人工智能与计算机应用是面向全校各专业本科生的通识教育课程，旨在培养学生在人工智能时代应对科技发展的能力。在当前，人工智能迅速崛起，以ChatGPT为代表的新一代人工智能工具推动了大学计算机教育向“智能化、现代化”方向转变。为适应这一趋势，安徽医科大学在原有Python程序设计课程基础上，扩展了人工智能领域新知识和新应用，结合医学情景设计教学案例，引入医学领域常用的人工智能算法，从而增强了课程的专业性与前沿性。

   本课程注重培养学生解决实际问题的能力，通过介绍基础Python程序设计方法、Python第三方库以及与医学相关的人工智能理论与应用，培养学生计算思维、算法思维和人工智能素养，理解人工智能的核心概念，锻炼学生使用计算机与人工智能进行数据分析与建模并解决实际问题的意识与能力。为学生后续工作与科研生涯打下坚实基础。

• 第一章 Python开发环境与调试
  • 1.1 Python环境安装与配置
  • 1.2 anaconda及vscode安装与配置
  • 1.3 Python调试
• 第二章 Python的程序控制结构
  • 2.1 顺序结构
    • 顺序结构1
    • 顺序结构2
  • 2.2 格式化输出
    • 格式化输出1
    • 格式化输出2
    • 格式化输出3
  • 2.2 选择结构
    • 选择结构1
    • 选择结构2
    • 选择结构3
    • 选择结构4-实践讲解方程求解1
    • 选择结构4-实践讲解方程求解2
  • 2.3 循环结构
    • 循环结构-常用算法1-数字之美
    • 循环结构-常用算法2-部分级数和
    • 循环结构-常用算法3-枚举法、递推法
  • 2.4 函数
    • 函数设计-参数传递的方式
    • 函数设计-变量的作用域
• 第三章 Python组合数据类型
  • 3.1 组合数据类型1-字符串1
  • 3.2 组合数据类型2-字符串2
  • 3.3 组合数据类型3-列表1
  • 3.4 组合数据类型4-列表2
  • 3.5 组合数据类型5-元组、字典1
  • 3.6 组合数据类型6-字典2、集合
• 第四章 Python数据可视化
  • 4.1 词云1-字符串生成词云、文件操作1
  • 4.2 词云2-文件操作2
  • 4.3 词云3-文件内容生成词云
• 第五章 机器学习
  • 5.1 机器学习概念
  • 5.2 机器学习在医学中的应用
• 第六章 机器学习模型与案例分析
  • 6.1 线性回归1
  • 6.2 线性回归2