链管理等实际问题时，由于缺乏实际场景的历练，往往难以将所学知识应用到项目中，无法快速适应并解决问题。

理论与实践脱节

传统教学侧重于大量抽象的理论讲解，使得学员对人工智能技术的理解仅停留在纸面上，难以掌握将理论转化为实际技术操作的方法。结果是，学员在面对真实的代码编写、模型搭建任务时，常常感到无从下手，空有理论知识却无法付诸实践。

人工智能教学解决方案

君同提出人工智能教学解决方案，构建了以基础硬件为底座、知识体系为抓手、平台能力为核心的，覆盖通用知识、应用场景的综合教学实训体系。

构建完整知识体系

课程体系整合国内外顶尖高校前沿研究成果与丰富教学经验，实时集成最新AI技术和算法，并建立动态更新的教学资源库，确保学员始终接触的是行业最新知识，保证所学知识契合实际应用需求，提升知识的时效性与实用性。

打造沉浸式场景体验

紧贴行业需求，将知识点巧妙融入具体任务，构建了高度仿真的企业级实战环境，模拟真实业务场景。学员在模拟场景中反复历练，完成知识快速迁移，无缝对接企业需求。举例：金融场景，在利用 AI 进行金融风险预测模型构建任务驱动下，学员收集金融市场历史数据，分析各类风险指标，匹配算法构建预测模型并验证与优化，深刻理解 AI 的行业应用，快速适应岗位需求。

搭建专属实战靶场

搭建专属 AI 靶场，模拟各类真实且复杂的行业任务场景，为学员操作AI框架（如TensorFlow、PyTorch）提供环境，通过可视化工具边学边练，完成诸如开发智能客服系统、构建工业设备故障预测模型等任务，做到学以致用。举例：在智能客服系统任务中，系统会自动检测客服回复的准确率、响应时间、解决问题的能力等指标，并给出精准评分，学员实操能力在模拟实战中获得提升。