理解人工智能问题建模的基本过程，掌握从行业需求、业务流程、数据特征到算法任务之间的转换逻辑，认识分类、预测、优化、推荐等任务在行业中的对应关系。
能够针对典型行业场景，识别核心问题、提炼关键变量、确定输入输出，并初步判断适合采用哪类人工智能方法进行求解。
培养学生从实际问题出发进行抽象建模的意识，提升跨学科理解能力和工程化思维，增强将人工智能方法应用到真实行业任务中的综合素养。
介绍问题建模的基本思路，说明为什么现实中的“业务问题”不能直接交给算法处理，而必须先完成问题抽象。通过智能制造、物流调度、客户分析等场景，让学生理解如何从现实任务中识别核心目标与关键约束。
重点讲解问题建模中的三个基本要素：输入数据是什么，输出结果是什么，系统希望优化或判断的目标是什么。帮助学生理解，只有明确输入、输出和目标，人工智能任务才能真正被定义清楚。
说明典型行业问题如何映射为人工智能任务，例如质量检测可转化为分类问题，销量预测可转化为回归问题，配送调度可转化为优化问题，客户分层可转化为聚类问题。帮助学生形成“场景—任务—方法”的整体认知链条。
在智能制造场景中，产品是否合格往往依赖尺寸、表面缺陷、颜色偏差、温度参数等多种信息。原始业务需求是“提高质检效率”，而人工智能建模后的核心任务通常可以转化为分类问题，即判断产品属于“合格”还是“不合格”。
这个案例有助于学生理解：真实场景中的问题往往表述得很宽泛，但通过建模后可以明确为输入若干特征、输出一个判定结果的算法任务。这样，系统才能选择合适的方法进行训练和部署。
在物流配送场景中，企业希望降低配送成本、缩短配送时间、提升车辆利用率。看起来这是一个管理问题，但建模之后可以转化为优化问题：给定订单位置、车辆容量、时间要求等约束，求解较优的配送路径与调度方案。
这个案例有助于学生理解：人工智能问题建模不仅适用于识别和预测任务，也适用于资源配置和方案选择类任务。建模的关键在于明确目标函数和约束条件，而不是停留在业务表面描述上。
教学重点：行业场景的任务抽象，问题建模中的输入、输出与目标定义，以及典型场景与算法任务之间的映射关系。
教学难点：帮助学生摆脱“场景描述很丰富但问题定义不清楚”的常见困境，真正学会把现实问题转化为可以计算、可以求解的人工智能任务。
采用“行业案例导入 + 问题拆解分析 + 建模表达训练”的方式组织教学。
通过制造、物流、服务等典型场景，引导学生从业务需求中提炼算法问题，逐步建立从现实场景到人工智能建模的系统思维。
给出一个具体行业案例，如仓储分拣、智能客服、设备监测或商品推荐，让学生分析该场景的输入是什么、输出是什么、目标是什么，并判断属于哪类人工智能任务。
学生以小组形式完成一个简短的“问题建模说明”，用自然语言描述某个行业问题如何转化为分类、预测、聚类或优化任务，训练结构化表达能力。
任务1：选取一个你熟悉的行业场景，说明其中最核心的问题是什么，并尝试将其转化为一个人工智能任务。
任务2：用“输入—输出—目标”三个维度描述一个实际问题的建模过程。
任务3：思考为什么问题建模是人工智能应用落地中最关键的环节之一。