在人工智能编程的入门阶段，教学重点放在建立扎实的编程思维根基。Scratch图形化编程工具作为启蒙利器，通过模块拼接的方式，帮助学员理解程序结构中的序列执行、条件判断和循环控制三大核心逻辑。在此阶段，学生会接触到变量定义、事件触发等基础概念，为后续学习奠定坚实基础。
| 学习阶段 | 技术要点 | 实践项目 |
|---|---|---|
| 图像识别 | 卷积神经网络基础 | 表情识别系统开发 |
| 自然语言处理 | 文本分类模型 | 智能问答机器人 |
课程采用PBL(项目式学习)教学模式，学生从第三个月开始参与真实场景项目开发。智能垃圾分类系统项目要求学员运用图像识别技术，通过采集超过2000张垃圾图片样本训练分类模型。在智能导览系统开发中，学生需要综合运用语音识别和路径规划算法，完成从需求分析到产品部署的全流程实践。
在算法开发课程中特别设置伦理研讨环节，通过人脸识别技术的应用边界讨论，引导学生思考数据隐私保护的重要性。在机器学习项目中，安排数据偏见检测实践，让学生亲自体验如何通过算法调整消除性别、种族等因素带来的预测偏差。
