北京四中佳莲校区人工智能进阶课程 2025-05-27 10:09:10

  课程优势

  阶梯式能力培养
  课程分为“观摩—实践—自主开发”三个阶段:
  观摩阶段:通过案例体验与讨论(如智能分拣机械臂的运作原理),建立对人工智能的直观认知。
  实践阶段:学习Python编程与核心算法(如机器学习基础),完成“人脸识别门禁系统”等小型项目。
  开发阶段:参与北科大实验室的科研课题(如基因克隆数据分析),或设计“校园能源管理AI模型”等原创应用。
  竞赛与科研支持
  课程对接国内外人工智能赛事,如全国青少年通信科技创新大赛、VEX机器人竞赛,学生可基于项目成果参赛。例如,VEX课程指导的机器人设计曾获亚洲区金奖,部分学生研究成果(如“昌平湿地生态数据分析”)发表于学术平台。
  跨学科融合
  课程与生物、地理等学科联动,例如在“南口镇工业遗址调研”中,学生需运用AI技术分析区域经济数据,或通过“北海公园古建筑测绘”项目整合三维建模与历史研究。

  机构优势

  资源协同网络
  与中国教育科学研究院、北京科技大学深度合作,共享实验室资源与科研项目。例如,北科大曾广平教授团队主导的“智能机器人编程”模块,学生可直接使用高校级实验设备。
  教学场景创新
  校内配备人工智能实验室、VEX机器人竞赛平台及基因克隆实验空间,支持从算法开发到硬件落地的全流程实践。例如,学生可在实验室完成“智能分拣机械臂”的编程与调试,或在木工车间制作机器人结构组件。
  双轨路径衔接
  课程内容与AP、A-Level等国际课程兼容,学生可同步准备国内外升学。例如,AP计算机科学课程中的算法设计与AI模块可直接衔接进阶学习。

  适合人群

  兴趣驱动型:对编程、机器人或数据分析有探索热情,希望系统提升技术应用能力的学生。
  竞赛与科研爱好者:计划参与人工智能赛事或学术研究,需项目经验与专业指导的群体。
  双轨规划家庭:意向兼顾国内高考与国际升学路径,通过AI实践增强学术背景的学生。

  课程师资介绍

  科研导师团队:由高校教授与行业研究者组成。例如,北京科技大学马忠贵教授主导的“机器学习与自然语言处理”模块,曾指导学生开发“古籍文本智能解析工具”。
  竞赛指导组:包括VEX机器人竞赛教练团队,带领学生设计并优化参赛作品(如“全自动垃圾分类机器人”),近三年累计获得亚洲区奖项6项。
  项目导师制:每位学生匹配学术导师,定期制定个性化学习计划。例如,生物与AI交叉领域的导师曾指导“植物生长环境AI监测系统”项目,成果应用于校园生态研究。