人工智能创新型教师培育计划（第一期）
【活动评审结果公告】
- 评审结果和证书下载链接： 各位老师，评选结果已经出炉。感谢各位老师耐心等待，相关证书获取方式请看文章内指引。可以前往证书下载
- 主办方还将会和相关作品老师沟通之后，并组织相应的线下活动和线上展示，Openhydra也将会和创作老师沟通，请老师将创作过程和心得，以线上交流、线上课件方式进行展示。尽请期待！
- AI4T课件在线浏览：AI4T相关课程的.jpynb课件，已经放到线上，各位老师可以点击浏览。 http://site02.openhydra.net:30010/pubcourse 。后续平台开放注册之后，老师可以基于.jpynb课件继续练习。
【2月17日活动更新：大作业提交地址】
【大作业提交地址】
- 大作业提交地址： https://docs.qq.com/form/page/DQ1RqTHp4YWFoVFdV
- 截至日期：2月28日24：00
【2月6日活动更新】
【关于二阶段实验课程时间的通知（2月6日 9:00更新 ）】
各位老师，相关邮件已经发送到大家的邮箱，登录用户名为您提交作业时候的手机（或者邮箱）。如果确认自己提交过作业但是没有收到邮件，请提供你提交作业时候填写的手机（或者邮箱），并联系客服https://work.weixin.qq.com/kfid/kfc9b4e019385a00c07 获取登录密码。
- 每人分配的算力为1800分钟（30小时），启动的资源为 2C4G，英伟达L40的1/10分片 的实例算力
- 每人最多预约 3 个时段（每个时段2小时）
- 一天同一时段不能重复预约多次
- 当天前的预约会自动作废，不计算在3个预约的限额中
- 预约开始时间到后，用户可以开启设备，系统不会自动开启
- 预约结束时间到后，用户的设备将自动关闭，因此请在预约时间到期之间尽量保存你的数据，关闭后不再消耗算力时间点
- 自动关闭的设备不会移除工作目录（即您 juypter lab 的根目录）下的内容
- 一个时间段最多预约 40 位并发用户
【2月5日活动更新】
【关于二阶段实验课程时间的通知（2月5日 10:00更新 ）】
二阶段AI实验课程，将于2月6日开始。具体时间安排如下，直播方式和一阶段上课保持一致：
- 2月6日，晚上，19：30~21：00（主讲老师：刘正云） 实验内容：【机器学习】搭建算法并训练线性回归、多项式回归、支持向量机（SVM）等机器学习模型，制作个性化数据集，涉及到BaseML、BaseDT等工具。
- 2月7日，晚上，19：30~21：00（主讲老师：郑祥） 实验内容：【深度学习】训练常见的卷积神经网络模型，如LeNet和MobileNet，能制作个性化的ImageNet数据集，涉及到MMEdu、EasyTrain等工具。
- 2月8日，晚上，19：30~21：00（主讲老师：邱奕盛） 实验内容：【模型部署】利用统一推理框架实现模型部署。在训练好的模型基础上，设计简洁的体验界面，最终尝试在行空板上实现完整效果的呈现，涉及XEduHub、PySimpleGUI、PySimpleGUIWeb等工具。
【2月4日活动更新】
【关于作业和算力账号发放的通知（2月4日 23:40更新）】：
各位老师，十分抱歉，由于上传程序出了一些Bug（一次上传4个作业，只有第1个收到到），导致一些老师作业丢失。为了表示歉意，我们决定针对所有已经提交作业的老师，都会发放算力账号，请各位老师知悉。作业已经于2/4 12：00截至上传，凡提交过的老师可以通过 http://site01.openhydra.net:30012/evt/checkupload 查询自己上传的作业（只要查询到存在1个文件即可）。
由于最终有529位老师提交了作业，为了让每个老师都拥有机会使用算力，平台会使用预约机制来分配大家的使用，到时候我们会公布平台网址，账号会发放到老师的邮箱。相关邮件通知，将于2/6 开始逐步发送。
【2月3日活动更新】
【关于作业提交和二阶段实验课程推迟通知（2月3日 11:00更新）】：
作业提交延期通知 ：各位老师，十分抱歉，我们接到算力赞助商托管机房通知，计划2025年2月2日9:00 （大年初五）至 2025年2月3日17:00 （大年初六）进行年度停机维护。因此我们的作业提交网站在此期间无法访问（估计将于2月3日晚上18:00后恢复）。因此，我们作业提交截止日期也推迟到：2025年2月4日中午12:00（农历正月初七）。
关于二阶段实验课程延期的通知：受到AI实验平台所在机房年度停机维护的影响，因为老师备课需要一定时间，所以原定于2月4日开始的二阶段AI实验课程，将推迟两天进行，将于2月6日开始。具体时间将会在本网页更新，同时也会在活动群里通知。
【1月26日活动更新】
活动更新（1月26日 22:00更新）：
Python作业
- 教师AI基础考核作业（见下面介绍），或者可以下载word文件 查看。
- 1月31日中午24：00前提交，
- 作业提交地址： http://site01.openhydra.net:30012/evt/uploadcode 请将代码按照次序，分别命名为1.py-4.py提交。
一、基础算法类**
1.寻找数字
“9474”是一个有趣的数字。它的每个位上的数字的 4 次幂之和等于它本身（9⁴ + 4⁴ + 7⁴ + 4⁴ = 9474）。请编写一个python程序，找出1000到9999之间所有类似“9474”的数字，并输出（注意，不包含“9474”）。
2.没有判断的猜拳游戏
很多人都跟计算机玩过猜拳游戏。猜拳游戏原理一般是用数字代表“石头”“剪刀”“布”，如0、1、2，计算机随机生成一个0-2之间的数字，然后和用户选择的数字比较，最后输出结果。这类代码往往会用到分支结构，即“if”。能否实现代码中不出现“if”，编写出一个猜拳游戏？(注意，出现“if”就表示挑战失败了。)
二、数据解析类**
3.计算AI模型的推理结果
准确率是衡量一个模型效果好坏的重要指标。函数cal_acc能够对真实标签和推理结果进行比较，计算出准确率。
有一个三分类（三个标签）问题，参数中的“infer_y”是具有4个样本的推理结果，比如“[[0.1,0.2,0.7],[0.4,0.1,0.5],[0.3,0.4,0.3],[0.6,0.2,0.2]]”，其中“[0.1,0.2,0.7]”是第一个样本的推理结果，以此类推。参数中的“true_y”是样本的真实标签(Ground Truth)，比如“[2,2,1,2]”。前三个预测正确（推理结果与真实标签一致，如[0.1,0.2,0.7]表示第2项的概率最大），最后一个错误（推理结果与真实标签不一致），因此准确率为3/4，即返回值为75%。
请完善代码中的cal_acc函数，能输出75.00%，小数点保留2位。
def cal_acc(infer_y,true_y):
# 请补充代码，完善这个函数
result = [[0.1,0.2,0.7],[0.4,0.1,0.5],[0.3,0.4,0.3],[0.6,0.2,0.2]]
tag = [2,2,1,2]
result = cal_acc(result,tag)4.目标检测
COCO（Common Objects in Context）是一个用于目标检测和图像分割任务的广泛使用的数据集和评估基准。它是计算机视觉领域中最重要的数据集之一，在XEduHub中内置的coco模型能够检测出80类coco数据集中的物体，任务名称为“det_coco”。
“det_coco”返回的是图中的目标名称和坐标。进行推理的图像、推理代码和输出信息如下所示。
进行推理的图像（img.jpg）:
推理代码（给出）
from XEdu.hub import Workflow as wf # 导入库
body_det = wf(task='det_body') # 实例化模型
img_path = 'img.jpg' # 指定进行推理的图片路径
body_det.inference(data=img_path) # 进行推理
result = body_det.format_output(lang='zh') # 推理结果格式化
print(result)推理结果（给出）:
{
'检测框': [[323.2777170453753, 72.95395088195801, 917.5945354189192, 1130.7357228142876]],
'分数': [0.8851305]
}请在推理代码的基础上增加功能，实现解析模型输出的数据，提取坐标数据后用红色矩形标注，效果如图所示。注意：只能使用OpenCV库或者Pillow库。
目标图: 
请在这里输入完整的代码。
from XEdu.hub import Workflow as wf # 导入库
body_det = wf(task='det_body') # 实例化模型
img_path = 'img.jpg' # 指定进行推理的图片路径
body_det.inference(data=img_path) # 进行推理
result = body_det.format_output(lang='zh') # 推理结果格式化
print(result)
# 请将代码补充完毕活动更新（1月25日 22:00更新）：
1月26日课程内容
- 1月26日 《大模型赋能3小时入门Python（下）- 用Python解决实际问题》, 在线回放观看方式参考 这里 .
- 百度网盘离线视频后续会更新，地址见：百度网盘 提取码: XEDU
- 更多的Xeduhub 资料 可以参考 ： https://xedu.readthedocs.io/zh-cn/master/xedu_hub/introduction.html
【活动进展每日更新1月25日】
活动更新（1月25日 22:00更新）：
- 1月25日 19：30—21：00 《大模型赋能3小时入门Python（上）-Python快速入门》
视频下载地址：《大模型赋能3小时入门Python（上）-Python快速入门》
百度网盘 : https://pan.baidu.com/s/1kty6pdd9OCMh3d2cTscFTA?pwd=XEDU 提取码: XEDU
在线回放地址（无需下载）：
【步骤1】扫码进入温州科技高级中学公众号 -->【步骤2】点击视频号：温州科技高级中学 -->【步骤3】点击直播回放
【活动进展每日更新1月24日】
活动更新（1月24日 21:00更新）：
- 十分抱歉，因为受到群发邮件1000人/每天的最大限制，而总报名人数已经近2000人，因此直播与学习地址将发送至注册邮箱的时间调整为1月25日8:00前（原时间为1月24日24：00前）。邮件内容即为本页面的直播地址。发送邮件主要是为了确认大家的邮箱是否通畅，以作为后期1月27日~2月3日期间Python作业提交、算力券发放的通知。
- 群发邮件有可能拦截至垃圾邮箱，请注意查找。
活动更新（1月24日 15：00更新）：
感谢各位老师对本次活动的关注与支持，线上课程即将开始，请各位已报名老师注意以下事项：
- 直播时间：
- 1月25日 19：30—21：00
- 1月26日 19：30—21：00
- 直播内容:
- 课题：大模型赋能3小时入门Python
- 教师：谢作如（浙江省特级教师）
- 直播视频号：关注公众号后，在下方找到“视频号”观看直播。
- 第一节课和第二节课的课件（谢作如老师提供） 链接：https://pan.baidu.com/s/1Uy48aCnZ7hcIOgPd4Iio_A 提取码：xedu
- 备用视频号：
- 我们建立了学员技术指导与交流群，群二维码也将通过邮件发送，请及时进群，后续学习安排也将在学习群中同步。
如果以上群已经满了无法加入，请扫描下方备用群：
一、组织单位
1. 指导单位
- 教育部师范教育协同提质西南大学组团【DL·STSE】虚拟教研室
- 全国科学技术与智能教育学科联盟
- 重庆市青少年科学素质研究会
2.主办单位
- 中希文明互鉴中心
- 西南大学科学技术与智能教育研究所
- 全国师范生人工智能教育共同体
3.承办单位
- 中希文明互鉴中心·文明互鉴智能计算与决策实验室
- 中希文明互鉴中心·国际青少年科技人文教育研究院
- 温州科技高级中学
- 重庆课堂内外文化发展有限公司
4.支持单位
- 技术支持：OpenHydra项目组、XEdu项目组
- 算力支持：上海谕视信息科技有限公司
- 课程支持：中小学AI课程众筹计划组委会
- 清华大学出版社新一代人工智能教育丛书编写委员会
二、活动背景
为提升未来公民的智能素养，培育潜在的AI领域专业人才，教育部办公厅印发了《关于加强中小学人工智能教育的通知（教基厅函[2024]32号）》。文件明确了总体要求与实施路径，并提出要“推动规模化教师供给”的任务，鼓励各地开展分层分类的师资培训，以提升教师的专业化水准。
由于中小学人工智能教育尚处在摸索阶段，各地多数师训机构无力自行承办，并且普遍存在“重知识传授，轻能力发展”的认知。我们为此策划了“AI4T（AI for Teachers）·人工智能创新型教师培育计划”，旨在寻找、发现与支持新时代人工智能种子教师的成长，并通过他们来带动全国范围内的师资专业发展，进而助推高质量人工智能教育的普及。
三、活动内容
本期活动主题为人工智能经典实验挑战。培训以“机器学习”“深度学习”与“模型部署”为主要内容，以经典实验操作核心学科技能。借助大模型辅助编程的形式，快速补足学习人工智能的Python基础，通过极简代码和经典实验掌握人工智能的基本工作流程，再结合真实情境问题将能力泛化，进而达成用人工智能解决真实问题的目标，最终具备实施中小学人工智能通识教育的基本能力。 培训活动主要有在线直播与自主实践这两种形式。授课教师将通过直播来传授学科知识，并演示实验技能。来自各地一线学校的助教，将提供各种形式的学习支持。活动组织方还提供必要的实验环境与算力支持，以确保学员能够具身体验有算力·真AI的人工智能课程。不需要特定硬件，培训者借助浏览器即可完成基础实验学习活动。
四、活动安排
本期活动分“学员报名与审核”“Python入门与选拔”与“AI经典实验与展示”这三个环节。完成相关学习任务并按要求提交作业的学员，将获得由中希文明互鉴中心、西南大学教师教育学院等单位联合颁发的结业证书
学员报名与审核
本次培训为公益形式，面向各级学校对人工智能教育感兴趣的老师开展。
- 报名时间：2025年1月21日~1月24日
报名方式
点击"报名"按钮。
或者扫描下方二维码报名： 
特别说明：
- 报名并不意味着获得第二阶段算力赠送，学员必须通过Python编程能力测试（1月27日~1月31日），通过测试的学员才获得算力赠送，并获得资格参与二阶段的AI实验。届时将以邮件的形式陆续通知，请确保邮箱畅通和有效。
- 算力价值为100元（约30小时CPU算力或6小时GPU算力，因为算力是相关企业免费赞助，如果通过学员人数过多，超过最终可提供算力的总和，我们将根据报名情况，分批次安排算力使用，还望见谅。
第一阶段：Python入门课程与进阶选拔
- 活动时间：2025年1月25日~1月31日
学习内容
大模型赋能Python编程入门
【Python入门课程】授课形式：
线上直播教学2次，时长3小时：
- 1月25日，晚上，19：30~21：00（主讲老师：谢作如）
- 1月26日，晚上，19：30~21：00（主讲老师：谢作如）
学员选拔：
- 对完成课程学习的学员，进行Python编程能力测试（1月27日~1月31日）；通过测试学员，将继续参与培训并获得100元算力（约30小时CPU算力或6小时GPU算力），以用于下一活动环节或自主研究。
- 进阶学习审核确认：通过第一阶段测试的老师将收到免费赠送的算力，请于2025年2月3日前，查看报名时提交的邮箱，收到邮件即视为有资格进入第二阶段学习。
第二阶段：AI经典实验展示与动手实践
- 活动时间：2025年2月4日~2月21日
学习内容
- 学习内容：机器学习、深度学习与模型部署
- 授课形式：线上直播演示3个AI经典实验（2月4~12日）； 远程在线实践指导（2月4~21日）；
实验1：机器学习
实验内容：搭建算法并训练线性回归、多项式回归、支持向量机（SVM）等机器学习模型，制作个性化数据集。涉及到BaseML、BaseDT等工具。
基础任务：投石机的力度、角度和落地距离数据集
拓展任务：手势（关键点）分类数据集
实验2：深度学习
实验内容：训练常见的卷积神经网络模型，如LeNet和MobileNet，能制作个性化的ImageNet数据集。涉及到MMEdu、EasyTrain等工具。
基础任务：数字手写体数据集
拓展任务：常见昆虫分类数据集
实验3：深度学习
实验内容：使用人工智能推理框架推理机器学习和深度学习模型，能转换模型格式并结合Python代码，编写简单的人工智能应用程序。涉及XEduHub、Pysamplegui、OpenCV等工具。
基础任务：使用XEduHub推理模型
拓展任务：结合GUI界面设计AI应用
第三阶段：提交AI作业设计，获得证书
- 活动时间：2025年2月21日~2月28日
作业内容
- 按照任务要求提交“AI实验拓展应用”作品 （2月21~28日）
利用所学的知识，设计一个跨学科的人工智能小项目。从收集数据开始，训练一个人工智能模型，并根据交互需求编写推理代码，形成一个简单的人工智能应用程序或者作品。
核心材料
- 自制的数据集
- 训练代码和模型
- 由模型得到的人工智能应用
- 项目教程（图文并茂的具体介绍）
参考资料
第四阶段：展示点评
- 时间待定
- 学员作品通过网络进行展示，并由相关专家进行点评；被评为优秀作品的学员，将被选拔为培训导师，成为后续更多人工智能培训活动的师资。
五、师资介绍
授课教师 - 谢作如
授课教师 - 刘正云
授课教师 - 郑祥
授课教师 - 邱奕盛
指导师（助教）
六、评审专家
敬请期待
我们关注人工智能教育，将持续围绕深度学习模型训练、Al图形化交互设计等，持续助力教师数字素养提升。将依托主题讲座、国际论坛、实践工作坊、成果分享等多元方式，助力人工智能种子教师寻找同频伙伴，提供更优的学习环境、前瞻性的课程资源和创新型的教学案例，推动新一代人工智能教育落地学校。 我们还将持续关注AI赋能全学科教师，聚焦学科教学智能体、文明互鉴智能体等生成式人工智能的教育应用。更多内容敬请期待。