中學上門 AI綜合教學課程

課程名稱：中學 AI 探索與應用：上門綜合教學課程

 

課程簡介：

本課程專為中學生設計，旨在深入探討人工智慧 (AI) 的核心概念、技術原理與實際應用。課程結合理論知識、實作練習與專題研究，讓學生全面了解 AI 的發展現況與未來趨勢，培養邏輯思維、程式設計能力、解決問題能力與創新思維。透過上門教學，提供客製化學習體驗，讓學生在家中也能深入學習 AI，為未來的升學與職涯發展奠定堅實基礎。

 

課程目標：

• 深入了解 AI 的基本概念、發展歷程與未來趨勢。
• 掌握 AI 的核心技術原理，如機器學習、深度學習、自然語言處理。
• 學習使用 Python 程式語言進行 AI 應用開發。
• 熟悉 AI 在不同領域的應用，如醫療、金融、教育。
• 培養邏輯思維、程式設計能力、解決問題能力與創新思維。
• 了解 AI 的倫理議題與社會影響。
• 具備獨立進行 AI 專題研究的能力。

 

課程對象：

• 對 AI 技術感興趣的中學生 (建議年齡 12-18 歲)。
• 希望深入學習 AI，並培養相關能力的中學生。
• 希望在家中學習 AI，並獲得客製化教學體驗的中學生。
• 希望在未來 AI 時代更具競爭力的中學生。
• 對程式設計、數據分析有興趣的中學生。

 

課程大綱：

第一單元：AI 導論與基礎 (約 4 小時)

• 1.1 什麼是人工智慧？
  • 定義人工智慧、機器學習、深度學習等相關概念。
  • 介紹 AI 的發展歷史與重要里程碑。
  • 探討 AI 的不同類型與應用領域。
• 1.2 AI 的核心技術
  • 介紹機器學習的基本原理：監督式學習、非監督式學習、強化學習。
  • 介紹深度學習的基本概念：神經網路、卷積神經網路、循環神經網路。
  • 介紹自然語言處理的基本原理：文本分析、語義理解、機器翻譯。
• 1.3 AI 的發展趨勢
  • 探討 AI 在未來的發展方向與挑戰。
  • 介紹 AI 在不同領域的應用前景。
  • 討論 AI 對社會的影響與倫理議題。
• 1.4 實作練習：
  • 分組討論 AI 的應用場景。
  • 撰寫一篇關於 AI 發展趨勢的短文。
  • 分享對 AI 的理解與看法。

 

第二單元：Python 程式設計入門 (約 6 小時)

• 2.1 Python 環境建置
  • 介紹 Python 的基本語法與資料型態。
  • 學習安裝 Python 環境與相關套件。
  • 熟悉使用程式碼編輯器。
• 2.2 Python 程式基礎
  • 學習使用變數、運算符號、條件判斷、迴圈等基本語法。
  • 學習使用函數、模組、類別等進階語法。
  • 練習編寫簡單的 Python 程式。
• 2.3 Python 數據處理
  • 學習使用 Pandas 進行數據處理與分析。
  • 學習使用 NumPy 進行數值計算。
  • 練習使用 Python 處理數據集。
• 2.4 實作練習：
  • 編寫簡單的 Python 程式。
  • 使用 Python 處理數據集。
  • 分享程式碼與執行結果。

 

第三單元：機器學習實戰 (約 8 小時)

• 3.1 機器學習模型
  • 介紹常見的機器學習模型：線性回歸、邏輯回歸、決策樹、支持向量機。
  • 學習如何選擇合適的機器學習模型。
  • 了解模型評估指標：準確率、精確率、召回率。
• 3.2 機器學習實作
  • 使用 Scikit-learn 進行機器學習模型訓練。
  • 學習如何使用 Python 進行數據預處理、模型訓練、模型評估。
  • 練習使用機器學習模型解決實際問題。
• 3.3 機器學習專題
  • 分組進行機器學習專題研究。
  • 選擇一個感興趣的機器學習應用領域。
  • 設計、實作並展示專題成果。
• 3.4 實作練習：
  • 使用機器學習模型解決實際問題。
  • 完成機器學習專題研究。
  • 分享專題成果與心得。

 

第四單元：深度學習實戰 (約 8 小時)

• 4.1 深度學習模型
  • 介紹深度學習的基本概念與神經網路架構。
  • 學習使用 TensorFlow 或 PyTorch 進行深度學習模型開發。
  • 介紹常見的深度學習模型：卷積神經網路、循環神經網路。
• 4.2 深度學習實作
  • 使用深度學習模型進行圖像分類、文本分類、自然語言處理等任務。
  • 學習如何使用 Python 進行數據預處理、模型訓練、模型評估。
  • 練習使用深度學習模型解決實際問題。
• 4.3 深度學習專題
  • 分組進行深度學習專題研究。
  • 選擇一個感興趣的深度學習應用領域。
  • 設計、實作並展示專題成果。
• 4.4 實作練習：
  • 使用深度學習模型解決實際問題。
  • 完成深度學習專題研究。
  • 分享專題成果與心得。

 

第五單元：AI 倫理與未來 (約 4 小時)

• 5.1 AI 的倫理議題
  • 探討 AI 可能帶來的倫理問題：偏見、歧視、隱私、安全。
  • 討論如何負責任地使用 AI。
  • 學習如何設計倫理的 AI 系統。
• 5.2 AI 的社會影響
  • 探討 AI 對社會的影響：就業、教育、醫療、交通。
  • 討論如何應對 AI 帶來的挑戰。
  • 學習如何利用 AI 創造更美好的未來。
• 5.3 AI 的未來發展
  • 探討 AI 的未來發展趨勢與挑戰。
  • 鼓勵學生發想 AI 的創新應用。
  • 分享對 AI 未來的想像。
• 5.4 實作練習：
  • 分組討論 AI 的倫理議題。
  • 撰寫一篇關於 AI 社會影響的短文。
  • 分享對 AI 未來的想像與看法。

 

課程總結:

• 複習課程重點與學習內容。
• 鼓勵學生持續探索 AI 的奧秘。
• 提供課程後續支援與資源。
• 分享學生專題成果與學習心得。

 

注意事項：

• 課程內容可根據學生的程度與需求進行調整。
• 課程中將穿插實作練習與專題研究，讓學生能將所學應用於實際。
• 鼓勵學生積極發問與分享經驗，共同學習成長。
• 上門教學時間可與家長協商。

*可選擇上門、到校、到企業等彈性小班AI教學模式

**以上AI課程由知名香港AI教學先行者 「香港AI學院」 提供課程內容及技術的支援，以確保 「AI課程」 高性價比的品質水平。