人工基础应用 大纲 -

页本科课程教学大纲课程信息课程代码课程名称人工智能基础与应用开课单位开课学年学期2025-2026学年第一学期开课年级2025级开课专业非理工专业课程学分2课程学时36课程性质¨公共必修公共选修成长教育¨专业必修þ专业选修¨工程实践先修课程无其他信息无教师信息授课教师课程负责人（签名）：专业负责人/教研室主任（签名）：单位负责人（签名/签章）：一、课程性质及课程目标（一）课程性质《人工智能基础与应用》是一门面向全校非理工专业的基础课程，立足“AI通识”的大类基础课。课程以“零起点、跨学科、重实践”为设计原则，兼顾科学知识普及、技术能力训练与价值判断塑造，既为学生奠定后续深度学习、具身智能等进阶课程的认知框架，也提供“AI+领域”创新思维的启蒙平台。（二）课程目标课课程目标1：了解人工智能的概念与发展脉络，了解国际主要流派与技术路线，了解国内研究布局与战略方向，熟悉人工智能核心研究领域。课程目标2：学习人工智能基本理论及其典型应用，拓展学术视野，重点掌握大模型、智能体、具身智能等关键方法，并能利用国产AI工具链解决简单实际问题。课程目标3：增强逻辑思维与实践能力，通过场景化项目与伦理辩论奠定后续高级课程与科研训练基础。课程思政目标本课程以立德树人为根本，将价值塑造、知识传授和能力培养融为一体，致力于培养具有家国情怀、全球视野和伦理自觉的新时代人工智能人才。通过系统梳理我国从“追赶”到“并跑/领跑”的关键跃迁，激发学生“把创新主动权牢牢掌握在自己手中”的科技自立自强使命感；通过医疗、政务、制造、乡村等多场景案例，引导学生树立“以人民为中心”的发展理念，深刻体会AI必须服务于人民福祉与社会公平；通过自动驾驶、人脸识别、AIGC版权等伦理议题的辩论与角色扮演，培育“科技向善、法治先行”的职业操守，形成先伦理后技术的思维习惯；通过团队项目、终身学习任务的持续锤炼，塑造善于协作、勇于创新、敢于担责的劳动价值观和工匠精神，最终成长为既懂技术、又有温度、更负责任的社会主义建设者和接班人。1、课程思政育人目标·培养“科技自立自强”的家国使命感，树立“关键核心技术必须牢牢掌握在自己手中”的战略自信。·建立“以人民为中心”的发展观，理解AI必须服务于人民福祉与社会公平。·树立“科技向善”的伦理底线和法治思维，形成“先伦理、后技术”的职业操守。·养成终身学习、人机协同的劳动价值观，强化创新意识与团队协作精神。2、课程思政教学设计·模块嵌入：每一章均以“中国案例导入→技术原理→伦理/政策→价值升华”四步闭环展开。·翻转课堂：课前观看《吴文俊》《大国重器》等微纪录片，课堂用“圆桌论坛＋角色扮演”深化讨论。·任务驱动：分组完成“智能客服会不会带来就业冲击”辩论、“国产大模型VSChatGPT”对比报告、“校园人脸识别伦理评估”项目等。·多元评价：将思政表现（团队贡献、伦理思辨、创新提案）纳入过程性考核。3、课程思政元素（1）爱国主义：吴文俊几何定理机器证明、DeepSeek低成本大模型、华为盘古气象大模型、北斗/海斗机器人。（2）团队合作：3米长卷轴AI里程碑共创、Coze智能体MVP开发、具身智能场景方案设计。（3）创新精神：扩散模型数学机理探究、Prompt工程竞赛、“AI+乡村振兴”金点子路演。（4）职业道德：议题：算法偏见治理、生成内容版权、自动驾驶事故责任、数据隐私保护。4、课程思政案例（1）家国情怀：以“政务灵犀”无纸化会签系统审批周期由3天缩至4小时为切口，展示AI提升政府效能、便民利民的“中国方案”，强化学生科技报国意识。（2）工匠精神：以优必选WalkerS1在比亚迪产线替代危险工位为例，诠释“以人民为中心”的安全生产理念与精益求精的制造强国追求。（3）创新能力：以中国牵头制定“养老人形机器人”国际标准为案例，彰显我国在全球AI治理中的规则制定权，激励学生勇于创新、敢为人先。（4）职业道德与法治精神：以3·15人脸识别曝光事件为情境，组织学生分角色模拟立法听证，在立法者、企业、公众、伦理学家多维对话中体悟科技向善与法治底线。二、课程内容及教学要求（一）课程描述《人工智能基础与应用》是一门面向本科生的通识必修课，以“概念-技术-应用-伦理”四维贯通为主线，用国产工具链（DeepSeek、通义、Coze、WPS灵犀等）做中学，引领学生从AI历史、四次关键技术（计算-感知-认知-行为）、大模型与AIGC、智能体开发、办公自动化、具身智能到人形机器人、法规与伦理治理，完成真实场景原型设计并展开伦理辩论，培养“懂原理、会动手、敢批判、具情怀”的数字素养和科技向善使命感。（二）课程内容及教学要求第1章人工智能概述主要知识点：1.1人工智能是什么1.2人工智能的发展历程1.3人工智能的应用教学要求：通过本章学习，使学生能够系统阐述人工智能的概念、分类与技术原理；能够梳理并对比三次浪潮的核心特征及其兴衰原因；能够结合医疗、教育、交通、金融等典型场景说明AI如何重塑产业与社会；能够评价中国在全球AI版图中的角色与贡献，形成科技自立自强的使命感。重点：弱/强/超人工智能的区分与典型实例；数据-算法-算力三元架构及其协同演进；三次浪潮的技术路径、瓶颈与突破；AI产业链上中下游的构成与互动关系；中国AI从“追赶”到“并跑/领跑”的关键节点与国家战略。难点：深度学习“黑箱”机理与可解释需求之间的张力；符号主义与连接主义范式的本质差异及融合可能；量子计算、具身智能等前沿方向的技术可行性与伦理挑战；AI对劳动市场结构性冲击的长周期预测与政策设计。课程思政融入点：以吴文俊“几何定理机器证明”案例弘扬“中国智慧、中国方案”；以DeepSeek、通义千问等开源大模型展现中国科技自立自强与开放共享精神；通过对比中美欧日AI治理模式，引导学生认识“以人民为中心”的发展理念；结合“人工智能+”行动计划，探讨AI助力共同富裕、乡村振兴的时代使命。采用的教学方法：时间轴互动：学生分组在3米长卷轴上标注AI里程碑并现场讲解；场景角色扮演：模拟“2035年AI医院”多方利益圆桌会议；数据故事化：用可视化工具展示ImageNet、AlphaFold数据集规模增长；翻转课堂：课前观看吴文俊纪录片，课堂辩论“符号主义是否过时”。参考案例：DeepSeek-R1低成本大模型的中国方案讲授学时：2学时实践学时：1学时第2章人工智能关键技术主要知识点：2.1计算智能2.2感知智能2.3认知智能2.4行为智能教学要求：通过本章学习，使学生能够用通俗语言解释“计算-感知-认知-行为”四层框架，并举例说明自动驾驶、智能客服中的协同；概括自然计算（蚁群、遗传、模拟退火）与数据挖掘（清洗、并行）思想，列举物流路径优化、电商推荐的典型应用；描述感知智能三大技术，说明CNN的“感知-特征-决策”三阶段流程，能简述人脸识别、工业质检、医疗影像的实现；说出认知智能六大支柱，比较符号主义与联结主义在医疗诊断、金融风控中的优劣；归纳行为智能与传统控制差异，讲清强化学习在机器人抓取、AlphaGo、KUKA机械臂的训练，指出具身智能三大特性与挑战；用工业机器人、人形机器人、火星车案例，评价我国AI“卡脖子”环节与自主创新，树立科技报国意识。重点：四层智能框架的整体联系；卷积神经网络在视觉感知中的层级特征提取机制；知识图谱与强化学习在认知与行为闭环中的关键作用。难点：多模态融合中的时空对齐与误差补偿；知识图谱构建中的实体消歧与关系补全；强化学习在真实物理环境中的样本效率与安全约束。课程思政融入点：“中国天眼”FAST数据挖掘与脉冲星发现——科学家精神；华为盘古气象大模型领先全球——科技自立自强；优必选Walker在比亚迪产线替代危险工位——以人民为中心的发展思想；火星车“祝融号”SLAM导航——航天强国梦。采用的教学方法：案例教学-每组学生选择一个中国AI企业案例（如百度Apollo、大疆无人机、海康威视工业视觉）进行“四层智能”拆解并课堂展示。参考案例：京东物流“蚁群+遗传”混合算法使配送时效提升20%；上海瑞金医院肺结节AI早筛系统（感知+认知）；国家电网-40℃巡检机器人（行为智能）；特斯拉FSD视觉-only方案vs.Waymo激光雷达方案（感知与行为协同对比）。讲授学时：2学时实践学时：1学时第3章大模型技术及其应用主要知识点：3.1大模型技术概述3.2生成式模型技术3.3文本类AIGC应用3.4图像类AIGC应用3.5语音类AIGC应用3.6视频类AIGC应用3.7AIGC技术在辅助编程中的应用教学要求：通过本章学习，使学生能够用通俗语言解释“计算-感知-认知-行为”四层框架，并举例说明自动驾驶、智能客服中的协同；概括自然计算（蚁群、遗传、模拟退火）与数据挖掘（清洗、并行）思想，列举物流路径优化、电商推荐的典型应用；描述感知智能三大技术，说明CNN的“感知-特征-决策”三阶段流程，能简述人脸识别、工业质检、医疗影像的实现；说出认知智能六大支柱，比较符号主义与联结主义在医疗诊断、金融风控中的优劣；归纳行为智能与传统控制差异，讲清强化学习在机器人抓取、AlphaGo、KUKA机械臂的训练，指出具身智能三大特性与挑战；用工业机器人、人形机器人、火星车案例，评价我国AI“卡脖子”环节与自主创新，树立科技报国意识。重点：生成式模型（GAN、VAE、扩散、自回归）的核心机制与适用场景比较；文本、图像、语音、视频、代码五类AIGC工具的典型功能与行业落地案例；大模型“技术收敛+应用扩散”趋势下的效率提升、创意增强与技术民主化价值。难点：扩散模型的非平衡热力学与逆向去噪数学原理；自回归模型在长序列一致性、暴露偏差及推理并行化上的技术瓶颈；AIGC生成内容的真实性、版权归属与伦理治理框架构建。课程思政融入点：科技自立自强：对比国产（即梦AI、讯飞智作、通义、Kimi、DeepSeek）与国际领先模型，引导学生树立“高水平科技自立自强”的国家使命感；伦理与法治：围绕“AI生成内容版权归属”“深度伪造防范”、“算法偏见治理”展开课堂辩论，强化法治意识与社会责任；文化认同与创新：利用AIGC重现敦煌壁画、故宫建筑、唐诗宋词等传统文化元素，探讨AI与中华优秀传统文化的融合创新路径；劳动价值观：讨论AIGC对内容创作者、程序员、设计师、教师等职业的影响，树立“人机协同、终身学习”的正确就业观。采用的教学方法：案例导入+问题驱动：以《太空歌剧院》获奖事件、ChatGPT用户破亿、AI诊断合成影像等为切入点，引导学生提出问题；对比讲授法：用表格和可视化对比传统AI与AIGC、GAN/VAE/扩散/自回归模型差异；任务驱动实验：实验6及配套5个微实验（文本续写、图像风格迁移、语音克隆、30秒广告视频、Python代码自动生成）；翻转课堂：学生课前完成工具实操视频，课堂进行成果路演与同伴评价。参考案例：京东物流“蚁群+遗传”混合算法使配送时效提升20%；上海瑞金医院肺结节AI早筛系统（感知+认知）；国家电网-40℃巡检机器人（行为智能）；特斯拉FSD视觉-only方案vs.Waymo激光雷达方案（感知与行为协同对比）。讲授学时：8学时实践学时：4学时第4章智能体主要知识点：4.1智能体概念与发展历程4.2智能体的组成模型4.3智能体关键技术4.4智能体平台与低代码开发4.5智能体项目实战教学要求：通过本章学习，使学生能够了解智能体的定义、四大特征与五组件模型；能够列举并解释支撑智能体的六大关键技术；能够在Coze平台上独立完成一个具体场景下的智能体原型设计、测试与发布；能够结合国家人工智能发展战略，讨论智能体在产业升级与数字中国建设中的社会责任与伦理考量。重点：智能体“五组件”协同机制及其与人类认知的映射关系；大语言模型在智能体中的中枢作用与提示词工程；低代码平台（Coze）的可视化开发流程：对话流、工作流、插件、知识库、数据库的综合运用。难点：记忆系统的向量检索与长期记忆更新策略；多模态感知融合（文本、语音、图像）的技术整合；在开放领域保证智能体行为的安全、合规与可解释性。课程思政融入点：从图灵之问到“数字中国”战略，引导学生认识我国在全球AI竞争中的历史方位与使命担当；通过智能客服、内容治理等案例，讨论算法公平、数据隐私、劳动替代等伦理议题，树立“科技向善”价值观；结合Coze国产平台实践，增强学生自主创新与国产软件生态自信。采用的教学方法：情境导入：用《钢铁侠》贾维斯片段引发兴趣；翻转课堂：课前发放Coze操作微课，课堂以问题为导向分组研讨；任务驱动：每组选择一个校园真实痛点（如迎新咨询、图书馆找书），完成智能体MVP；思政研讨：围绕“智能客服是否会带来就业冲击”展开辩论。参考案例：智能客服系统（电商场景，Coze内置模板）;小红书图文内容智能提取与结构化整理（OCR＋LLM）。讲授学时：2学时实践学时：1学时第5章人工智能与办公自动化主要知识点：5.2办公自动化概述5.2文字处理5.3表格处理5.4演示文稿5.5WPS与大语言模型教学要求：通过本章学习，使学生能够了解“AI+办公自动化”三层架构（线上协同、自动化执行、智慧决策）的内涵与价值；以WPS灵犀/ChatExcel/KimiPPT为例，现场完成一份公文、一张报表、一套演示文稿的AI化生成，并说明所用提示词设计思路；辩证评价大语言模型在办公场景中的优势与局限，提出两条可落地的风险防控策略；结合“数字中国”与“国产软件自主可控”国家战略，阐释AI办公技术对提升政府治理效能、企业降本增效、个人信息素养的意义。重点：AI在文字、表格、演示三大办公组件中的典型功能与操作流程；提示词（Prompt）设计原则：任务清晰、角色设定、输出格式、约束条件；大模型输出结果的事实核查与合规审查方法。难点：语义驱动的智能排版算法逻辑（内容-场景-品牌-偏好四维变量耦合）；多模态信息（文字、图表、语音）在演示文稿中的协同生成机制。课程思政融入点：科技自立自强：以WPS全栈国产化技术体系为例，引导学生认识关键核心技术攻关对国家信息安全的重要性；数字政府与公共服务：通过“政务灵犀”公文流转案例，体会“以人民为中心”的治理理念；工匠精神与职业伦理：讨论AI生成内容可能带来的学术不端、数据造假风险，强化“技术向善”意识。采用的教学方法：任务驱动+翻转课堂：课前布置“用AI做一份会议纪要”微任务，课堂现场展示与互评；情境模拟：分组扮演企业、政府、金融机构用户，围绕真实需求设计AI解决方案；案例复盘：对比人工与AI排版、数据分析结果，量化评估效率提升与误差率；混合式教学：线上使用ChatExcel/Kimi完成实践，线下集中讨论大模型局限。参考案例：上海某区政府“政务灵犀”无纸化会签系统——审批周期由3天压缩至4小时；某股份制银行远程开户AI风控流程——身份证真伪核验+征信合规自动生成报告；“WPS灵犀”上线首日并发量激增17倍——国产GPU集群弹性调度实践。讲授学时：4学时实践学时：2学时第6章具身智能主要知识点：6.1具身智能概念与内涵6.2具身智能的发展历程6.3具身智能的关键技术6.4具身智能的应用领域6.5人形机器人教学要求：通过本章学习，使学生能够阐述具身智能“本体-环境-智能”三要素的内涵，比较具身智能与传统离身智能在存在形式、智能来源、学习方式、适应性和评价标准上的差异；能够梳理具身智能从早期萌芽、技术积累到技术突破三阶段的里程碑事件；能够说明“感知-决策-行动-反馈”闭环技术体系中多模态传感器融合、三维环境语义建模、全身运动规划、VLA模型及安全协作等核心技术的基本原理；能够列举并解释具身智能在工业制造、医疗健康、家庭服务、特殊环境作业及教育科研五大场景的典型应用及其经济社会价值；能够总结人形机器人在运动控制、认知决策、核心零部件及产业化方面的最新进展与未来趋势，形成对“人形机器人将成为下一代通用智能平台”的战略认知。重点：具身智能三要素与闭环技术体系、视觉-语言-动作（VLA）端到端框架、人形机器人关键技术链（减速器-电机-传感器-整机）、典型场景（工业柔性装配、医疗康复、家庭陪护）中的价值创造机理。难点：多模态信息在“感知-决策-行动”闭环中的实时融合与误差传播控制、从模仿学习向强化学习演进过程中样本效率与安全性的平衡、高自由度人形机器人在非结构化环境下的全身动力学实时优化、社会伦理、法律规制与大规模商业化之间的协同设计。课程思政融入点：“海斗”万米深潜机器人——海洋强国战略、比亚迪×WalkerS1产线落地——制造强国与工匠精神、中国牵头制定养老人形机器人国际标准——科技自立自强。采用的教学方法：任务驱动：让学生分组完成“具身智能场景方案设计”任务，贯穿需求分析、技术选型、风险评估与商业模式全过程；案例研讨：选取特斯拉Optimus、达芬奇手术机器人、京东物流园区等案例进行深度剖析。讲授学时：2学时实践学时：1学时第7章人工智能法规与伦理主要知识点：7.1人工智能伦理概念7.2人工智能伦理问题7.3人工智能法律法规框架体系7.4人工智能伦理典型问题7.5人工智能伦理治理原则教学要求：通过本章学习，使学生能够系统阐述人工智能伦理的核心概念、主要风险类型与典型表现；能够比较分析美、欧、日及中国在人工智能立法与监管模式上的异同；能够结合自动驾驶、人脸识别等场景，识别并讨论其中涉及的伦理困境与治理对策；能够运用“公平、透明、隐私”三大原则评价具体AI系统的设计与部署；能够从国家政策、行业规范、企业自律、公众参与等多维度提出降低算法歧视、数据泄露、自动化失业等风险的综合方案，树立正确的科技伦理观和社会责任感。。重点：三大伦理原则（公平性、透明性、隐私保护）及其在技术、制度层面的落地路径；算法偏见的来源、隐蔽性与放大效应及其治理策略；中美欧日等主要经济体人工智能立法与监管框架的比较；自动驾驶与人脸识别场景中的伦理冲突与责任分配。难点：如何在技术黑箱与商业机密之间实现可操作的“透明性”；如何在提升模型性能的同时嵌入公平性约束；自动化失业背景下的劳动力再培训与社会福利制度设计；跨国法律冲突与全球治理协调机制的建立。课程思政融入点：以习近平总书记关于“科技向善”、“以人为本”的重要论述为指引，引导学生理解“智能向善”的中国主张；通过对比西方“技术中立”与中国“负责任创新”理念，强化学生对社会主义核心价值观中的公正、法治、和谐的认同；结合“数字中国”、“共同富裕”战略，讨论人工智能在缩小城乡教育差距、助力乡村振兴中的正向作用与风险防控；引用华为、字节跳动等中国企业“伦理先行”的实践案例，培养学生的家国情怀与全球视野。采用的教学方法：案例研讨：以特斯拉Autopilot赔偿案、3·15人脸识别曝光事件为切入点，分组辩论“技术缺陷与监管缺位孰重孰轻”。角色扮演：学生分别扮演立法者、企业工程师、消费者、伦理学家，模拟自动驾驶事故责任听证会。翻转课堂：课前布置学生研读《人工智能伦理问题建议书》节选及欧盟AIAct条款，课堂进行“立法者圆桌论坛”。项目式学习：围绕“校园人脸识别系统改造”提出伦理影响评估报告，形成可落地的改进方案。讲授学时：2学时实践学时：1学时综合实验及验收讲授学时：1学时实践学时：2学时三、课程要求（一）出勤学生应积极参与课堂教学并完成相关的作业、实验内容。（二）阅读资料学生应认真进行课前预习，阅读教材和指定参考书及重要的参考文献。（三）课堂展示根据时间及课堂班人数，在可能的情况下安排小组实验课程讨论与效果演示。（四）课外实践本课程是理论与实验结合的课程，理论课通过案例的形式重点讲方法、讲知识点的应用；实验课根据课程进度安排专项实验。（五）小考与期末考安排课堂实验、专项实验和期末考试。（六）学术诚信按广州南方学院相关规定执行。（七）剽窃的定义以及相应的惩罚剽窃是严重违反学校规章制度的行为。一经发现，将上报相关部门，并受到包括开除学籍在内的严厉处罚。四、课程资料（一）教科书-必读[1]苑俊英等.人工智能基础与应用[M].电子工业出版社,2025年09.（二）教科书-强烈推荐[1]胡臻龙,胡建华.人工智能通识导论[M].电子工业出版社,2025年07.[2]侯晓方，何瑛.人工智能基础与应用[M].人民邮电出版社,2025年01.[3]唐滔,郁云,王震.人工智能基础与应用[M].中国人民大学出版社,2025年01.（三）文章-必读深入理解人工智能：推荐45篇必读的论文：/article/details/3260762（四）文章-强烈推荐专题书单推荐阅读·人工智能科普篇/s?__biz=MzI4NzExMDg3Ng==&mid=2651974156&idx=2&sn=a040a66af852aedc91a0f44bdc1c351a&chksm=f1006acdf5542ba7fc0726352ef9cb103ad165b3fae8360ee5ef3de83d84acbbe23bb0423fcc&scene=27（五）其他参考资料///五、教学活动以及对于预期学习成果的评估（一）教学活动1、个人预习2、课堂讲授3、课堂问答4、上机实验5、课后答疑6、专项实验7、期末考试（二）对预期学习成果的考查预期学习成果教学活动学习成果考查内容：作业/课程实验教学目标第1章人工智能概述1、2、3、4、5、6、7实验内容:AI“看图说话”——图像识别体验目标1、3第2章人工智能关键技术1、2、3、4、5、6、7实验内容:申领个人电子身份证——感知智能之人脸识别应用、构建个人知识库——认知智能之知识图谱应用目标1、2、3第3章大模型技术及其应用1、2、3、4、5、6、7实验内容:使用DeepSeek进行创意写作、即梦AI视频生成技术实践、讯飞智作AI语音生成技术实践目标1、2、3第4章智能体1、2、3、4、5、6、7实验内容：设计并实现个人专属智能体目标1、2、3第5章人工智能与办公自动化1、2、3、4、5、6、7实验内容：AI辅助文字处理综合应用、AI辅助电子表格数据分析与可视化、AI辅助演示文稿制作与优化目标1、2、3第6章具身智能1、2、3、4、5、6、7实验内容：机器人语音识别目标1、2、3第7章人工智能法规与伦理1、2、3、4、5、6、7实验内容：案例分析目标1、3六、评分体系与标准（一）评分体系评分体系考核要求分值平时成绩课堂出勤、课堂参与（10%）按时出勤，能积极参与课堂并回答问题。10平时实验/作业（30%）课后完成作业，主要考核学生对每节课基础知识的理解与掌握情况；课后查阅资料，自主预习、了解本课程相关技术发展。30章节测试（10%）每一章节对应的测试10期末成绩期末考试（50%）试卷题型可包括选择题、操作题等，重点考核学生对基础知识的掌握、以及能用所学基础知识分析并解决问题的能力。50课程目标与考核方式的对应关系课程目标考核与评价方式及成绩比例（%）成绩比例（%）课堂表现实验/作业章节测试期末考试课程目标22053055课程目标15531023课程目标35521022（三）评分标准及要求课程目标评分标准90-10080-8970-7960-690-59优良中及格不及格课程目标1能够系统、深入地阐释人工智能的概念、四次发展浪潮及未来趋势；全面比较国际主要流派与技术路线；准确梳理国内研究布局与战略方向；对感知、认知、行为、语言等核心研究领域及其前沿动态了如指掌。能够较好地掌握上述内容，对概念、发展脉络、国际流派、国内布局及核心领域有较为系统的理解，能进行较深入的分析与比较。能够基本掌握人工智能概念与发展脉络；初步了解国际主要流派与国内研究布局；对核心