人工智能初步课程是高中信息技术课标3个非应试选择性必修模块之一，是高中信息技术课程改革的亮点之一，需要在专用器材和平台支持下才能正常开展教学，因此，高中人工智能实验室成为信息技术课程教学的标准配备。目前，面向基础教育领域的各类人工智能实验室解决方案应运而生，鉴于当前普通高中信息技术的教学现状，为突破人工智能教学专用软硬件互不兼容的技术壁垒及高成本、易淘汰的弊端，借助主流的开源软硬件平台框架支持，将现有学校已配的计算机教室搭建为简易人工智能实验室，兼容实现Python基础课程、机器学习和深度学习等模块的实验教学，从而真正引领学有余力的学生步入人工智能的殿堂。

　　一、搭建“基础版”AI实验室

　　二、搭建“单机版”AI实验室

　　三、搭建“高阶版”AI实验室

　　在入门Python机器学习之后，学生在进行人脸识别等案例学习时，势必感觉到机器学习这一技术的不足，受神经网络等深度学习的吸引，尽快达到AI学习的巅峰已迫在眉睫。在机器学习实验室环境搭建的基础上，引入开源Python深度学习框架Keras，并用TensorFlow作为后端引擎。使用Keras做深度学习实验室的“原材料”，每台学生机安装Keras包和TensorFlow包，搭建“高阶版”的AI实验室。Keras框架不需要高等数学的学习背景，就可以将学生轻松带入深度学习的殿堂。同样在VS2017平台下，选择包(PyPI)环境，分别默认安装Keras和TensorFlow框架，VS2017会自动下载与Windows操作系统和已安装Python版本相匹配的Keras和TensorFlow框架版本。如在VS2017平台下安装失败，也可以进入管理员命令窗口用pip install Keras和pip install TensorFlow进行相应的框架下载安装。以加载MNIST数据集为例，测试安装Keras框架是否成功，简要代码如下。

　　随着人工智能技术的飞速发展，当前普通高中信息技术课程应遵循新版课程标准开展人工智能初步课程教学，而不是用各种封装的成品AI学习包替代，掌握开源主流的AI框架是目前普通高中人工智能教学应该探讨的模式之一。

穆明 山东省淄博市教育服务中心