《人工智能通识基础》教学大纲（32学时）

《人工智能通识基础》教学大纲课程基本信息课程名称：人工智能通识基础授课对象：高等学校通识课程学生/人工智能相关专业学生总学时：32学时学分：2学分（根据实际情况调整）教材：《人工智能通识基础》，卢道设等编著，清华大学出版社教学目标知识目标：理解人工智能的基本概念、分类、发展历程及应用场景。掌握人工智能在办公软件、多媒体处理、行业场景中的核心技术与应用。熟悉常用AI编程语言、开发框架、数据集与资源。了解机器学习、神经网络、深度学习的基本概念、算法及应用。能力目标：能够使用AI工具解决实际问题，如使用WPSAI进行文档处理，使用AI绘画工具进行图像生成。能够搭建简单的人工智能开发环境，进行模型训练与评估。能够分析并优化AI系统的性能，提升用户体验。职业素养目标：培养创新意识和社会责任感，关注AI技术的最新发展及其对社会的影响。树立AI伦理与道德意识，确保AI技术的开发与应用符合伦理规范。增强全球视野和国家认同感，了解AI技术在全球科技竞争中的重要地位。教学内容与学时安排第一部分：人工智能概述（4学时）人工智能的定义与特点（1学时）人工智能的定义、智能水平分类、技术手段分类、研究领域分类人工智能的发展历程（2学时）萌芽阶段、形成阶段、反思发展期、应用发展期、低迷发展期、稳步发展期、蓬勃发展期人工智能技术应用场景（1学时）智慧交通、医疗、电商、农业、政务等领域的应用案例第二部分：人工智能在办公软件中的应用（4学时）WPSAI写作助手（1学时）智能文本生成、智能润色、风格与格式排版WPSAI数据助手（1学时）数据洞察与分析、预测模型与趋势分析、自定义报告生成、自动图表生成WPSAI演示助手（1学时）PPT智能生成、PPT智能美化邮件与日程管理、会议管理（1学时）AI邮件助手、日程安排与提醒功能、智能会议预订系统、智能会议内容整理第三部分：人工智能在多媒体中的应用（8学时）图像处理（2学时）图像处理特点、图像识别应用领域、图像生成及编辑工具介绍视频处理（2学时）视频处理特点、视频处理应用领域、视频分析与处理工具介绍音频处理（2学时）音频处理特点、音频处理应用领域、音频处理工具介绍多媒体搜索与推荐（2学时）多媒体搜索、AI搜索工具介绍、AI推荐系统原理与实现第四部分：人工智能开发与工具（6学时）常用AI编程语言（2学时）Python与人工智能、R语言与人工智能AI开发框架（2学时）TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle的安装与基础应用数据集与资源（1学时）数据集基础知识、常见数据集资源、数据集存储与管理、数据处理工具与技术AI项目开发流程（1学时）需求分析、数据收集与预处理、模型选择与训练、模型评估与优化、部署与集成、结果分析与报告第五部分：人工智能的关键技术（6学时）机器学习基础（4学时）概述与分类、常用算法、应用前景与未来、决策树概念与构建过程神经网络（1学时）基本原理、结构类型、训练与优化深度学习（1学时）核心技术、应用领域、挑战与趋势教学方法理论讲授：结合PPT和案例，系统讲解人工智能的基本概念、技术原理及应用场景。案例分析：通过实际案例，分析AI技术在办公软件、多媒体处理、行业场景中的应用。实验操作：在机房进行实验操作，搭建AI开发环境，使用AI工具进行文档处理、图像生成、模型训练等。小组讨论：分组讨论AI技术的应用前景、伦理问题等，培养学生的团队协作能力和批判性思维。项目实训：布置综合项目实训任务，如设计一个AI用户交互与增强体验方案，提升学生的实践能力和创新能力。考核方式平时成绩（40%）：包括课堂表现、小组讨论、实验操作等。期中考试（20%）：理论考试，考察学生对人工智能基本概念、技术原理的理解。期末考试（40%）：综合项目实训报告，考察学生运用AI技术解决实际问题的能力。教学资源