人工智能初步課程是高中信息技術課標3個(ge) 非應試選擇性必修模塊之一，是高中信息技術課程改革的亮點之一，需要在專(zhuan) 用器材和平台支持下才能正常開展教學，因此，高中人工智能實驗室成為(wei) 信息技術課程教學的標準配備。目前，麵向基礎教育領域的各類人工智能實驗室解決(jue) 方案應運而生，鑒於(yu) 當前普通高中信息技術的教學現狀，為(wei) 突破人工智能教學專(zhuan) 用軟硬件互不兼容的技術壁壘及高成本、易淘汰的弊端，借助主流的開源軟硬件平台框架支持，將現有學校已配的計算機教室搭建為(wei) 簡易人工智能實驗室，兼容實現Python基礎課程、機器學習(xi) 和深度學習(xi) 等模塊的實驗教學，從(cong) 而真正引領學有餘(yu) 力的學生步入人工智能的殿堂。

　　一、搭建“基礎版”AI實驗室

　　二、搭建“單機版”AI實驗室

　　三、搭建“高階版”AI實驗室

　　在入門Python機器學習(xi) 之後，學生在進行人臉識別等案例學習(xi) 時，勢必感覺到機器學習(xi) 這一技術的不足，受神經網絡等深度學習(xi) 的吸引，盡快達到AI學習(xi) 的巔峰已迫在眉睫。在機器學習(xi) 實驗室環境搭建的基礎上，引入開源Python深度學習(xi) 框架Keras，並用TensorFlow作為(wei) 後端引擎。使用Keras做深度學習(xi) 實驗室的“原材料”，每台學生機安裝Keras包和TensorFlow包，搭建“高階版”的AI實驗室。Keras框架不需要高等數學的學習(xi) 背景，就可以將學生輕鬆帶入深度學習(xi) 的殿堂。同樣在VS2017平台下，選擇包(PyPI)環境，分別默認安裝Keras和TensorFlow框架，VS2017會(hui) 自動下載與(yu) Windows操作係統和已安裝Python版本相匹配的Keras和TensorFlow框架版本。如在VS2017平台下安裝失敗，也可以進入管理員命令窗口用pip install Keras和pip install TensorFlow進行相應的框架下載安裝。以加載MNIST數據集為(wei) 例，測試安裝Keras框架是否成功，簡要代碼如下。

　　隨著人工智能技術的飛速發展，當前普通高中信息技術課程應遵循新版課程標準開展人工智能初步課程教學，而不是用各種封裝的成品AI學習(xi) 包替代，掌握開源主流的AI框架是目前普通高中人工智能教學應該探討的模式之一。

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