deepseek学习

课程介绍

本课程以"深度探索（DeepSeek）"为核心，带领小学生化身"知识探矿者"，在人工智能、自然奥秘与数字科技的丛林中展开冒险！课程采用"问题驱动的深度探究法"，围绕"AI如何学习""数据如何说话""算法如何思考"等主题，通过互动游戏、虚拟实验室和跨学科项目，解密深度学习的基础逻辑。学生将亲手训练会"进化"的AI模型（如预测天气的神经网络、识别星座的视觉系统），设计能"自主思考"的互动程序，并在"数据迷宫""算法解密屋"等沉浸式场景中，体验从现象观察→假设提出→模型验证→知识迁移的完整探索过程，培养科学家的思维方式！

学习目标

• 理解深度学习的三大魔法：数据喂养（如训练集）、特征提取（如模式识别）、迭代优化（如梯度下降）
• 认识AI与现实世界的互动关系（如推荐系统、自动驾驶）
• 掌握可视化AI工具（如TensorFlowPlayground）调整神经网络参数
• 学会用自然语言训练对话机器人（如定制专属故事生成器）
• 建立"假设-验证"思维习惯，学会用数据证据支持观点
• 培养元认知能力，通过"教AI学习"反思自身学习策略
• 讨论AI伦理困境（如算法偏见、信息茧房）
• 通过"人机协作挑战赛"，理解技术与人文的平衡之道

适合人群

• 对"机器为什么会思考"充满好奇，喜欢《解密X档案》类探索节目
• 擅长逻辑推理游戏（如数独、密室逃脱），或对数据分析感兴趣（如统计班级身高）
• 需具备初步抽象思维，能理解"训练次数影响模型精度"等类比概念

课程预备知识

• 理解百分比与概率（如80%准确率意味着什么）
• 掌握坐标系概念（用于可视化神经网络训练过程）
• 会使用搜索引擎获取信息，能辨别广告与真实内容
• 了解基础网络安全知识（如不随意上传个人信息）
• 能在指导下使用在线教育平台（如DeepSeek少儿版界面）
• 会整理分类数据（如按颜色/形状整理图片数据集）
• 接受"AI答案不唯一"，享受开放式探索过程
• 愿意用"错误日志本"记录实验失败案例