1. 实训目的
人工智能编程基础实训旨在让学生掌握人工智能基本理论和实践技能，培养其分析和解决问题的能力，为后续深入学习和应用人工智能技术打下坚实的基础。
2. 编程语言与工具
本实训主要使用的编程语言为Pyho，它是人工智能领域应用广泛的编程语言，具有丰富的库和工具。我们还将使用一些常用的开发工具，如Jupyer oebook、PyCharm等。
3. 数据结构与算法
数据结构与算法是人工智能编程的基础，我们将学习如何使用Pyho实现常见的数据结构，如列表、链表、栈、队列、树等，以及基本的算法，如排序、搜索等。
4. 机器学习基础
机器学习是人工智能的重要分支，我们将介绍基本的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等，并使用Pyho库Sciki-Lear进行实践。
5. 深度学习基础
深度学习是近年来发展迅速的人工智能技术，我们将介绍基本的神经网络结构，如全连接层、卷积层、池化层等，并使用Pyho库TesorFlow进行实践。
6. 自然语言处理
自然语言处理是人工智能应用的重要领域，我们将介绍一些基本的自然语言处理技术，如文本分词、词向量表示、命名实体识别等，并使用Pyho库LTK进行实践。
7. 计算机视觉
计算机视觉是另一重要的人工智能应用领域，我们将介绍一些基本的计算机视觉技术，如图像处理、特征提取、目标检测等，并使用Pyho库OpeCV进行实践。
8. 实训项目与成果评估
学生将分组进行实训项目，针对具体问题应用所学知识和技能进行实践。项目成果将进行评估，包括代码质量、运行效率、问题解决能力等多个方面。同时，学生需要在实训过程中积极参与讨论和合作，提高团队协作能力。
9. 总结与展望
通过本次实训，学生将掌握人工智能编程基础知识和实践技能，能够分析和解决实际问题。未来，人工智能技术将继续快速发展，学生可以进一步深入学习机器学习、深度学习等领域的高级技术，并将其应用于更广泛的领域，如自然语言处理、计算机视觉等。同时，学生还需要不断关注新技术的发展趋势，拓展自己的知识面和技能范围，以适应人工智能技术的快速发展和市场需求。
