课程关键词：东莞行知职业学校人工智能技术与应用多少钱
招生对象
应届高中毕业生，对人工智能充满兴趣，渴望在新兴科技领域探索学习，为未来职业发展奠定坚实基础。
中职、中专相关专业毕业生，希望通过系统学习提升专业技能，拓宽职业发展路径，在人工智能领域实现职业进阶。
对人工智能技术有浓厚兴趣的社会人士，期望通过专业学习实现职业转型，投身于人工智能这一充满潜力的行业。
学校简介
东莞市行知职业技术学校位于粤港澳大湾区的科技产业高地，**高新区-松山湖科学城腹地，总占地逾70000平方米，校舍建筑面积66000平方米。学校一期校舍建设总投入逾2亿元人民币。高标准建设的国际化校园位于如画的“东莞之芯”松山湖畔。学校
校园环境秀丽，风格清新秀雅，名师荟萃，设备**。作为坐落于松山湖科学城的**一所中等应用型学校，行知学校以“粤港澳大湾区首创的国际化创新性职业学校”为办学定位，以“高起点、国际化、应用型、导师制、书院制、家庭式”为特色
秉持“学贯中西，美美与共，知行合一，全球升学”的高质量育人目标，坚守“重学术，强技能，育爱心，通世界”的办学理念，培养具有健康身心、优秀品格、国际化职业素养、视野宽广、学术扎实、知识渊博、技艺精湛、内外兼修的应用技术人才，助力中国式现代化高质量发展，以国际化应用技能型人才培养为抓手，肩负起新时期为党育才、为国育人的使命。学校立足“国内外高质量升学带动高质量就业”，做好每一位行知学子高等学历晋升、高质量职业发展的关键桥梁接力，引领每一位学子以行知为起点，插上“学
学校优势
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国际教育特色突出，**课程+国际融合课程+特色专业课程,助力行知学子进入世界**大学。灯塔教育集团旗下学校积累已经有近百名学生升入亲困理工大学、伦敦大学学院(UCL)、清华大学、香港大学
等世界TOP30大学。外语教育是行知传承国际文化、培育创新人才的重要载体，外语应用能力培养是学校办学的
核心特色。
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高效教学学校名师荟萃，组建各学科教研组，学科带头人均有多年成功带学带考经历，团队深耕历年考试命题规律，从学生个体学习特点及知识储备出发自主研发备考资料，打造科学的“讲、练、测、评、记备考体系、个性化指导、多维度赋能、高效出成果。
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精细化德育管理一是秉承五育并举的育人理念，前期抓好教育的同时，特别注重行为习惯培养，塑造学生良好习性，考前集中培训，查漏补缺，保障升学质量。二是全程采取封闭式半军事化管理，课堂纪律严格，在生活和思想品德方面给予精心指导。
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关爱学生未来学校是一个文化多元，以学习者为中心、以奋斗者为榜样的大家庭，学校中外籍教师以友爱、善意、尊重为根本，互相学习，互相支持，采取“升学指导导师、学术导师、实践导师、企业导师”四师指导的全覆盖教育模式，让普通的孩子不普遇，令优秀的孩子更优秀。
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多元化升学培养集团深耕多层次国内国际教育合作、全球优质教育资源整合，全面赋能各专业学生及教师的发展,为学生提供享受高水平国内国际教育资源，适合发展需求的多元化升学与职业发展机遇
课程大纲
班课**阶段
Lesson1-Are You a Model?
Lesson2-Look at me
Lesson3-He Has Two Cars
Lesson4-In a（一）基础课程
高等数学：深入学习微积分、线性代数、概率统计等知识，为人工智能算法学习提供数学基础，培养学生逻辑思维和数据分析能力。
程序设计基础（Python）：系统学习 Python 语言编程，掌握数据结构、函数、模块等核心内容，为后续人工智能项目开发奠定编程基础。
计算机基础：涵盖计算机组成原理、操作系统、计算机网络等知识，使学生了解计算机系统基本架构和运行原理，为人工智能技术的学习与应用提供支撑。 New House
Lesson2-Look at me
Lesson3-He Has Two Cars
Lesson4-In a（一）基础课程
高等数学：深入学习微积分、线性代数、概率统计等知识，为人工智能算法学习提供数学基础，培养学生逻辑思维和数据分析能力。
程序设计基础（Python）：系统学习 Python 语言编程，掌握数据结构、函数、模块等核心内容，为后续人工智能项目开发奠定编程基础。
计算机基础：涵盖计算机组成原理、操作系统、计算机网络等知识，使学生了解计算机系统基本架构和运行原理，为人工智能技术的学习与应用提供支撑。 New House
（二）专业核心课程
机器学习：学习机器学习基本算法，如回归分析、分类算法、聚类算法等，掌握模型训练、评估与优化方法，能够运用机器学习算法解决实际问题。
深度学习：深入研究深度学习神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体 LSTM、GRU 等，学习深度学习框架（TensorFlow、PyTorch）的使用，进行图像识别、语音处理等领域的项目开发。
自然语言处理：了解自然语言处理的基本任务和技术，如文本分类、命名实体识别、机器翻译等，掌握词向量表示、语言模型等核心技术，实现对自然语言的理解与处理。
计算机视觉：学习图像的特征提取、目标检测、图像分割等技术，掌握 OpenCV 等计算机视觉库的使用，培养学生在计算机视觉领域的应用开发能力。
数据挖掘：研究数据挖掘的常用算法和技术，如关联规则挖掘、序列模式挖掘等，能够从海量数据中提取有价值的信息，为人工智能决策提供支持。
智能算法与应用：介绍遗传算法、粒子群优化算法等智能优化算法，结合实际案例讲解其在人工智能领域的应用，培养学生运用智能算法解决复杂问题的能力。
机器学习：学习机器学习基本算法，如回归分析、分类算法、聚类算法等，掌握模型训练、评估与优化方法，能够运用机器学习算法解决实际问题。
深度学习：深入研究深度学习神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体 LSTM、GRU 等，学习深度学习框架（TensorFlow、PyTorch）的使用，进行图像识别、语音处理等领域的项目开发。
自然语言处理：了解自然语言处理的基本任务和技术，如文本分类、命名实体识别、机器翻译等，掌握词向量表示、语言模型等核心技术，实现对自然语言的理解与处理。
计算机视觉：学习图像的特征提取、目标检测、图像分割等技术，掌握 OpenCV 等计算机视觉库的使用，培养学生在计算机视觉领域的应用开发能力。
数据挖掘：研究数据挖掘的常用算法和技术，如关联规则挖掘、序列模式挖掘等，能够从海量数据中提取有价值的信息，为人工智能决策提供支持。
智能算法与应用：介绍遗传算法、粒子群优化算法等智能优化算法，结合实际案例讲解其在人工智能领域的应用，培养学生运用智能算法解决复杂问题的能力。
（三）实践课程
人工智能项目实训：学生分组完成实际人工智能项目，从需求分析、算法设计、模型训练到系统开发与部署，全程参与项目实践，提升项目开发能力和团队协作能力。
企业实习：安排学生到合作企业进行实习，接触企业真实的人工智能项目和业务场景，学习企业先进的技术和管理经验，增强学生的就业竞争力和职业适应能力。
竞赛实践：鼓励学生参加各类人工智能相关竞赛，如全国大学生人工智能创新大赛等，在竞赛中锻炼创新思维和解决问题的能力，提升专业技能和综合素质。
人工智能项目实训：学生分组完成实际人工智能项目，从需求分析、算法设计、模型训练到系统开发与部署，全程参与项目实践，提升项目开发能力和团队协作能力。
企业实习：安排学生到合作企业进行实习，接触企业真实的人工智能项目和业务场景，学习企业先进的技术和管理经验，增强学生的就业竞争力和职业适应能力。
竞赛实践：鼓励学生参加各类人工智能相关竞赛，如全国大学生人工智能创新大赛等，在竞赛中锻炼创新思维和解决问题的能力，提升专业技能和综合素质。
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