人工智能基础与应用-能力图谱

项目1人工智能概述——人工智能通识能力图谱课程项目任务任务流程技能点知识点项目1人工智能概述计算机基础与AI起源认知（4课时）1认识冯诺依曼结构2理解图灵测试3判断智能特征4追溯AI学科起源描述五大硬件部件与冯诺依曼三大基本原则运用图灵测试标准判断智能行为特征分析ENIAC局限性与冯诺依曼优化方案逻辑冯诺依曼体系结构与二进制逻辑图灵测试六大核心能力达特茅斯会议与AI学科诞生发展历程与产业认知（4课时）1梳理五阶段浪潮2分析瓶颈成因3解读产业链结构4研判未来趋势归纳“三起两落”技术周期发展规律分析技术瓶颈与突破的因果逻辑关系描述基础层—技术层—应用层产业链关系AI发展五阶段代表性事件人工智能产业链三层结构技术现状六大特征与未来四大趋势典型应用场景分析（3课时）1识别应用场景2分析技术支撑3归纳落地价值4案例对比研讨列举制造、医疗、文创、治理领域典型应用分析AI技术体系与应用场景的对应关系归纳典型案例的落地效益与推广价值生产制造类AI应用（视觉检测、预测维护）公共治理与民生服务AI应用数字文创与AIGC融合应用伦理挑战识别与合规实践（4课时）1识别数据安全风险2辨析算法歧视成因3判断知识产权边界4案例综合研讨识别人脸信息违规收集等数据安全场景分析算法歧视四大成因并提出规制建议判断AI生成内容版权归属与侵权边界《个人信息保护法》与数据主权《算法推荐管理规定》与算法歧视规制《生成式AI服务管理办法》与治理八大原则项目2生成式人工智能的发展与应用——人工智能通识能力图谱课程项目任务任务流程技能点知识点项目2生成式AI发展与应用机器学习基础认知（3课时）1认识三大范式2理解关键概念3掌握评价指标4案例分析实践运用监督/无监督/强化学习范式区分实际任务场景解析训练集、特征、标签、拟合状态等关键概念计算并解读准确率、精确率、召回率、F1值等指标机器学习三大范式与代表应用训练集/验证集/测试集与拟合状态混淆矩阵与四大模型评价指标深度学习与神经网络原理（3课时）1梳理发展历程2理解网络结构3掌握训练原理4辨析AI层级关系归纳深度学习四阶段发展的关键突破节点描述神经元、权重、激活函数与网络层组成关系阐述前向传播与反向传播的训练循环逻辑深度学习发展四阶段（连接主义起源至大模型时代）MP模型、感知机与多层前馈网络（MLP）训练神经网络五步骤与损失函数大规模预训练模型与主流大模型（4课时）1理解自注意力机制2掌握编码解码架构3辨析GPT/BERT路线4认知主流大模型生态解释Q、K、V自注意力机制的计算逻辑区分编码器架构与解码器架构的适用场景归纳预训练+微调两阶段范式（MLM/CLM/SFT/RLHF）比较国内外主流大模型的能力特征与适用场景Transformer自注意力与编码器—解码器结构BERT与GPT两大技术路线预训练与微调范式及涌现能力GPT-5/Gemini/Claude/DeepSeek/通义千问/豆包/GLM-5提示词工程与场景化应用实践（6课时）1掌握提示词四要素2运用七大设计原则3开展专业学习实践4完成学术与职场任务运用“指令+上下文+输入+输出”框架设计提示词灵活运用角色设定、结构化分解、小样本示例等进阶技巧借助主流大模型完成智能问答、代码调试、学术写作辅助遵守AI伦理规范审核生成内容的原创性与准确性提示词四要素与七大设计原则DeepSeek/豆包/通义千问核心功能专业学习、学术研究、职场办公典型场景AI辅助学术写作的诚信边界与合规要求项目3AI辅助编程实践——人工智能通识能力图谱课程项目任务任务流程技能点知识点项目3AI辅助编程实践AI辅助编程基础认知（2课时）1梳理发展历程2理解变革价值3辨析工具生态4认知核心优势归纳AI辅助编程四阶段技术演进脉络分析代码生成、注释、调试、优化四大变革场景比较IDE集成工具、AI原生编辑器、通用大模型的适用场景AI辅助编程发展四阶段（萌芽期至智能体协同期）生成式AI对软件开发的五大变革GitHubCopilot/Cursor/DeepSeek-Coder/通义灵码环境搭建与提示词设计（3课时）1安装配置工具2掌握设计原则3设计有效提示词4迭代优化调整完成VSCode/Cursor环境搭建与AI插件配置运用上下文、约束条件、任务分解、示例引导设计提示词通过多轮对话迭代优化AI输出结果VSCode/Cursor/GitHubCopilot安装配置流程编写有效代码提示词四条原则少样本提示与角色设定技巧基础与进阶编程任务实践（4课时）1完成函数生成任务2实现代码补全注释3开展调试重构优化4执行安全合规审查运用AI完成函数生成、代码补全、注释撰写等基础任务借助AI开展代码解释、调试、重构与性能优化识别AI生成代码的安全漏洞与合规风险并提出改进建议函数生成、代码补全、注释撰写方法代码解释、调试、重构与优化技巧常见安全漏洞（SQL注入/越权访问）与知识产权合规综合项目实践（5课时）1开展需求分析拆解2完成环境搭建与数据准备3实现模型设计与训练4完成评估部署与效率对比运用AI辅助完成工业级项目的需求分析与技术选型借助AI完成数据准备、模型设计与迭代训练代码编写完成模型评估、部署脚本编写并对比AI辅助与传统开发效率通过提示词驱动从零构建具备完整功能的Web应用集成电路封装缺陷检测系统需求拆解YOLO目标检测与迁移学习微调策略模型评估指标（mAP/召回率）与FastAPI部署脚本“AI智慧动力看板”提示词驱动开发全流程项目4智能体开发实践——人工智能通识能力图谱课程项目任务任务流程技能点知识点项目4智能体开发实践制造业AI应用与智能体认知（3课时）1认知制造业AI应用2理解智能体核心机制3辨析开发平台生态4掌握架构设计原则结合案例说明预测性维护/视觉检测/数字孪生等AI技术的应用价值描述智能体感知—推理—规划—执行—学习的闭环工作机制比较Coze/Dify等主流智能体开发平台的功能特征与适用场景AI在制造业八大核心应用领域智能体AI核心工作机制与三大技术支柱智能体系统架构设计四项原则智能体基础创建实践（3课时）1完成基本信息配置2配置大模型与插件3设计人设与回复逻辑4测试发布智能体在Coze平台完成智能体名称、图标、功能介绍等基础信息配置根据任务需求选型大模型并绑定文件解析等插件编写符合业务需求的人设与回复逻辑提示词Coze平台智能体开发基本流程大模型选型与参数配置（温度/输出长度）摘要生成/学生手册问答智能体案例知识库构建与工作流编排（5课时）1创建专业知识库2掌握RAG核心技术3设计工作流节点4实现分支逻辑控制完成文档上传、分段处理、索引构建与知识库绑定理解Embedding与RAG技术在语义检索中的作用机制运用开始/LLM/插件/知识库检索等节点搭建智能体工作流设计选择节点、意图识别节点实现分支判断逻辑知识库核心功能与RAG技术四步流程Coze工作流四大核心构成（节点/逻辑控制/数据流/资源集成）车规级PMIC测试知识库与工作流案例识题智练智能体数据库与批改工作流项目5辅助驾驶实战——人工智能通识能力图谱课程项目任务任务流程技能点知识点项目5辅助驾驶实战多模态大模型认知（3课时）1理解多模态融合原理2掌握VLA核心机制3辨析MLLM技术应用4区分两类模型定位描述多模态大模型跨模态对齐与感认知一体化原理阐述VLA模型视觉—语言—动作端到端对齐机制分析MLLM在智能座舱与长尾场景解析中的应用价值多模态大模型核心概念与跨模态推理能力VLA模型技术架构（视觉编码器/语言令牌/动作令牌）MLLM跨模态对齐技术与幻觉风险VLA辅助驾驶技术应用（4课时）1理解端到端工作原理2掌握感知执行集成方案3设计提示词约束策略4辨析混合控制机制阐述VLA大模型跨模态表征、世界模型推理与动作令牌输出流程描述多源异构传感器融合与线控技术的集成方案运用提示词约束设计特定驾驶风格的动作策略理解规则与VLA混合控制机制的安全仲裁逻辑VLA端到端多模态对齐与预测原理感知与执行模块集成方案（传感器融合/线控技术）提示词约束机制与安全沙箱少样本示教（Demo-basedLearning）技术原理智慧交通场景认知与方案实施（4课时）1认知智能交通管理系统2了解自动驾驶推广应用3分析路况预测优化算法4辨析主流辅助驾驶方案结合案例说明智能交通管理系统在缓解拥堵中的应用价值分析自动驾驶感知—决策—控制三大核心模块工作原理比较特斯拉FSD、华为乾崑智驾、Momenta三种技术路线差异智能交通管理系统与路况预测优化案例（北京亦庄）SAE自动驾驶分级标准（L0—L5）特斯拉FSD/华为ADS/Momenta技术架构对比百度Apollo平台实战（3课时）1完成开发环境搭建2掌握DreamView可视化调试3开展离线数据回放测试4实现定速巡航仿真掌握百度Apollo自动驾驶开发流程与在线编程环境使用方法完成DreamView模式设置与Channel信息查看操作完成路线编辑与定速巡航仿真调试全流程Apollo自动驾驶开发流程六阶段DreamView可视化监控与cyber_monitor工具仿真调试优势与定速巡航仿真操作流程项目6AI艺术和创意实践——人工智能通识能力图谱课程项目任务任务流程技能点知识点项目6AI艺术和创意实践AI艺术创新认知（3课时）1理解AI艺术核心作用2梳理绘画技术发展历程3认知音乐创作应用4认知视频创作应用结合“泥人张”数字化、“书生·妙析”等案例说明AI艺术创新五大价值归纳AI绘画从萌芽到迭代升级四阶段发展脉络分析AI音乐、AI视频技术的典型应用场景与产业变革AI艺术创新五大核心作用AI绘画技术发展四阶段（萌芽/起步/爆发/迭代升级）AI音乐/视频创作应用四大场景AI艺术创意工具认知（3课时）1辨析绘画类工具特点2辨析视频生成工具特点3辨析音乐生成工具特点4掌握工具选型方法比较Midjourney、StableDiffusion、通义万相、即梦AI的技术原理与适用场景比较Sora、GoogleVeo、可灵AI等视频生成工具的差异化定位比较Suno、音潮、Mureka等音乐生成工具的核心优势绘画类工具核心技术（扩散模型/组合式生成模型）视频生成工具技术路线对比音乐生成工具核心技术（MusiCoT/Transformer架构）AIGC提示词设计与绘画实践（4课时）1掌握提示词框架结构2运用五大编写要点3开展绘画场景实战4完成即梦基础操作运用“主体+细节+环境+光影+风格+构图”标准框架设计提示词灵活运用简洁有力、精准具象、正面表述等五大编写要点优化提示词完成即梦AI图片生成、视频生成与智能画布编