面向中小学的AI通识课程技术文档
【免费下载链接】ai-edu-for-kids 面向中小学的人工智能通识课开源课程 
项目地址: https://gitcode.com/datawhalechina/ai-edu-for-kids
1. 安装指南
1.1 环境准备
本课程为开源教育项目，无需复杂安装流程。使用者需准备：
- 可联网的计算机设备（Windows/Mac/Linux均可）
- 现代浏览器（推荐Chrome/Firefox/Edge最新版）
- 基础编程环境（可选）：Python 3.8+（仅高年级实践模块需要）
1.2 资源获取
课程材料通过以下方式获取：
- 访问项目GitHub仓库下载最新版本
- 通过合作教育机构获取本地化部署包
- 在线访问课程门户网站（需注册教师账号）
2. 项目使用说明
2.1 课程体系结构
课程采用模块化设计，分为五个核心模块：
- 基本概念模块：AI基础认知
- 数据与感知模块：传感器与数据处理
- 算法与模型模块：机器学习基础
- 伦理与安全模块：AI社会责任
- 跨学科实践模块：综合应用
2.2 教学实施建议
- 分阶段教学：严格按1-2年级、3-4年级、5-6年级、7-9年级四个学段使用对应教材
- 双模式授课：
- 理论课：使用提供的PPT和视频材料
- 实践课：基于Jupyter Notebook的交互式实验（高年级）
- 评估体系：
- 形成性评估：课堂实践任务
- 总结性评估：学期项目展示
3. 项目API使用文档（针对7-9年级）
3.1 机器学习实践接口
from edu_ai import SimpleML
# 图像分类示例
model = SimpleML.Classifier(
dataset='cifar10',
algorithm='cnn',
epochs=10
)
# 训练模型
model.train()
# 评估模型
accuracy = model.evaluate()
# 预测示例
prediction = model.predict('test_image.jpg')
3.2 数据处理工具集
from edu_ai import DataKit
# 数据可视化
datakit = DataKit('student_data.csv')
datakit.show_distribution()
# 特征工程
features = datakit.extract_features(
methods=['normalization', 'pca']
)
4. 项目安装方式
4.1 基础安装（教师端）
# 通过pip安装教学工具包
pip install edu-ai-toolkit
# 验证安装
python -c "import edu_ai; print(edu_ai.__version__)"
4.2 实验室环境部署
- 下载预配置的虚拟机镜像（约8GB）
- 使用VirtualBox/VMWare导入
- 包含：
- JupyterLab教学环境
- 课程所有实验数据集
- 可视化编程工具
4.3 离线安装包
适用于网络条件较差的地区：
- 获取课程USB安装盘
- 运行setup.exe自动配置
- 包含完整课程资源和本地API服务
本技术文档将持续更新，建议定期查看项目GitHub仓库获取最新版本。课程材料采用CC BY-NC-SA 4.0协议开放使用，欢迎教育工作者共同参与内容建设。
【免费下载链接】ai-edu-for-kids 面向中小学的人工智能通识课开源课程 项目地址: https://gitcode.com/datawhalechina/ai-edu-for-kids
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
