Introduction to Artificial Intelligence

人工智能导论

从认知到实践,从工具到创造 —— 面向全校的AI通识必修课

32
总学时
2
学分
5
大模块
16
教学周

课程资料

建议先从在线教材进入。本课程的阅读资料、章节内容与课堂推进保持同步,这部分是页面最核心的入口。

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在线教材
《人工智能导论》章节阅读入口,含 5.1 - 5.4 最新内容
🎬
课程视频
录播课程视频,配合课堂与翻转学习使用
📝
提示词资源库
学习、工作、创意等场景的提示词模板
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AI工具导航
推荐工具清单与操作教程(持续更新)

课程介绍

本课程依据教育部《职业本科学校人工智能通识课教学指南》设计,面向全校非人工智能专业本科生开设,围绕「基础认知、技术应用、伦理责任、创新实践、专业拓展」五个维度展开。课程不要求编程基础,无先修课程要求。

课程以「重实践轻理论、应用导向、紧跟前沿」为核心理念,重点讲授大语言模型、提示词工程、AI工具应用与智能体开发。配套自编教材《人工智能导论》(5篇17章),教材讲方法论与思维框架,线上资源提供工具操作教程——两者协同,确保知识不过时。

🎯
重实践轻理论:聚焦"会用AI工具",降低数学与编程门槛
🌍
应用导向:以真实场景驱动教学,学习、生活、工作全覆盖
🚀
紧跟前沿:大模型、AIGC、提示词工程、智能体等最新技术
🔀
分层适配:核心内容面向全体,专业拓展可灵活调整

学习目标

学习目标保持简洁明确:先建立 AI 的基本判断力,再学会把 AI 真正用到学习与工作中,最后形成负责任的人机协作意识。

Knowledge
理解人工智能、大模型与生成式 AI 的核心概念,知道它们能做什么、不能做什么。
Practice
会使用对话、写作、图像、数据与智能体工具,把 AI 融入学习、表达与任务处理流程。
Judgement
能识别幻觉、偏见与隐私风险,在人机协作中保持判断力、责任感与持续学习意识。

课程模块

模块一 6 课时 · 第 1-3 周
AI 基础认知
建立AI整体认知框架,以生活化案例了解AI的定义、核心技术、应用领域以及大语言模型与生成式AI的基本概念。重感知体验而非理论推导。
人工智能概述 AI核心技术认知 大语言模型与生成式AI
模块二 8 课时 · 第 4-7 周
大模型与提示词工程
课程核心模块。系统学习提示词编写原则与技巧,掌握 CRISP、CO-STAR 等结构化框架和思维链等高级方法,通过学习、写作、工作、创意等多场景实战,培养高效AI对话能力。
提示词工程基础 结构化提示词方法 提示词实战应用 个人提示词工具箱
模块三 8 课时 · 第 8-11 周
AI 工具应用
掌握文本、图像、音视频、数据、办公等各类AI工具的使用方法。强调"用AI完成任务"而非编程实现,培养工具选择与组合能力,学会设计人机协同工作流。
AI文本生成与处理 AI多模态创作 AI数据处理与可视化 AI效率工具与人机协同
模块四 2 课时 · 第 12 周
AI 伦理与安全
通过真实案例与辩论活动,培养AI伦理意识与安全素养。涵盖AI幻觉识别、隐私保护、法律法规、学术诚信等议题,贯穿"以人为本、科技向善"主线。
AI风险识别 隐私保护与数字安全 AI法律法规 负责任的AI使用
模块五 8 课时 · 第 13-16 周
智能体与创新实践
从"使用AI"到"创造AI应用"的跨越。通过零代码平台搭建智能体,学习知识库与RAG技术,调研AI行业应用,最终以小组形式完成综合项目并展示答辩。
AI智能体入门 智能体开发实践 AI行业应用与专业融合 综合项目与成果展示

考核方式

过程性评价
60%
  • 章节实践任务30%
  • 课堂参与与互动10%
  • 提示词工具箱10%
  • 阶段测验10%
终结性评价
40%
  • 综合项目作品 + 答辩30%
  • 个人项目总结报告10%

综合项目以小组为单位(3-5人),可选方向:搭建AI智能体、设计AI工作流方案、AI多模态创作集、AI行业调研报告

配套教材

本课程配套自编教材《人工智能导论》,全书分为 5 篇 17 章,内容覆盖教育部《教学指南》五个维度。教材讲方法论与思维框架("道"),线上资源提供工具操作教程与动态内容("术"),确保方法不过时、工具可更新。

第一篇 · 4章
AI 基础
第二篇 · 4章
大模型与提示词
第三篇 · 4章
AI 工具实战
第四篇 · 1章
伦理与安全
第五篇 · 4章
AI 创新实践

推荐 AI 工具

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