人工智能通识教程-教学大纲（32学时）

《人工智能通识教程》教学大纲（仅供参考）课程代码：课程名称：人工智能通识课课程类别：通识课授课对象：开课学期：学分：主讲教师：教学用书：王宜怀、芦碧波等.人工智能通识教程，中国铁道出版社，2025年6月，ISBN:978-7-113-32256-4一、教学目的本课程为通识类课程，通识类课程的主要目标是提供学生的共同知识基础，是学生知识结构的重要有机组成部分。本课程主要目的在于使学生了解人工智能的来龙去脉、基本概念、应用方法与基本原理，把人工智能融入自身的知识结构。学会把人工智能作为新型工具服务于学习和生活，适应人工智能的思维模式。培养学生理论联系实际，在实践中，基于人工智能工具提高分析问题和解决问题的能力。主要内容有：人类智能与人工智能、人类智能与人工智能的物理基础、人工智能基本原理、常用AI工具简介及使用方法、常用大模型、常用小模型、通用人工智能实例、嵌入式人工智能实例、人工智能伦理、未来发展展望。作为学生的共同知识基础，本课程注重人工智能的基本概念与应用实践，对应人工智能的原理则定位在了解层面，对于人工智能的内容，课程整体定位是知其然了解其所以然。二、教学内容第1章人类智能与人工智能概述【教学目标】（1）了解人类智能与人工智能的定义和特点；（2）了解人工智能的由来与发展史；（3）学会使用DeepSeek进行简单问答；（4）培养读者立足中国、面向全球的科技视野。【教学重点】人工智能与人类智能的比较、人工智能的来龙去脉、人工智能的多样性。【教学难点】人工智能的多样性。【教学内容】1.1人工智能正向我们走来1.2从人类智能看与人工智能1.3人工智能的由来1.4人工智能的发展历程1.5人工智能的多样性第2章人类智能与人工智能的物理基础【教学目标】（1）了解人类智能与人工智能的物理基础；（2）了解电子计算机出现的历史背景、与常规仪器的区别、软件的重要性；（3）了解由0和1构成的世界；（4）通过运行Python实例，了解人工智能软件基础，并在实践中培养严谨工程思维。【教学重点】由人脑的基本结构启发人工神经网络、程序为何会自动运行、软件安装与运行Python程序。【教学难点】程序为何会自动运行。【教学内容】2.1人类智能的物理基础2.2人工智能的物理基础2.3由0和1构成的世界2.4计算机语言举例：Python第3章人工智能基本原理【教学目标】（1）了解人工神经网络的思想，掌握人工神经网络的结构和基本原理；（2）掌握图像卷积的计算方法，熟悉卷积神经网络的处理流程，了解卷积神经网络应用的常见任务；（3）掌握人工智能算法结果评估的常用方法。【教学重点】人工神经网络的提出、BP神经网络、卷积神经网络。【教学难点】卷积神经网络。【教学内容】3.1人工神经网络3.2卷积神经网络3.3其他典型图像处理神经网络3.4算法评估第4章常用AI工具【教学目标】（1）了解常用AI工具；（2）掌握常用AI工具的使用方法；（3）通过常用AI工具的使用，树立科技服务工作、服务社会的使命感。【教学重点】常用AI工具的使用方法、了解这些工具的基本原理【教学难点】了解这些工具的基本原理。【教学内容】4.1文本类工具4.2人机交互工具4.3识别类工具4.4辅助学习类工具4.5案例实践第5章常用大模型【教学目标】（1）了解大模型的发展历程；（2）理解大模型的概念和特征；（3）掌握大模型的分类和关键技术；（4）掌握大模型提示工程；（5）了解大模型训练与部署。【教学重点】了解大模型的基本含义、基本架构、训练与部署方法。【教学难点】大模型的基本原理。【教学内容】5.1大模型概况5.2大模型数据与存储5.3大模型的架构5.4大模型提示工程5.5大模型训练与部署5.6大模型的应用5.7案例实践第6章常用小模型【教学目标】（1）了解小模型的定义与特点、发展历程、分类；（2）理解小模型与大模型的区别；（3）掌握小模型的构建方法；（4）了解模型压缩技术；（5）理解小模型的训练与部署；（6）了解面向小模型的芯片类型；（7）掌握小模型的应用场景。【教学重点】了解小模型的基本含义、基本架构、训练与部署方法。【教学难点】小模型的基本原理。【教学内容】6.1小模型概述6.2小模型的架构6.3模型压缩技术6.4小模型训练与部署6.5面向小模型的芯片6.6小模型的应用第7章通用人工智能实例【教学目标】（1）理解通用人工智能的定义、目标与评价标准；（2）了解通用人工智能关键技术路径；（3）了解通用人工智能应用开发挑战；（4）了解通用人工智能的应用实例；（5）了解人工智能交叉学科，培养开放思维和创新精神。【教学重点】了解通用人工智能定义、关键技术路径、应用开发挑战、应用实例。【教学难点】了解人工智能交叉学科，培养开放思维和创新精神。【教学内容】7.1什么是通用人工智能7.2通用人工智能关键技术路径7.3通用人工智能应用开发挑战7.4通用人工智能应用举例第8章嵌入式人工智能实例【教学目标】（1）了解为什么需要嵌入式人工智能；（2）了解生产智能化的技术基础，如传感器、嵌入式系统、通信技术及人工智能算法等；（3）基本理解嵌入式人工智能的应用开发方法；（4）了解物体认知系统；（5）进行EORS训练软件的实际安装与操作；（6）通过EORS的视频演示，由此体会嵌入式人工智能的基本内涵。【教学重点】嵌入式人工智能基本实践过程，掌握PC机软件的安装与运行，体会训练过程。【教学难点】了解嵌入式人工智能的基本原理。【教学内容】8.1为什么需要嵌入式人工智能8.2生产智能化的技术基础8.3嵌入式人工智能应用开发方法8.4物体认知系统EORS概述8.5在PC机上运行EORS训练软件8.6EORS的视频演示第9章人工智能伦理【教学目标】（1）了解人工智能伦理基本概念；（2）了解人工智能伦理分类；（3）掌握人工智能伦理治理体系；（4）建立人工智能伦理意识，培养正确的价值观。【教学重点】了解工智能伦理基本概念、分类、治理体系，建立人工智能伦理意识，培养正确的价值观。【教学难点】建立人工智能伦理意识，培养正确的价值观。【教学内容】9.1人工智能伦理概述9.2人工智能伦理分类9.3人工智能伦理治理体系9.4案例分析第10章人工智能未来发展展望【教学目标】（1）进一步了解人工智能的来龙去脉；（2）了解大模型的未来发展可能方向；（3）了解小模型的未来发展可能方向。【教学重点】了解大模型、小模型的未来发展可能方向。【教学难点】对未来发展的方向多种途径的分析。【教学内容】10.1人工智能何去何从？从初级阶段到形态分化10.2大模型的未来展望10.3小模型的未来展望三、课时分配表章学时数第1章人类智能与人工智能概述2第2章人类智能与人工智能的物理基础4第3章人工智能基本原理4第4章常用AI工具4第5章常用大模型2第6章常用小模型4第7章通用人工智能实例4第8章嵌入式人工智能实例4第9章人工智能伦理2第10章人工智能未来发展展望2合计32四、主要参考书目[1]吴军．信息传[M]．北京：中信出版集团，2020.[2]李楠，秦建军，李宇翔，等．人工智能通识讲义[M]．北京：机械工业出版社，2022．[3]王万良．人工智能导论（第5版）[M]．北京：高等教育出版社，2020．[4]李斌．嵌入式人工智能[M]，北京：清华大学出版社，2023．[5]芦碧波，张建春，王春阳，等．新一代人工智能：无代码人工智能开发平台实践[M]．北京：人民邮电出版社，2023．[6]高扬，卫峥．白话深度学习与TensorFlow[M]．北京：机械工业出版社，2017．[7]张长水，人工智能引论[M]．北京：清华大学出版社，2024．[8]刘丽，孙洪峰，赵陈栗，等．人工智能基础及应用[M]．北京：高等教育出版社，2024．[9]王宜怀，李跃华，徐文彬，等．嵌入式