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13 年级 - 过滤气泡问题 - 英国课程计划
● 该视频在 YouTube 上，许多地方当局和学校都屏蔽了它。在讲课之前，请确认您可以访问。 ● 该视频提到了 Facebook，许多学习者可能不会使用它。在播放视频之前，请解释他们在视频中看到的技巧适用于所有社交媒体平台，例如 Instagram、YouTube 和其他网站。您可能还想提到 Facebook 拥有 Instagram，因此同样的原则也适用！
2年级 - 计算机编程课程计划
4。学生打开他们的活动分配。或，如果不使用分配构建器，则建模如何打开活动。让学生在提示上悬停鼠标，听到大声朗读。然后让他们单击“开始箭头”开始，然后单击页面底部的打印。然后，他们遵循指示，以帮助Moby找到宝藏。
第 1 课：定义人工智能
人工智能的起源可以追溯到古代关于人工智能诞生的传说。然而，人工智能的正式研究始于 20 世纪中叶，其标志性时刻包括 1943 年沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨开发出第一个神经网络模型。20 世纪 50 年代，艾伦·图灵提出了图灵测试，作为衡量机器智能的基准。约翰·麦卡锡于 1956 年创造“人工智能”一词，同年组织达特茅斯研讨会，通常被视为人工智能作为一个独特领域建立的基础事件。随后几十年，人工智能研究经历了波动，快速发展时期与“人工智能寒冬”交织在一起，其特点是资金和兴趣减少。21 世纪迎来了重大突破，特别是在机器学习、深度学习和神经网络领域。
第一课时1.1（计算机的工作原理）
解释学生在学习计算机科学的过程中需要更新设计日志，并鼓励他们在学习计算机科学的过程中随时更新日志。设计日志是记录想法、灵感、笔记、草图、问题、挫折、胜利等的好地方。
人工智能在智能交通系统面临的挑战和经验教训报告
人工智能 (AI)，包括机器学习 (ML)，提供了使交通系统更安全、更公平、更可靠、更便捷、更安全、更高效和更具弹性的机会。然而，存在一些挑战，可能会阻碍人工智能在智能交通系统 (ITS) 中的成功应用以及这些好处的潜在实现。这些挑战包括但不限于围绕数据、支持技术、偏见、安全、隐私、道德和公平、泛化、模型漂移、可解释性、责任、人才/劳动力可用性和利益相关者看法的问题。虽然这些对人工智能采用和实施的挑战涉及各个领域，但本报告重点关注它们对 ITS 的影响以及机构在帮助缓解这些挑战时可以考虑的见解。表 1 总结了这 12 个挑战、它们对 ITS 的影响以及机构可以考虑的见解和经验教训。
第 2 课：人工智能的主要子领域及其应用
这些应用只是计算机视觉巨大潜力的冰山一角。随着机器学习、硬件功能和数据可用性的进步，该领域继续快速扩展。计算机视觉技术还在零售、游戏、增强现实、工业自动化、机器人技术和文化遗产保护等领域得到应用。随着计算机视觉的发展，我们可以期待在 3D 重建、对象跟踪、人体姿势估计、面部识别和视觉场景的语义理解等领域取得进一步突破。通过利用计算机视觉的力量，我们可以开拓视觉理解的新领域，彻底改变行业，并创造创新的解决方案，增强我们对视觉世界的感知和互动。