AI人工智能基础与应用课程是否被视作“水课”取决于多个因素，包括课程内容、教学质量、学生兴趣和市场需求等。以下是对这一话题的全面分析：
1. 课程内容与实用性
首先，AI人工智能基础与应用课程的内容是否实用是判断其是否为“水课”的关键。如果课程内容过于理论化，缺乏实践操作和案例分析，那么学生可能会觉得课程枯燥无味，难以激发学习兴趣。相反，如果课程内容紧密结合实际应用场景，提供丰富的实践机会，那么学生不仅能够掌握理论知识，还能提升解决实际问题的能力，这样的课程自然不会被视为“水课”。
2. 教学质量
教学质量是衡量一门课程是否值得投入的重要因素。如果教师具备扎实的专业知识和丰富的实践经验，能够将复杂的理论讲解得通俗易懂，同时注重培养学生的创新思维和解决问题的能力，那么这样的课程自然不会被认为是“水课”。反之，如果教师教学水平参差不齐，课堂上充斥着大量的理论灌输而缺乏互动和讨论，那么学生可能会觉得课程效果不佳，从而认为该课程是“水课”。
3. 学生兴趣与参与度
学生的兴趣和参与度也是判断一门课程是否值得投入的重要因素。如果学生对AI人工智能基础与应用课程充满热情，积极参与课堂讨论和实践活动，那么他们不仅能够获得知识和技能的提升，还能在过程中体验到学习的乐趣。相反，如果学生对此课程不感兴趣或不参与，那么这门课程自然不会被视为“水课”。
4. 市场需求与就业前景
市场需求和就业前景也是判断一门课程是否值得投入的重要因素。随着科技的快速发展，AI人工智能领域的需求日益增长，相关人才也成为了市场上的热门职位。如果课程能够紧跟市场趋势，提供实用的技能培训，帮助学生提升就业竞争力，那么这样的课程自然会受到学生和用人单位的青睐。反之，如果课程内容过时，无法满足市场需求，那么学生毕业后可能面临就业困难的问题，这样的课程自然不会被视为“水课”。
5. 综合评价
综上所述，AI人工智能基础与应用课程是否被视作“水课”需要从多个方面进行综合评价。课程内容是否实用、教学质量如何、学生兴趣和参与度如何、市场需求和就业前景如何等因素都会影响学生对该课程的评价。因此，在选择AI人工智能基础与应用课程时，建议学生从这些方面进行综合考虑，选择适合自己的课程。同时，教育机构也应该注重课程质量的提升，不断更新教学内容和方法，以满足学生的学习需求和社会的发展需求。
