人工基础智能

《人工智能概论》课程标准开课学院：适用专业：财经商贸类专业以及财经院校计算机专业授课教师：编制日期：2026年7月目录TOC\o"1-2"\h\u1408一、课程性质与定位 《人工智能概论》课程标准适用对象：财经商贸类专业一、课程性质与定位（一）课程性质专业基础课（通识必修课）课程定位本课程是财经商贸大类各专业的基础通识课程，旨在培养学生的AI通用技能与跨专业迁移能力。其先修课程为《信息技术基础》或《计算机应用基础》，后续课程包括《大数据分析》、《智能财务》、《数字营销》等专业方向课程。课程以“认知基础→感知理解→行动实践”为教学理念，围绕人工智能核心技术、典型应用场景与主流开发平台展开教学，强化学生对机器学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等基本原理的理解，以及运用AI工具解决财经商贸领域实际问题的综合能力。同时注重培养学生的信息素养、数据思维、伦理意识与团队协作能力。。二、核心素养与课程目标（一）核心素养通过本课程的学习，学生应具备人工智能领域的核心素养，了解人工智能的起源、演变与核心技术体系，掌握机器学习、深度学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等基本原理；能够熟练运用主流AI开发平台（如百度智能云、华为云、ModelScope、Coze等）完成感知数据可视化、发票识别、语音转写、文本分析、模型训练与智能体构建等真实业务任务；通过项目式学习与实践训练，培养系统化的工程思维、数据驱动的决策能力与面向实际问题的创新意识；在团队协作中树立严谨务实、沟通协同、安全规范的专业职业素养；同时增强对我国人工智能自主技术发展与产业赋能的认同感与责任感，激发投身数智化转型的使命感，最终形成具备工程伦理、团队精神与国家情怀的人工智能综合素养。（二）课程目标1.知识目标（1）掌握人工智能的起源、发展历程及核心技术体系；（2）掌握机器学习与深度学习的基本概念、算法分类与应用场景；（3）掌握提示词工程的RBTO原则及与AI工具高效交互的方法；（4）掌握传感技术、自动识别技术的基本原理及其在财经商贸领域的应用；（5）掌握计算机视觉、语音识别、自然语言处理的基本原理与典型应用；（6）掌握分类、回归、聚类等经典机器学习算法及其在业务预测中的应用；（7）掌握神经网络的基本构成、演变脉络及深度学习模型的构建流程；（8）掌握智能体的系统结构、典型形态及工作流编排方法。2.能力目标（1）具备使用AI工具（DeepSeek等）辅助生成代码、分析报表数据的能力；（2）具备在华为云平台完成感知数据可视化实训的能力；（3）具备使用ModelScope体验图像分类、目标检测、图像分割等任务的能力；（4）具备使用百度智能云OCR完成发票识别实训的能力；（5）具备调用百度语音识别API完成音频转写的能力；（6）具备通过百度NLP平台进行文章标签、情感分析、实体识别等操作的能力；（7）具备在百度AIStudio完成从数据加载、预处理、模型训练到评估应用全流程的能力；（8）具备在BML平台完成商品图像分类模型零代码训练与部署的能力；（9）具备在Coze平台构建业务数据审核与风险提示智能体的能力。3.素质目标（1）树立正确的世界观、人生观、价值观；（2）具备良好的职业道德、职业素养与工匠精神；（3）具备良好的沟通能力与团队协作精神；（4）养成良好的质量、成本、安全、环保意识；（5）具有工匠精神、创新思维；（6）筑牢算法公平性、用户知情权、数据安全与合规、智能体应用安全与责任等伦理底线；（7）厚植传感技术自主突破、计算机视觉产业赋能、中文信息处理技术迭代等创新精神。三、课程设计（一）设计思路1.理论知识设计思路本课程理论知识设计以“认知基础→感知理解→行动实践”为主线，采用模块化结构，将核心知识整合为三大模块、十一个单元，构建了系统化的人工智能知识体系。模块一“开启人工智能之旅”介绍人工智能的起源、演变与核心技术，建立宏观认知；模块二“体验机器‘感知与理解’世界”围绕机器如何“触达”物理世界、“看懂”图像世界、“听见”语音世界、“读懂”文字世界四条主线展开；模块三“体验机器如何‘学习’”聚焦机器学习、深度学习与智能体三大核心技术。设计强调“能力导向”，以通俗语言和直观图示拆解人工智能核心逻辑，略去复杂的数学推导过程，构建零基础学习路径，打破“算法原理晦涩难懂”的入门壁垒。教学注重原理与应用的逻辑关联，引导学生在理解基本原理的基础上，对接真实业务场景，形成“是什么—为什么—怎么用”的完整认知闭环。实践教学设计思路本课程的实践教学遵循“零代码体验→低代码配置→AI工具生成代码运行”的分层递进思路，按难度匹配“体验→调用→落地”的递进路径。采用企业级开发平台（百度智能云、华为云、ModelScope、Coze等），覆盖从传感器感知到智能体构建的完整能力图谱。每个实训任务均源于发票识别、破产风险预测、商品图像分类、语音转写等财经商贸领域典型真实业务场景，通过平台操作或AI工具辅助生成的代码即可完成，引导学生在真实业务逻辑中培育适配岗位需求的实战能力。实验设计强调技术融合与系统集成，通过综合项目锻炼学生解决复杂业务问题的能力。在不单独设立工具操作单元的前提下，将DeepSeek等生成式AI工具的使用完全嵌入每个理论认知内容中，形成“认知主脉、工具暗线”的双层教学结构，实现“用AI工具学AI技术”的培养目标，培育可迁移的AI素养。3.课程思政设计思路在该课程的教学过程中，应始终坚持以社会实践为源头阐释理论发展，做到因时而进、因事而化、因势而新，持续优化理论逻辑以契合行业实际，实现理论与实践的深度融合。课程要落实立德树人根本任务，融入“十五五”规划中关于人工智能普惠发展、科技向善、民生赋能的战略部署，紧扣《职业院校人工智能应用指引》“始终贯穿安全伦理教育”的要求，着力弘扬精益求精的“工匠精神”与求真务实的“科学精神”，培养学生迎难而上的钻研品质。在每个单元中设置“德技并修”栏目，围绕两大主线展开：一是筑牢安全底线，涵盖算法公平性、用户知情权、数据安全与合规、智能体应用安全与责任等议题；二是厚植创新精神，涵盖传感技术的自主突破、计算机视觉的产业赋能、中文信息处理的技术迭代、中国企业在人工智能领域的社会责任实践等。同时，通过课程考勤、平台操作规范、数据隐私保护、独立完成任务等环节，强化学生的纪律意识与责任担当。例如，在讲解计算机视觉时，可结合我国在图像识别、人脸识别领域的技术突破与产业化应用，引导学生认识到自主可控技术对国家发展的重要意义；在讲解机器学习时，可结合企业破产风险预测等场景，引导学生树立数据思维与风险防控意识；在讲解智能体时，可结合智能体在业务审核、风险提示中的应用，引导学生思考AI赋能社会治理的价值与边界。通过将国家战略、产业担当与伦理思辨融入技术教学，实现价值引领、能力培养与知识传授的统一。四、课程内容及学时项目任务教学内容思政内容能力要求学时1人工智能的发展及应用1.人工智能从萌芽期到现代AI时代的发展历程；2.人工智能关键技术与应用实践。1.培养科学精神与历史思维，增强对我国人工智能发展战略的认知；2.培养科技报国的责任意识。1.了解人工智能的发展脉络与主要里程碑；2.掌握人工智能关键技术在财经商贸领域的典型应用场景。 62人工智能核心技术1.机器学习基本概念与算法分类；2.深度学习基本概念与神经网络基础。 1.培养崇尚科学、求真务实的精神；2.培养刻苦钻研、创新设计的意识。 1.掌握机器学习的基本原理与分类；2.了解深度学习的基本原理及其与机器学习的关系。63AI工具及其应用 1.AI工具认知（以DeepSeek为代表）；2.AI工具高效交互技巧（RBTO原则）；3.使用AI工具分析报表数据。1.培养人机协同意识与创新思维；2.培养严谨细致的工作态度。 1.掌握提示词工程的RBTO原则；2.能使用AI工具辅助分析报表数据。64人工智能编程利器——Python1.Python语言及其在财经商贸领域的应用；2.Python在线编程环境与代码生成。1.培养自主学习能力与信息素养；2.培养规范编程、严谨操作的习惯。1.了解Python在财经商贸领域的应用场景；2.能使用在线编程环境运行和调试代码。35操控机器“触达”物理世界 1.机器“感知”物理世界的基本原理（传感技术）；2.机器“自动识别”物理世界的基本原理（自动识别技术）；3.使用云平台体验感知数据的可视化。 1.培养科技服务意识与系统思维；2.厚植传感技术自主突破的创新精神。1.掌握传感技术与自动识别技术的基本原理；2.能在华为云平台完成感知数据可视化实训。36操控机器“看懂”图像世界 1.机器“看懂”图像世界的基本原理（计算机视觉）；2.计算机视觉的应用（图像分类、目标检测、图像分割）；3.使用OCR工具识别发票。 1.培养审美能力与创新意识；2.厚植计算机视觉产业赋能的责任意识；3.培养数据隐私保护意识。 1.掌握计算机视觉的基本原理；2.能通过ModelScope体验图像分类、目标检测、图像分割；3.能使用百度智能云OCR完成发票识别实训。67操控机器“听见”语音世界 1.机器“听见”语音世界的基本原理（语音识别）；2.使用语音识别工具转写录音；3.转写财经快讯音频。 1.培养服务社会、科技助残的人文关怀；2.培养良好的团队合作精神。 1.掌握语音识别的基本原理与处理流程；2.能调用百度语音识别API完成财经快讯音频转写。68操控机器“读懂”文字世界 1.机器“读懂”文字世界的基本原理（分词、词性标注、句法分析、语义理解、信息抽取）；2.NLP的文本理解与生成能力。 1.培养信息素养与批判性思维；2.厚植中文信息处理技术迭代的民族自信。1.掌握自然语言处理的基本原理与核心任务；2.能通过百度NLP平台体验文章标签、情感分析、实体识别等功能。39让机器“学习”规律1.机器学习常用算法（分类、回归、聚类）；2.机器学习模型构建（以企业破产风险预测为例）。 1.培养数据思维与风险防控意识；2.培养严谨务实、精益求精的工匠精神。1.掌握分类、回归、聚类等经典算法原理；2.能在百度AIStudio完成从数据加载、预处理、模型训练到评估应用的全流程。610让机器“深度”学习1.深度学习的基本原理（神经网络基本构成与演变脉络）；2.深度学习模型构建（商品图像分类）。 1.培养刻苦钻研、创新设计精神；2.培养良好的团队合作精神。 1.掌握神经网络的基本构成与演变脉络；2.能在BML平台完成商品图像分类模型的零代码训练与部署。311让机器“自主”行动1.智能体基本概念与系统结构；2.扣子平台的智能体使用；3.扣子平台的智能体构建；4.配置、运行和发布扣子智能体。 1.培养安全意识与系统集成能力；2.培养智能体应用安全与责任意识；3.培养良好的团队合作精神。1.掌握智能体的系统结构与典型形态；2.能在Coze平台构建业务数据审核与风险提示智能体；3.能体验工作流编排与任务自动化执行。3五、课程实施（一）教学要求（1）注重实践，重视应用，紧扣财经商贸领域真实业务场景；（2）注重培养学生的创新创造能力和实际操作能力，坚持“零代码体验—低代码配置—AI工具生成代码运行”的分层递进路径；（3）注重与现代科技的紧密结合，关注人工智能行业发展趋势与“十五五”规划战略导向；（4）注重以项目为导向的教学，将发票识别、破产风险预测、商品图像分类、语音转写等典型业务场景融入教学全过程；（5）注重人机协同教学模式，将生成式AI工具的使用嵌入理论认知内容，实现“用AI工具学AI技术”的培养目标。（二）师资队伍1.队伍结构本课程师资队伍应涵盖财经商贸与人工智能技术交叉领域，专任教师应具有相关专业硕士及以上学历，具备人工智能与财经商贸融合的理论功底与实践能力。鼓励聘请头部企业技术专家与行业权威专家参与教学，形成学校专业带头人、企业技术专家、行业权威专家联合授课的“三主编”教学机制，确保教学内容在技术准确性、业务真实性与工具前沿性三个维度上的统一。2.专任教师专任教师应具有高校教师资格；有理想信念、有道德情操、有扎实学识、有仁爱之心；具有人工智能、计算机科学、数据科学或财经商贸相关专业硕士及以上学历；具有扎实的本专业相关理论功底和实践能力；具有较强信息化教学能力，能够开展课程教学改革和科学研究；有每5年累计不少于6个月的企业实践经历。实训条件1.实训场所：配备能用于人工智能概论课程教学的多媒体机房或智慧教室，支持主流AI开发平台（百度智能云、华为云、ModelScope、Coze等）的访问与操作。2.实训设备：按班级学生数配备台式电脑或笔记本电脑，网络系统能宽带连