职业技术学校人工智能专业计算机视觉基础课程标准.docx
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1、计算机视觉基础课程标准课程代码541506学分5.0开课部门信息工程系适用专业人工智能专业制定人XXX审核人XXXJ课程类别专业核心课学时80制定日期202X年06月J审核日期202X年06月一、课程性质与任务本课程围绕计算机视觉的核心任务-图像处理,分为六个章节,图像基础,图像识别,人脸识别,图像语义分割,图像风格迁移及图像超分辨率重建,由浅及深,层次递进。不仅涵盖了视觉处理中常用的OPenCV库的教学,而且基于流行的深度学习框架IenSOrfIOw,具有很强的开放性和扩展性。课程目录包括:项目一、图像操作基础:项目二、图像识别;项目三、人脸识别;项目四、图像语义分割;项目五、图像风格迁移;
2、项目六、图像超分辨率重建。二、课程教学目标(一)总体目标1.知识目标 掌握图像基础与算法运算。 掌握图像颜色空间运算与几何变换。 掌握图像分割、统计、滤波。 掌握卷积神经网络结构、搭建方法。 掌握基于卷积神经网络和迁移学习的图像识别。 掌握人脸识别的通用目标检测、OPeCv、d1.ib人脸检测。 掌握图像分割流程,基于U-NC1.的语义分割。 掌握图像风格迁移,基于VGG-19的图像风格迁移。 掌握图像超分辨率重建。 掌握基于深度学习的超分辨率重建。2 .能力目标 能够搭建实施卷枳神经网络(基于卷积神经网络的图像识别)。 能够搭建实施卷积神经网络(基于迁移学习的图像识别)。 掌握人脸检测与人脸
3、识别相关的方法。 能够实现图像风格迁移。 能够完成图像超分辨率重建。3 .素质目标 培养学生团队协作精神,树立诚信意识,锻炼学生沟通交流的能力。 培养学生项目设计、管理和实施的能力。 具备较强的书面表达能力。三、课程设计(一)课程设计思路本课程标准是依据人工智能技术应用专业岗位分析结合人工智能技术应用专业标准中的人才培养目标和培养规格而制定,用于指导计算机视觉基础课程建设和课程教学。课程立足于培养学生实际工作能力,以人工智能机器学习、深度学习、计算机视觉、模式识别等工作任务为中心组织课程内容,让学生在完成具体工作项目过程中学会完成实际岗位相应的工作任务,并将实际岗位职奏及工作规范引入教学环节,
4、使学生全面符合岗位职业能力要求。(二)课程内容与教学要求1.课时分配表项目(或模块)名称任务内容学时分配备注图像操作基础1学习图像基础22了解图像算法运算23学习图像颜色空间运算14学习图像几何变换25图像阈值分割26图像统计27图像港波4图像识别8认识卷枳神经网络29基于卷积神经网络的图像识别210图像迁移学习211基于迁移学习的图像识别4人脸识别12通用目标检测413人脸检测411人脸识别1图像语义分割15认识图像语义分割416基于U-Net的语义分割4图像阿格迁移17认识图像风格迁移418基于VGGT9的图像风格迁移4图像邮分那率Hi建19认识图像超分辨率重建1220基于SRCNN的图像
5、超分辨率重建12总学时642.任务设计任务一了解学习图像基础学时2学习目标:知识目标 /解什么是计算机视觉 /解相关的基础知识素质目标培养学生的记忆和理解能力课程的育目标:激发学生学习兴趣教学内容选择与安排:序号授课内容思政元素与酷入点授课形式与教学方法备注1对于计算机视觉的了解出现.影响.义微课:讲授法:任务驱动法2学习计算机视觉之后的作用实践、分析能力徵课:讲授法;任务驱动法任务二了解图像算法运算学时2学习目标;知识目标了解所御的相关算法能钙使用算法迸行运算泰旗目标培养学生的思维分析能力课程伤巴目标:激发学生学习兴趣教学内容选择与安排:序号授课内容思政元素与IiI入点授课形式与教学方法备注
6、1相关算法介绍.分析能力微课;讲授法;任务驱动法2进行算法运笄使用动手能力微课:讲授法;任务驱动法任务三学习图像颜色空间运算学时4学习目标:知识目标掌握什么是图像颜色空间掌捱如何时颜色空间进行运修能力目标索画目标培养学生的实践能力课程修育目标:激发学生学习兴趣教学内容选择与安排:序号授课内容息政元素与融入点授课形式与教学方法冬注1讲授什么是颜色空间分析能力微课:讲校法:任务胭动法2颜色空间分类分析能力微课:讲授法;任务驱动法任务四学习图像几何变换学时2学习目标;知识目标 掌握什么是图像几何变换 几何变换的遨义,能力目标 如何进行变换操作。索质目标培养学生的实践能力课程的再目标:激发学生学习兴趣
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