人工智能教学平台的课程设置包括基础理论知识，这些知识对于理解人工智能的原理和基本概念至关重要。学生需要学习人工智能的起源、发展历程、基本定义以及人工智能与机器学习、深度学习的关系。此外，还需要了解人工智能在各个领域的应用情况，以及对社会、经济和人类生活的影响。

此外，人工智能教学平台的课程还涵盖了机器学习算法和模型的学习。学生需要深入学习监督学习、无监督学习、强化学习等各种机器学习方法，了解它们的原理、优缺点以及适用场景。此外，还需要学习常见的机器学习模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等，并掌握它们的实现方法和应用领域。

此外，人工智能教学平台的课程设置还包括深度学习理论和实践。学生需要学习深度神经网络的原理结构，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等常见结构。此外，还需要学习深度学习的优化算法，如梯度下降、反向传播等，并掌握深度学习框架的使用，如TensorFlow、PyTorch等。

此外，人工智能教学平台的课程还包括自然语言处理和计算机视觉两大前沿领域的学习。学生需要学习自然语言处理的基本任务和常见技术，如分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等，并了解机器翻译、文本生成等高级应用。同时，还需要学习计算机视觉的基本任务和技术，如图像分类、目标检测、图像分割等，并掌握图像处理、特征提取、模式识别等方面的知识。

最后，人工智能教学平台的课程还包括伦理道德和社会责任等内容。学生需要了解人工智能在隐私保护、数据安全、歧视性风险等方面可能带来的问题，以及应对这些问题的方法和原则。同时，还需要学习人工智能在社会发展中的作用和影响，以及如何推动人工智能的可持续发展，促进科技和社会的和谐发展。