人工智能通识（基础、技术、前沿、伦理与实践）-教学大纲和教学进度表

厦门大学本科课程教学大纲课程名称人工智能通识课程代码英文类别代号授课对象全校大一学生适用年级大一课程类型通识课课程课型理论+实验总学分总学时授课讨论实验/上机实践其他2321601600先修课程无一、课程简介本课程专为全校大一新生精心打造，是一扇通往人工智能世界的大门。课程深度契合通识教育核心理念，精心规划教学内容，系统全面地介绍人工智能领域的知识，全力培养学生的AI思维模式与应用能力，助力学生成长为具有人工智能素养的综合型人才。课程系统介绍人工智能理论知识，并给出可操作性强的实验，既具有理论深度，同时兼具实践高度，理论内容和实验内容各占50%。课程包含四个篇章，分别是人工智能概念篇、人工智能基础技术篇、人工智能前沿技术篇和人工智能伦理篇。课程通过丰富多样、生动有趣且极具实用性的实战案例，让学生亲身感受人工智能的巨大威力，在实践操作中不断提升运用AI工具解决实际难题的能力。修读本课程后，大一新生将轻松踏入人工智能领域，为未来的学业和职业发展奠定坚实基础。二、培养目标（1）为学生构建人工智能知识体系：助力学生系统掌握人工智能领域的基础理论知识，涵盖人工智能核心概念、人工智能基础技术和人工智能前沿技术等内容，为深入学习专业知识筑牢根基，使其清晰认知人工智能的学科边界与知识范畴。​（2）塑造学生思维模式：着重培育学生的AI思维，使其学会从人工智能视角分析问题、探寻解决方案。通过课程学习，学生能够运用数据驱动、模型构建等思维方式，理解复杂现象背后的逻辑，提升逻辑推理与创新思维能力。​（3）培养学生AI工具应用能力：确保学生熟练运用各类AIGC工具，学生将学会借助这些工具完成学习任务、解决工作难题以及处理生活中的实际问题，如利用AI写作辅助工具提升文字创作效率、借助图像生成工具实现创意可视化等，增强数字化生存与工作技能。​（4）强化学生实践操作与问题解决能力：依托丰富的实战案例，强化学生实践动手能力。学生能够在实践中加深对人工智能知识的理解，熟练运用所学知识与工具，自主分析并解决各类实际问题，培养独立思考、团队协作与实践操作能力，提升应对复杂情境的综合素质。​（5）培养学生的伦理道德与社会责任感：引导学生深入探讨人工智能伦理问题，使其明确人工智能技术在发展与应用过程中的道德准则与社会责任。学生将学会在使用和推动人工智能技术时，充分考量其对社会、环境、人类生活等多方面的影响，树立正确的技术价值观，成为具有社会责任感的科技使用者与推动者。三、教学方法1.理论与实践相结合的教学模式（1）理论讲解：采用讲授、演示等方式，系统介绍人工智能、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、大模型、智能体、具身智能等理论知识，确保学生掌握基本概念和原理。（2）实践操作：通过实验室练习、项目作业等形式，让学生在实践中应用所学知识，如使用机器学习算法分析数据、生成文本、生成图片、生成视频、构建智能体、部署大模型等，增强动手能力和问题解决能力。（3）案例分析：选取贴近生活的真实案例，引导学生分析、讨论，将理论知识与实际应用相结合，深化理解。2.互动与合作的学习方式（1）小组讨论：鼓励学生分组合作，针对特定主题或案例进行深入探讨，促进思想碰撞，培养团队协作和沟通能力。（2）课堂互动：通过提问、讨论、辩论等形式，增加师生、生生之间的互动，激发学习兴趣，及时解答疑惑，提升学习效果。（3）在线平台利用：利用在线学习平台进行资源共享、作业提交、在线测试等，增加学习灵活性，同时便于教师跟踪学习进度，提供个性化指导。3.线上线下混合教学课程提供了在线MOOC视频，部分理论课内容可以不用来教室上课，学生可以观看在线视频，完成在线测验。实验课需要到教室，在老师指导下完成。

四、主要内容及学时安排章（或节）主要内容学时安排第1章人工智能概述人工智能的概念、发展历程和影响，世界各国的人工智能发展战略，以及人工智能的关键技术、应用、产业和人工智能思维2（理论课）第2章人工智能编程语言基础人工智能领域最为常用的编程语言Python的基础语法知识1（理论课）+1（实验课）第3章机器学习机器学习的基本概念、典型算法与实践方法4（理论课）+4（实验课）第4章自然语言处理自然语言处理的概念、应用价值、发展简史、核心基础任务、技术演进和应用场景，并给出两个关于自然语言处理的简单实例1（理论课）+1（实验课）第5章计算机视觉计算机视觉概念、应用场景、核心任务及其面临的挑战，并给出两个代表性的计算机视觉库（Pillow和OpenCV）的具体用法1（理论课）+1（实验课）第6章大模型大模型的概念和代表性产品，大模型的基本原理、特点、分类、成本、应用领域、挑战和未来发展，如何在自己本地计算机上部署大模型产品2（理论课）+2（上机实验，本地部署大模型）第7章智能体智能体概念、关键特征、分级、分类、组成和核心技术，基于大模型的智能体和智能体的未来发展1（理论课）+1（上机实验，构建智能体）第8章具身智能具身智能概念、技术支撑、应用领域和人形机器人，具身智能的挑战和限制2（理论课）第9章AIGC应用与实践不同类型的AIGC技术的应用场景和案例实践1（理论课）+5（上机实验，使用AIGC工具）第10章人工智能伦理人工智能伦理的概念、伦理问题和相关案例，人工智能伦理的基本原则和解决人工智能伦理问题的策略2（理论课）合计32五、教学进度表周教学内容理论学时实验学时1第1章人工智能概述

人工智能的概念、发展历程和影响，世界各国的人工智能发展战略，以及人工智能的关键技术、应用、产业和人工智能思维22第2章人工智能编程语言基础

人工智能领域最为常用的编程语言Python的基础语法知识113第3章机器学习

机器学习的基本概念、机器学习工具包sklearn、监督学习24第3章机器学习

监督学习上机实验25第3章机器学习无监督学习、强化学习、人工神经网络和深度学习26第3章机器学习无监督学习上机实验27第4章自然语言处理自然语言处理的概念、应用价值、发展简史、核心基础任务、技术演进和应用场景，并给出两个关于自然语言处理的简单实例118第5章计算机视觉

计算机视觉概念、应用场景、核心任务及其面临的挑战，并给出两个代表性的计算机视觉库（Pillow和OpenCV）的具体用法119第6章大模型

大模型的概念和代表性产品，大模型的基本原理、特点、分类、成本、应用领域、挑战和未来发展210第6章大模型

如何在自己本地计算机上部署大模型产品211第7章智能体

智能体概念、关键特征、分级、分类、组成和核心技术，基于大模型的智能体和智能体的未来发展1112第8章具身智能

具身智能概念、技术支撑、应用领域和人形机器人，具身智能的挑战和限制213第9章AIGC应用与实践提示词的使用技巧和各种AIGC工具的基本用法1114第9章AIGC应用与实践学生上机实验文本类AIGC和图片类AIGC的用法215第9章AIGC应用与实践学生上机实验语音类AIGC和视频类AIGC的用法216第10章人工智能伦理

人工智能伦理的概念、伦理问题和相关案例，人工智能伦理的基本原则和解决人工智能伦理问题的策略2六、考核方式与要求上机实验报告和项目报告（50%，合格和不合格）+期末上机理论考试（50%，合格和不合格），两个部分都合格，总成绩合格，有任何一个不合格，总成绩不合格。七、选用教材林子雨编著《人工智能通识——基础、技术、前沿、伦理与实践》，人民邮电出版社，ISBN:978-7-115-68359-5