1、信息技术(电子信息类)课程标准一、课程性质本课程充分贯彻高等职业教育专科信息技术课程标准（2021年版）要求，主要围绕云计算、大数据、人工智能、现代通信技术、物联网、工业互联网、区块链和智能制造进行讲解。本书在编写时着重介绍我国科学技术的最新发展成果，充分考虑大学生的知识结构和学习特点，内容讲解由浅入深，并展示了众多实用案例，用于激发学生的学习兴趣，符合学生的学习特点。可作为高等职业院校各专业的公共课，也可作为电子信息类、计算机类、通信类、集成电路类等专业的基础课程。二、课程任务本课程以新一代信息技术为主线，分8章介绍了云计算、大数据、人工智能、现代通信技术、物联网、工业互联网、区块链和智能制造等技术。第1章主要介绍了云计算的相关概念和技术，第2章主要介绍了大数据的基础知识、相关技术及应用，第3章主要介绍了人工智能的相关概念、相关算法和应用，第4章主要介绍了通信的基本概念、通信网络与协议及通信网络安全等，第5章主要介绍了物联网的概念、关键技术及应用，第6章主要介绍了工业互联网的相关概念、安全体系及应用，第7章主要介绍了区块链的概念、密码技术及发展展望，第8章主要介绍了智能制造的相关理论
2、及关键技术。三、课程目标2016年，经国务院同意，工业和信息化部、国家发展改革委正式印发了信息产业发展指南，工业和信息化部先后印发了大数据产业发展规划（20162020 年）云计算发展三年行动计划（20172019 年）促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（20182020 年）等文件，明确了大数据、云计算、人工智能、物联网等是新时期我国经济社会发展的重点领域，是建设网络强国、推动产业数字化转型升级的关键支撑。为贯彻落实国家职业教育改革实施方案，2021年3月，教育部发布了高等职业教育专科信息技术课程标准（2021年版）（教职成厅函20214号）。为了适应新一代信息技术产业发展需求，培养高等职业院校学生的科学素养、逻辑思维能力和探知新技术的意识，我们组织业内专家与专业教师进行课程设计。四、学时分配信息技术(电子信息类)知识模块与课时设置如下：理论学时为64学时。课程框架及学时分配如下表所示：序号项目名学时第一章 云计算8第二章大数据8第三章人工智能8第四章现代通信技术8第五章物联网8第六章工业互联网8第七章区块链8第八章智能制造8合计64五、本课程主要教学内容第1章 云计算学习目标1
3、、 掌握云计算的产生背景、内涵特性及其发展目标和意义。2、 理解云计算系统的架构，包括参考模型、业务模型和部署模型。3、 了解云计算的使能技术，如分布式技术、虚拟化技术和云平台技术。4、 掌握云计算系统的服务与管理。5、 理解云计算安全技术及相关的法律法规。6、 了解云计算在不同领域的创新实践，如工业云、农业云、政务云等。7、 掌握云计算与新技术的融合以及云计算产业生态的地位。课时安排本章安排理论8学时主要教学内容1.1 云计算概述1.1.1 云计算的产生与发展1.1.2 云计算的内涵与特性1.1.3 云计算的发展目标和意义1.2 云计算系统的系统架构1.2.1 云计算系统架构的参考模型1.2.2 云计算系统的业务模型1.2.3 云计算系统的部署模型1.3 云计算系统的使能技术1.3.1 分布式技术1.3.2 虚拟化技术1.3.3 云平台技术1.4 云计算系统的服务与管理1.5 云计算安全1.5.1 云计算系统安全技术1.5.2 云安全相关法律法规1.6 云计算的创新实践1.6.1 工业云与智能制造1.6.2 农业云与智慧农业1.6.3 政务云与电子政务1.6.4 金融云与智慧银行1.
4、6.5 商贸云与新零售1.6.6 城市大脑与新型智慧城市1.6.7 云医院与云制药1.6.8 教育云与智慧教育1.6.9 物流云与应急服务1.6.10 微信小程序的云开发实践1.7 云计算未来展望1.7.1 云计算与新技术的融合1.7.2 云计算产业生态及其地位第2章 大数据学习目标1、 掌握数据的基本概念、大数据的内涵外延及其处理流程和挑战。2、 理解大数据的采集与治理，包括数据来源、多源采集方式和数据预处理。3、 掌握数据管理，包括分布式文件系统、关系数据库、NoSQL数据库和多模态数据管理。4、 理解数据分析，包括统计数据分析和基于机器学习的数据分析。5、 掌握数据可视化的主要技术、工具软件以及大数据可视化案例。6、 理解数据安全与隐私保护，包括其与传统信息安全的关系及支撑技术。7、 了解大数据处理平台、社会网络大数据及其面临的挑战。8、 掌握大数据在智慧城市、工业大数据等领域的应用。课时安排本章安排理论8学时主要教学内容2.1 大数据概述2.1.1 数据2.1.2 大数据的内涵和外延2.1.3 大数据处理的一般流程和面临的挑战2.2 数据采集与治理2.2.1 大数据来源与多源数
5、据采集方式2.2.2 数据的预处理2.3 数据管理2.3.1 分布式文件系统2.3.2 关系数据库2.3.3 NoSQL数据库2.3.4 多模态数据管理2.4 数据分析概述2.4.1 统计数据分析2.4.2 基于机器学习的数据分析2.5 数据可视化2.5.1 数据可视化的主要技术2.5.2 大数据可视化与可视分析案例2.5.3 数据可视化工具和软件2.6 数据安全与隐私保护2.6.1 数据安全与传统信息安全的关系2.6.2 数据安全及隐私保护支撑技术2.7 大数据处理平台2.8 社会网络大数据2.8.1 社会网络大数据面临的挑战2.8.2 社会网络中的用户影响力2.9 大数据应用2.9.1 智慧城市2.9.2 工业大数据第3章 人工智能学习目标1、 掌握人工智能的基本概念、产生发展、产业生态和人才需求。2、 理解知识表示与知识图谱的基本概念、构成与技术栈。3、 掌握机器学习的产生发展、监督学习、无监督学习、弱监督学习及应用实例。4、 理解神经网络与深度学习的基本概念、深度学习及应用实例。5、 掌握计算机视觉、数字图像处理、计算机视觉与机器视觉的内涵及应用。6、 理解计算机听觉、智慧语音
6、、自然语言处理的基本概念。7、 掌握智能机器人的概念分类、云端智能机器人架构及应用场景。8、 了解人工智能推动工业革命和社会进步、发展趋势、面临的挑战及未来展望。课时安排本章安排理论8学时主要教学内容3.1 人工智能概述3.1.1 人工智能的基本概念3.1.2 人工智能的产生与发展3.1.3 人工智能的产业生态和人才需求3.2 知识表示与知识图谱3.2.1 知识表示与知识图谱的基本概念3.2.2 专家系统与知识图谱3.2.3 知识图谱的构成与技术栈3.2.4 典型的知识图谱项目3.3 机器学习3.3.1 机器学习的产生与发展3.3.2 监督学习3.3.3 无监督学习3.3.4 弱监督学习3.3.5 机器学习应用实例手写数字识别3.4 神经网络与深度学习3.4.1 神经网络简介3.4.2 神经网络与深度学习3.4.3 深度学习3.4.4 深度学习应用实例手写数字识别3.5 计算机视觉3.5.1 计算机视觉简介3.5.2 数字图像处理3.5.3 计算机视觉的内涵与应用3.5.4 机器视觉的内涵与应用3.6 计算机听觉3.6.1 计算机听觉简介3.6.2 智慧语音3.6.3 自然语言处理 3
7、.7 智能机器人3.7.1 机器人的概念与分类3.7.2 云端智能机器人3.7.3 云端智能机器人的系统架构3.7.4 智能服务机器人的典型应用场景3.8 人工智能的挑战、发展趋势与未来3.8.1 人工智能推动工业革命和社会进步3.8.2 人工智能的发展趋势3.8.3 人工智能面临的挑战3.8.4 拥抱人工智能的明天第4章 现代通信技术学习目标1、 掌握通信的基本概念及通信技术的发展历程。2、 理解信息传输的基本原理，包括信号表示、通信系统模型、调制解调及编码解码。3、 掌握通信网络与协议，包括通信网络的形成、接入网技术及通信协议和标准制定机构。4、 了解固定电话通信的过程、业务及通信网的发展演变。5、 掌握数据通信的概念、数据交换、数据通信网及数据通信技术与互联网的发展。6、 理解移动通信的概念、特点、多址技术、网络架构演进、业务及5G赋能行业应用。7、 掌握光纤通信系统、光纤通信与传输承载网及光传输技术的发展。8、 了解微波和卫星通信的基本概念及应用。9、 掌握量子通信的基本概念、网络及应用。10、 理解通信网络安全技术的发展、安全体系结构、基本威胁及常用安全技术。课时安排本章安排
8、理论8学时主要教学内容4.1 通信概述4.1.1 通信的基本概念4.1.2 通信技术的发展历程4.2 信息传输4.2.1 信息的信号表示4.2.2 通信系统的基本模型4.2.3 模拟调制与解调4.2.4 数字调制与解调4.2.5 信源编码与解码4.2.6 信道编码与解码4.3 通信网络与协议4.3.1 从简单通信到通信网络4.3.2 接入网技术与应用4.3.3 通信协议和标准制定机构4.4 固定电话通信4.4.1 固定电话通信过程4.4.2 固定电话业务4.4.3 固定电话网的发展与演变4.5 数据通信4.5.1 数据通信的概念4.5.2 数据交换4.5.3 数据通信网4.5.4 数据通信技术与互联网的发展4.5.5 IP地址4.6 移动通信4.6.1 移动通信的概念与特点4.6.2 多址技术4.6.3 从1G到5G的发展4.6.4 移动通信网络架构的演进4.6.5 移动通信业务4.6.6 移动终端的发展变迁4.6.7 5G赋能行业应用4.7 光纤通信4.7.1 光纤通信系统4.7.2 光纤通信与传输承载网4.7.3 光传输技术的发展4.8 微波和卫星通信4.8.1 微波通信4.8.2 卫星通信4.8.3 微波和卫星通信的应用4.9 量子通信4.9.1 量子通信概述4.9.2 量子通信网络4.9.3 量子通信的应用4.10 通信网络安全4.10.1 网络安全技术的发展4.10.2 通信网络安全体系结构4.10.3 基本的网络安全威胁4.10.4 常用的网络安全技术第5章 物联网学习目标1、 掌握物联网的发展特点、体系结构与关键技术。2、 理解自动识别技术的分类及射频识别技术。3、 掌握物联网定位技术的发展趋势、卫星定位技术及其他短距离定位技术。4、 理解传感器的分类与特点、无线传感器网络及数据融合。5、 掌握物联网安全技术，包括安全概述及安全要求。课时安排本章安排理论8学时主要教学内容5.1 物联网的概念
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