人工智能通识教学大纲

课程教学大纲一、基本信息课程名称中文人工智能通识—原理、应用与实践英文GeneralIntroductiontoArtificialIntelligence:Principles,ApplicationsandPractice学分总学时单位:学时/周理论实验学时普通实践学时集中性实践教学学时课内学时课外学时2321616授课方式线上线下混合课面向专业全校各专业通识课、设计学类/计算机类公共基础课先修课程无课程关键词人工智能；机器学习；大语言模型；智能设计二、教材与参考资料教材《人工智能通识—原理､应用与实践》参考网站三、课程目标（含德育目标）目标1知识目标1.掌握人工智能定义、发展历程、三大学派（符号主义、连接主义、行为主义）核心观点。2.理解人工智能三大基础：数据、算法、算力，掌握主流技术框架与软件工具。3.熟悉AI传统应用：推理证明、专家系统、博弈智能；掌握前沿应用：NLP、计算机视觉、大语言模型。4.了解AI在智能生活、智能交通、智慧物流、智能制造、智能设计等领域的落地场景。5.掌握人工智能伦理、法律、安全与未来发展趋势目标2能力目标1.具备人工智能技术认知、案例解读、场景分析能力。2.能使用主流AI工具完成简单实践：文本生成、图像识别、智能工具实操。3.具备AI技术批判性思维，能判断技术应用边界与伦理风险。4.具备跨领域AI应用理解能力，能结合本专业思考AI融合创新方向。目标3素养目标1.树立科技向善、伦理为先的AI使用理念，遵守数据安全与算法伦理规范。2.增强科技自信，理解我国AI产业发展成果与创新方向。3.培养创新意识、数字素养与终身学习能力，适应智能时代发展需求。四、课程简介中文简介本课程是面向全校的人工智能通识核心课程，立足原理+应用+实践三维度，系统讲解人工智能基础概念、发展历史、三大学派、核心技术（数据/算法/算力）、传统与前沿应用，覆盖自然语言处理、计算机视觉、大语言模型、智能生活、智能交通、智慧物流、智能设计等全场景。课程融入国产AI案例、产业实践与伦理规范，培养学生AI认知、工具使用、创新思维与数字素养，为专业学习与未来工作提供AI底层能力支撑英文简介Thiscourseisageneralcorecourseforallstudents,basedonthethreedimensionsof"principle+application+practice".Itsystematicallyexplainsthebasicconcepts,developmenthistory,threeschools,coretechnologies(data/algorithm/computingpower),traditionalandcutting-edgeapplicationsofartificialintelligence,coveringnaturallanguageprocessing,computervision,largelanguagemodels,intelligentlife,intelligenttransportation,intelligentlogistics,intelligentdesignandotherscenarios.ThecourseintegratesdomesticAIcases,industrialpracticeandethicalnorms,cultivatingstudents'AIcognition,tooluse,innovativethinkinganddigitalliteracy,providingunderlyingAIsupportforprofessionallearningandfuturework.

五、教学内容及其课程目标支撑课程目标章节顺序章节名称课时知识点支撑关系1人工智能概述2智能与AI定义；发展五阶段；三大学派；图灵测试、达特茅斯会议目标12人工智能基础4数据（类型/来源/预处理）；算法（搜索/机器学习/优化）；算力（CPU/GPU/TPU）；AI软件工具目标1、目标23人工智能传统应用3推理与证明；推理机；专家系统结构与应用；AlphaGo/AlphaZero原理目标1、目标24人工智能前沿应用5NLP；图像处理；计算机视觉；大语言模型架构、训练、主流模型目标1、目标2、目标35智能生活2智能娱乐、社交、购物、家居；AI推荐、VR/AR、情感分析目标2、目标36智能交通2自动驾驶分级与原理；智能交通管理；智慧物流；无人配送目标1、目标27智能教育2个性化学习、智能导师系统、AI教育应用目标28智能设计2智能设计技术、工具、实践场景（产品/建筑/平面）目标1、目标29智能医疗2疾病诊断、药物研发、远程医疗、AI医疗应用目标110智能制造1工业机器人、智能供应链、智能制造系统目标111人工智能与科学研究1AI在材料、生物、化学、环境科学中的应用目标112人工智能的未来2人机共生；伦理与法律；未来趋势；安全与责任目标3六、课程思政目标及其教学设计课程思政目标教学设计坚守科技伦理，树立安全底线结合数据隐私、算法偏见、AI滥用案例，强化伦理意识、责任意识与法治观念增强科技自信，弘扬创新精神融入国产大模型、智能交通、智慧物流等国家科技成果，激发民族自豪感与创新动力践行学以致用，服务社会发展结合民生、医疗、教育、交通等AI惠民案例，树立“技术服务于人”的价值观七、课程目标评价方法（一）考核方式课程目标考核方式合计平时成绩期中成绩期末成绩平时20%100%期中30%期末50%（二）评分标准课程目标评分标准合计85-100（A）75-84（B）62-74（C）60-61（D）0-59（E）目标130%50%15%4%1%100%目标230%50%15%4%1%100%目标330%50%15%4%1%100%（三）目标达成评价1.平时成绩：评价学习态度、知识掌握、课堂参与、作业完成质量。2.期中实践：评价AI工具使用、案例分析、实践操作与表达能力。3.期末综合：评价知识体系完整性、创新思维、伦理素养与课程思政达成。八、实践教学要求1.实践内容：AI工具实操（大语言模型/图像识别/智能助手）、AI案例分析报告、场景应用设计、小组实践项目。2.实践形式：个人实操+小组合作、课堂演示+课后拓展、线上工具+线下实训。3.成果要求：规范提交实操记