《 生成式AI工具与项目实践》教案 陶彦

《生成式AI工具与项目实践》课程教案纸授课题目项目1生成式AI初体验与基础认知教学目的与要求教学目的：理解对话式AI、AIGC、大语言模型的核心概念，掌握生成式AI的基础理论知识；熟悉DeepSeekAI工具的注册、登录、对话交互、结果修改与重新生成等完整操作流程；了解AIGC的发展历程、大语言模型的技术原理与生成机制，知晓AI伦理与安全的核心要点。教学要求：提升学生对新技术的探索能力、问题解决能力与信息甄别能力，形成严谨的AI应用思维。教学重点与难点重点：（1）AI的第一次对话-DeepSeek快速体验；（2）AIGC的起源与发展历程。难点：（1）大语言模型与生成原理概述；（2）AI时代的伦理与安全。教学方法课堂演示、课堂练习、问答形式的教授法教学用具机房难点与重点讲解方法示例法本章导读本项目以生成式AI入门实践为核心，通过DeepSeek对话工具实操，带你直观感受AI交互逻辑，快速掌握对话式AI的基础使用方法。同时系统梳理AIGC起源与发展、大语言模型核心原理，深入解读AI时代的伦理与安全规范，帮助你建立完整的生成式AI认知框架，从零基础走向会用、善用、安全用AI，为后续AI技能学习与实践应用奠定坚实基础。教学内容项目1生成式AI初体验与基础认知任务1：AI的第一次对话-DeepSeek快速体验1.1.1生成式AI对话交互基础1.对话式AI的基本含义2.DeepSeek基础介绍1.1.2账号注册与登录1.平台访问与注册入口2.账号注册与身份验证Deepseek官方网页任务2：AIGC的起源与发展历程1.2.1什么是AIGC1.算法模型的持续进化2.计算能力的指数级提升3.大规模高质量数据集的积累4.开源社区与工具的繁荣1.2.2AIGC的起源1.2.3AIGC的发展历程1.初期阶段（20世纪50-70年代）2.发展阶段（20世纪80-90年代）3.现代阶段（21世纪初至今）N-gram模型任务3：大语言模型与生成原理概述1.3.1大语言模型的定义与分类1.大语言模型的基本定义2.大语言模型的主要分类1.3.2大语言模型的核心技术原理1.Transformer架构2.预训练与微调3.词的向量表示1.3.3大语言模型的生成原理1.自回归生成机制2.关键生成参数与控制策略3.幻觉问题与应对策略任务4：AI时代的伦理与安全1.4.1AI时代伦理困境与治理1.核心伦理困境2.伦理治理路径1.4.2AI时代安全挑战与应对1.核心安全挑战2.安全应对策略教学反映：课后分析：作业布置：参考资料[1]李德毅，于剑.人工智能导论[M].北京：中国科学技术出版社，2018.[2]张勇.人工智能导论[M].西安：西安电子科技大学出版社，2024.[3]陈云志，胡韬，叶鲁彬.人工智能通识教程[M].杭州：浙江大学出版社，2023.[4]莫宏伟，人工智能导论.[M].北京：人民邮电出版社，2024.[5]周苏，杨武剑.人工智能通识教程[M].北京：清华大学出版社，2024.[6]史荧中，钱晓忠，邓赵红.人工智能应用基础（第2版）.[M].北京：电子工业出版社，2023.《生成式AI工具与项目实践》课程教案纸授课题目项目2提示词工程与设计优化教学目的与要求教学目的：理解提示词的核心概念与作用，掌握六大构成要素；熟悉提示词设计的四大原则（精准具体、要素完整、逻辑清晰、简洁高效）；掌握三种通用设计方法（指令拆分法、场景代入法、约束强化法）；理解不同场景下的提示词编写策略与优化逻辑。教学要求：增强对AI生成内容的甄别能力与优化意识。教学重点与难点重点：（1）提示词基础概念与要素解析；（2）通用提示词设计原则与方法。难点：（1）不同场景下的提示词应用；（2）提示词优化与迭代实践。教学方法课堂演示、课堂练习、问答形式的教授法教学用具机房难点与重点讲解方法示例法本章导读在生成式人工智能（AIGC）广泛应用的今天，能否“用好AI”，关键在于能否“问对问题”。提示词（Prompt）作为人与AI交互的“核心语言”，直接决定了AI输出的准确性、专业性与可用性。本项目围绕“懂要素—会设计—能应用—善优化”的能力成长路径，系统讲解提示词的基础构成、设计原则、场景应用与优化方法。通过真实任务驱动与对比案例，帮助学习者建立结构化提示词思维，掌握高效的人机协作方法，真正让AI成为学习、办公与创作的智能助手。教学内容项目2提示词工程与设计优化任务1：提示词基础概念与要素解析2.1.1提示词的基础概念1.概念认知2.实例对比2.1.2提示词要素解析1.任务目标：明确核心动作，拒绝模糊表述2.输出格式：指定结构样式，降低调整成本3.背景信息：补充前提条件，贴合实际场景4.角色身份：赋予专业角色，贴合场景需求5.约束条件：明确限制要求，规范输出标准6.示例参考：提供风格指引，降低理解成本设计活动通知文案任务2：通用提示词设计原则与方法2.2.1通用提示词设计原则1.精准具体原则2.要素完整原则3.逻辑清晰原则4.简洁高效原则2.2.2设计方法1.指令拆分法2.场景代入法3.约束强化法任务3：不同场景下的提示词应用2.3.1学习教育场景1.场景特点2.编写核心要点3、典型应用示例示例1：知识点梳理归纳类（文言文核心知识）示例2：习题解析讲解类（高中数学错题）示例3：备考重难点总结类（中考英语核心考点）示例4：学习方案规划类（大学生AI提示词学习）2.3.2职场办公场景1.场景特点2.编写核心要点3.典型应用示例示例1：工作总结类（岗位月度总结）示例2：工作汇报类（季度工作汇报）示例3：会议纪要类（部门日常工作会议）示例4：活动方案类（企业内部团建方案）示例5：商务文稿类（商务合作函）2.3.3文案创作场景1.场景特点2.编写核心要点3.典型应用示例示例1：校园宣传类（社团招新）示例2：商业推广类（门店开业）示例3：短视频创作类（日常配文）示例4：社交文案类（朋友圈日常文案）示例5：大型活动宣传类（校园文艺晚会）2.3.4生活服务场景1.场景特点2.编写核心要点3、典型应用示例示例1：出行规划类（短途休闲出行）示例2：美食制作类（家常菜品教程）示例3：兴趣推荐类（休闲娱乐推荐）示例4：日常咨询类（作息规划咨询）示例5：居家生活小贴士类（居家清洁技巧）2.3.5场景化提示词设计策略总结1.角色适配策略：根据场景选择专业角色2.语言风格策略：正式场景去口语化3.方法匹配策略：按复杂度选方法4.信息筛选策略：遵循简洁高效原则5.要素裁剪策略：按场景决定要素完整性任务4：提示词优化与迭代实践2.4.1提示词优化的“四步升级法”四步升级法流程图1.第一步：拆解原始需求——提炼任务本质，拒绝模糊笼统2.第二步：补充核心要素——按固定框架，补全关键信息3.第三步：细化输出要求——明确重点、风格与结构，减少调整成本4.第四步：添加参考示例——复杂场景辅助，降低AI理解成本（1）何时使用（2）操作方法（3）实战案例演示2.4.2多场景提示词优化实战案例1.创作类提示词优化：从模糊创作到精准创作2.办公类提示词优化：从模糊总结到精准汇报3.问答类提示词优化：从专业术语到通俗科普生成的区块链问答文案2.4.3提示词迭代优化实用技巧1.反向校验策略：2.精简删改策略：3.分层设定策略：教学反映：课后分析：作业布置：参考资料[1]李德毅，于剑.人工智能导论[M].北京：中国科学技术出版社，2018.[2]张勇.人工智能导论[M].西安：西安电子科技大学出版社，2024.[3]陈云志，胡韬，叶鲁彬.人工智能通识教程[M].杭州：浙江大学出版社，2023.[4]莫宏伟，人工智能导论.[M].北京：人民邮电出版社，2024.[5]周苏，杨武剑.人工智能通识教程[M].北京：清华大学出版社，2024.[6]史荧中，钱晓忠，邓赵红.人工智能应用基础（第2版）.[M].北京：电子工业出版社，2023.《生成式AI工具与项目实践》课程教案纸授课题目项目3文本生成与智能写作教学目的与要求教学目的：掌握DeepSeek核心功能模块及应用场景，能熟练认知其界面布局；理解提示词核心构成与设计原则，掌握不同场景提示词撰写技巧；掌握AI生成内容常见问题、ACT优化法则及人机协作核心要点。教学要求：培养创新思维与问题解决能力，能高效处理AI应用中的各类难题。教学重点与难点重点：（1）DeepSeek注册与核心功能详解；（2）多场景AI写作实践（学术/创意/商务）。难点：（1）写作内容优化与人机协作技巧；（2）跨专业文本生成综合实践。教学方法课堂演示、课堂练习、问答形式的教授法教学用具机房难点与重点讲解方法示例法本章导读本项目围绕生成式AI在文本创作中的应用展开，通过四大递进式任务，帮助学习者系统掌握DeepSeek平台的操作方法、多场景AI写作技巧、文稿优化策略及人机协作能力，最终实现跨专业文本生成的综合实践应用。项目以“实操为王、学以致用”为核心，从基础界面功能拆解，到学术、创意、商务三大高频场景写作实践，再到文稿优化与人机协作技巧提升，最终通过跨专业综合实训，实现AI文本生成能力的融会贯通与迁移应用，适配高职学生学习、技能提升与未来职场应用需求，培养“AI辅助、人工主导”的高效写作思维，规避AI使用误区，坚守写作规范与学术诚信。教学内容项目3文本生成与智能写作任务1：DeepSeek注册与核心功能详解3.1.1DeepSeek界面布局（网页端）1.左侧边栏（对话历史与功能菜单）2.中央主区域（对话区）DeepSeek对话主界面3.1.2DeepSeek功能详解1.文本生成与创作2.智能问答3.代码辅助与开发4.文本处理与优化5.效率工具与办公集成6.进阶应用：多模态识图与智能体（Agent）出行计划任务2：多场景AI写作实践（学术/创意/商务）3.2.1学术写作实践结合学术写作的特殊性，重点掌握以下3点：（1）明确学术场景与体裁：（2）设定结构化要求：（3）加入学术规范约束：1.文献综述写作2.论文摘要与关键词生成3.开题报告框架搭建4.注意事项3.2.2案例——AI撰写论文摘要输入论文摘要提示词3.2.3创意写作实践点掌握以下3点：（1）精准定义风格与调性：（2）明确场景与目标受众：（3）加入细节约束与创新要求：1.新媒体文案（小红书/抖音）2.产品文案（广告语/产品描述）3.短篇故事/剧本创作4.注意事项3.2.4案例——AI生成广告文案在使用AI进行创意写作时，除关注文案质量外，还需遵守以下规范：（1）坚守正向原则：（2）保护原创性：（3）规避风险：输入广告文案提示词3.2.5商务写作实践重点掌握以下3点：（1）明确商务场景与文本类型：（2）设定逻辑框架与重点：（3）控制语气与语言规范：1.工作汇报（月度/季度）2.商务邮件（沟通/邀约/反馈）3.项目方案（提案/规划）4.注意事项3.2.6案例——AI生成工作汇报输入工作汇报提示词1.数据真实性：2.问题表述：3.职场规范：任务3：写作内容优化与人机协作技巧3.3.1AI生成内容的常见问题诊断1.事实幻觉（高危）：2.逻辑空洞（高风险）：3.语境错位（中风险）：3.3.2写作内容优化的维度与原则1.四大优化维度2.优化基本原则3.3.3写作内容优化的ACT法则1.A(Assess)-评估与校验2.C(Correct)-修正与重构3.T(Trim)-润色与升华3.3.4分场景优化实操方法一、公文类文本（通知、报告、请示等）优化方法二、文案类文本（宣传文案、推广文案等）优化方法三、论文初稿（学术论文、课程论文等）优化方法3.3.5人机协作的模式与流程1.三种协作模式2.四步实操流程3.3.6人机协作常见误区及规避方法在人机协作实操过程中，学习者常陷入各类误区，影响协作效率与文本质量，需重点识别并规避，具体如下：误区一：过度依赖，直接搬运误区二：指令模糊，反复返工误区三：忽视验证，以假为真误区四：完全拒绝，效率低下3.3.7案例——从“AI初稿”到“人工定稿”1.案例背景2.AI初稿3.问题分析（结合ACT法则评估）4.优化步骤：5.人工定稿任务4：跨专业文本生成综合实践【任务描述】立足职业实训场景，依托DeepSeek生成式AI工具，完成三大专业类别正式文书撰写实训。学习者以实训操作人员身份，依托AI高效完成文稿初稿创作，结合专业写作标准完成修改完善，形成规范完整文稿。统一提交要求每项实训任务须同步提交三份完整材料：①提示词撰写原稿及多轮迭代优化记录②AI平台生成原始文稿初稿③内容核查修改完成后的最终定稿文稿所有学生同步填写实训过程记录表，留存实训全过程资料。【任务实施】任务A：计算机电子类——创新创业项目申报书1.需求分析2.第一轮提示词3.操作步骤任务B：教育师范类——小学四年级主题班会教案1.需求分析2.提示词（应用4C模型）任务C：经济管理类——校园创业项目商业计划书摘要1.需求分析2.第一轮提示词设计3.操作步骤输入商业计划书摘要提示词教学反映：课后分析：作业布置：参考资料[1]李德毅，于剑.人工智能导论[M].北京：中国科学技术出版社，2018.[2]张勇.人工智能导论[M].西安：西安电子科技大学出版社，2024.[3]陈云志，胡韬，叶鲁彬.人工智能通识教程[M].杭州：浙江大学出版社，2023.[4]莫宏伟，人工智能导论.[M].北京：人民邮电出版社，2024.[5]周苏，杨武剑.人工智能通识教程[M].北京：清华大学出版社，2024.[6]史荧中，钱晓忠，邓赵红.人工智能应用基础（第2版）.[M].北京：电子工业出版社，2023.《生成式AI工具与项目实践》课程教案纸授课题目项目4图像生成与创意设计教学目的与要求教学目的：掌握主流国产AIGC图像生成工具的基础定位、功能特性与适用场景，明晰不同工具的差异化优势与选型逻辑；理解AI绘图提示词的基础定义、创作原则与标准化万能结构，掌握正向提示词与负面提示词的创作逻辑；熟知AI图像创作的常见问题、优化策略与系列化角色一致性控制的关键方法，了解AI创作的版权规范与使用准则。教学要求：树立合规合法的创作理念，恪守AIGC内容创作安全底线与版权规范，养成负责任的数字创作习惯。教学重点与难点重点：（1）图像生成AIGC工具介绍；（2）提示词设计与风格控制。难点：（1）教学与创意场景中的图像创作实践；（2）多学科视觉内容创作案例。教学方法课堂演示、课堂练习、问答形式的教授法教学用具机房难点与重点讲解方法示例法本章导读本项目围绕国产主流AI图像生成工具，系统讲解工具特性、提示词创作核心逻辑、画面风格控制方法与系列化图像创作技巧。通过标准化理论学习与全流程实操训练，打破AI绘图随意生成、效果不可控的创作误区，帮助学习者建立规范化、专业化的AI视觉创作思维。同时，本项目融合多学科创意应用场景，将AI图像技术与教学辅助、文化创意、海报设计、科普可视化等需求结合，实现技术技能与审美素养、创新能力的双向提升，为后续课程实训、毕业设计、职场创意设计工作奠定扎实基础。教学内容项目4图像生成与创意设计任务1：图像生成AIGC工具介绍4.1.1Seedream（即梦）1.平台功能模块介绍即梦AI网页版首页界面2.操作流程（网页端，即梦AI）4.1.2阿里通义万相通义万相AI网页版首页界面1.左侧主功能区2.下方进阶功能模块3.操作流程4.1.3腾讯混元1.左侧导航栏（功能入口区）2.操作流程统一实操案例：生成适合小红书发布的国潮古风少女配图4.1.4可灵AI可灵AI网页版首页界面1.顶部主创作入口2.操作流程任务2：提示词设计与风格控制4.2.1提示词基础认知1.提示词定义2.提示词创作四大核心原则（1）表述具体，拒绝笼统模糊（2）逻辑清晰，顺序层级合理（3）贴合国产AI模型语言习惯（4）简洁精炼，避免冗余堆砌4.2.2标准提示词万能结构1.通用万能公式2.维度详解以下逐项拆解七个维度的具体含义、包含内容及常用词汇。（1）主体人物/物体——决定画面核心内容（2）外形动作——塑造主体形态与动态（3）场景环境——构建画面氛围与空间层次（4）艺术风格——定义画面整体美学基调（5）光影色调——控制画面氛围与质感层次（6）构图视角——规范画面结构与视觉观感（7）画质细节——锁定画面清晰度与精致度3.维度优先级速查表4.顺序的重要性：错误vs正确对比5.完整案例示范4.2.3常用风格控制关键词库1.风格词汇库2.风格搭配指南4.2.4不同场景提示词实战编写场景1：校园学生场景——校园青春少女场景2：国风创意场景——古风汉服女子场景3.电商产品场景——简约水杯静物场景4：二次元创意场景——可爱Q版小动物4.2.5AI出图常见问题与优化解决策略4.2.6负面提示词使用技巧1.什么是负面提示词2.负面提示词的作用3.通用万能负面提示词（直接套用）4.基础使用方式5.创作规范与版权须知（1）坚守内容安全底线（2）明晰作品版权范围（3）正视工具辅助定位4.2.7项目实战：从创意到成图全流程1.设计任务：2.操作步骤：任务3：教学与创意场景中的图像创作实践4.3.1教学场景图像创作（课件与课堂素材）实战案例一：小学语文课件插图——《秋天的雨》1.需求分析与工具选型2.风格测试定调3.系列化提示词设计（固定前缀+可变后缀）即梦AI文生图界面示意4.正式生成与操作步骤5.常见问题与优化策略实战案例二：思政课堂活动素材——传统美德角色卡片1.风格定位分析2.工具选型与创作思路3.风格测试定调（关键步骤）4.系列化统一提示词体系5.批量生成标准化操作步骤4.3.2创意场景图像创作（绘本、科普、海报）实战案例一：儿童绘本创作——《小水滴的旅行》1.需求分析与工具选型2.绘本分镜脚本设计3.生成“角色参考图”实战案例二：科普图解设计——植物光合作用示意图1.视觉解构：从科学语言到视觉符号2.提示词工程3.生成图片光合作用配图实战案例三：校园活动海报设计——读书节主题海报1.需求与风格分析2.七段式结构化提示词3.完整成品提示词4.生成海报。生图结果4.3.3系列化图像角色一致性控制技巧1.一致性控制技法详解2.技巧对比与选型指南3.实战案例：校园文明行为系列人物插画操作步骤本次实操全程采用参考图法，流程为：制作标准角色参考图→依托参考图批量生成各场景画面→筛选优化成品，从根源上杜绝角色漂移、画风混乱问题。1.制作标准角色参考图（定基准）文明主角参考图2.生成场景一：文明问好3.生成场景二：有序排队4.生成场景三：垃圾分类5：生成场景四：爱护公物任务4：多学科视觉内容创作案例操作步骤：1.第一阶段：定风格、定主角2.第二阶段：分诗词生成场景3.第三阶段：整合与输出《天净沙·秋思》场景配图教学反映：课后分析：作业布置：参考资料[1]李德毅，于剑.人工智能导论[M].北京：中国科学技术出版社，2018.[2]张勇.人工智能导论[M].西安：西安电子科技大学出版社，2024.[3]陈云志，胡韬，叶鲁彬.人工智能通识教程[M].杭州：浙江大学出版社，2023.[4]莫宏伟，人工智能导论.[M].北京：人民邮电出版社，2024.[5]周苏，杨武剑.人工智能通识教程[M].北京：清华大学出版社，2024.[6]史荧中，钱晓忠，邓赵红.人工智能应用基础（第2版）.[M].北京：电子工业出版社，2023.《生成式AI工具与项目实践》课程教案纸授课题目项目5视频生成与动态内容创作教学目的与要求教学目的：了解国产AI视频工具的分类、原理与选型逻辑；理解并实践从脚本到成片的AI视频自动化生成流程；学习围绕同一主题，产出系列化、多形态视觉作品的方法。教学要求：树立信息素养，养成对AI生成内容进行核实与校对的严谨习惯。教学重点与难点重点：（1）视频生成AIGC工具介绍；（2）从脚本到视频的自动化生成流程。难点：（1）教育宣传与短视频创作案例；（2）跨媒体内容整合创作。教学方法课堂演示、课堂练习、问答形式的教授法教学用具机房难点与重点讲解方法示例法本章导读随着短视频成为信息传播的主流形式，掌握利用人工智能（AIGC）高效创作动态内容已成为一项关键的数字素养。本项目将带你跨越从“静态图文”到“动态视频”的技术鸿沟，聚焦国产化、易上手的AI工具链（如剪映、腾讯混元、可灵AI等）。你将通过“工具认知、脚本生成、视频合成、跨媒体整合”四大任务的实战演练，系统掌握从零开始快速创作高质量教育短视频、科普动画及宣传短片的完整工作流。所有案例均围绕校园安全教育、文化科普等真实场景设计，确保你能将所学技能直接应用于课程作业、社团活动与校园传播，实现真正的学以致用。教学内容项目5视频生成与动态内容创作任务1：视频生成AIGC工具介绍5.1.1基础概念与技术原理1.基本定义2.关键支撑技术5.1.2国产主流AI视频工具生态与分类选型1.文生视频工具2.图生视频工具3.智能剪辑生成视频工具4.数字人视频生成工具5.1.3AI视频生成初体验操作步骤（1）登录平台。（2）选择功能。（3）输入提示词。（4）设置参数：（5）生成视频：（6）下载保存：输入提示词任务2：从脚本到视频的自动化生成流程本任务旨在利用AI工具链，将文本脚本自动转化为完整的视频内容。我们将通过“脚本解析→分镜生成→视频渲染→合成输出”的标准化流程，实现内容生产的自动化。1.任务目标2.推荐工具栈3.操作实例：制作《火星探索》科普短视频（1）生成脚本（2）生成视频（3）添加视频音效。（4）视频剪辑任务3：教育宣传与短视频创作案例1.生成短视频脚本、配音文案和分镜提示词2.生成图片3.生成视频“导出”对话框任务4：跨媒体内容整合创作5.4.1制作封面图片为保证整套作品风格统一，先确定整体视觉风格：新中式清新插画风格，画面干净、色调自然，贴合校园科普氛围。1.提示词2.生成图片擦除结果5.4.2制作系列视频1.提示词2.生成视频4.生成节气配音文案5.整合素材制作节气科普短视频设置封面教学反映：课后分析：作业布置：参考资料[1]李德毅，于剑.人工智能导论[M].北京：中国科学技术出版社，2018.[2]张勇.人工智能导论[M].西安：西安电子科技大学出版社，2024.[3]陈云志，胡韬，叶鲁彬.人工智能通识教程[M].杭州：浙江大学出版社，2023.[4]莫宏伟，人工智能导论.[M].北京：人民邮电出版社，2024.[5]周苏，杨武剑.人工智能通识教程[M].北京：清华大学出版社，2024.[6]史荧中，钱晓忠，邓赵红.人工智能应用基础（第2版）.[M].北京：电子工业出版社，2023.《生成式AI工具与项目实践》课程教案纸授课题目项目6智能办公与效率提升教学目的与要求教学目的：认知AI办公新范式，熟悉国产主流AI办公工具的核心功能与各类办公适用场景；掌握AI提示词撰写、智能文档、数据可视化、智能PPT的基础理论知识；熟练掌握WPSAI实操技能与办公方案设计四步法，具备自主优化办公流程的能力。教学要求：树立人机协同的智能化办公思维，养成高效精简的数字化工作与学习习惯。教学重点与难点重点：（1）AI办公助手应用全景；（2）智能文档处理与报告生成。难点：（1）PPT设计与数据可视化自动化；（2）个性化办公效率方案设计。教学方法课堂演示、课堂练习、问答形式的教授法教学用具机房难点与重点讲解方法示例法本章导读随着数字化、智能化发展，AI办公助手已全面融入文档、数据、演示、会议、团队协同等办公全流程。AI办公能够替代传统重复、低效的机械工作，通过理解需求、生成内容、提炼数据规律，实现人机协同办公。本项目系统学习国产AI办公工具的基础认知、智能文档写作、数据可视化PPT制作、个性化办公方案设计，帮助学习者掌握智能化办公技能，提升学习与工作效率，适配校园与职场办公场景。教学内容项目6智能办公与效率提升任务1：AI办公助手应用全景6.1.1全景认知——理解AI办公新范式AI办公助手并非简单的功能叠加，而是基于大语言模型的“智能副驾驶”。它的核心价值体现在三方面：（1）理解意图：通过自然语言交互，识别复杂任务目标。（2）执行与创造：自动完成文本生成、数据计算、版面设计等工作，支持原创内容创作。（3）归纳与洞察：梳理会议内容、挖掘数据规律，提炼有效信息。6.1.2五大场景实战演练场景1：智能文档处理——五分钟生成“校园读书节”活动通知“新建”对话框场景2：智能数据处理——快速完成班级成绩分析报告场景3：智能演示制作——一键生成“防溺水安全教育”课件场景4：智能会议办公——从杂乱录音到清晰纪要场景5：智能协同与事务处理——在线协同编辑班级活动预算表开启协作模式任务2：智能文档处理与报告生成6.2.1基础知识1.AI智能文档处理能力2.高质量AI提示词撰写原则3.智能报告生成逻辑6.2.2三步法打造专业规范报告1.报告创作传统工作弊端与WPSAI解决方案2.实战三步法：从零散记录到规范报告第一步：智能启动——WPSAI生成报告初稿与框架第二步：深度加工——初稿迭代优化与逻辑、内容细化第三步：规范收尾——一键排版与人工终审把关生成初稿任务3：PPT设计与数据可视化自动化6.3.1基础知识1.AI生成PPT的流程2.PPT提示词精准撰写原则3.数据可视化图表选择指南6.3.2三步法实现PPT设计与数据可视化自动化1.PPT制作传统工作弊端与WPSAI解决方案2.实战三步法：从零散素材到可视化PPT成品第一步：智能生成——一键生成“职业生涯规划”主题PPT生成的PPT第二步：深度加工——个人学业数据自动可视化（同主题连贯实训）第三步：规范收尾——AI辅助数据洞察+全稿终审定稿（同主题闭环收尾）插入文案任务4：个性化办公效率方案设计6.4.1基础概念与设计框架1.个性化办公效率方案概述2.四项设计准则与工具选配清单3.智能工具选配清单4.方案设计通用“四步法”（闭环模型）6.4.2综合实战：从“小组研究作业”到“高效协作方案”第一步：诊断与定义——精准定位瓶颈，设定量化目标第二步：工具与流程设计——选配工具组合，重构作业链路第三步：实施与自动化——制定SOP，设置自动规则第四步：评估与迭代——量化效果，持续优化教学反映：课后分析：作业布置：参考资料[1]李德毅，于剑.人工智能导论[M].北京：中国科学技术出版社，2018.[2]张勇.人工智能导论[M].西安：西安电子科技大学出版社，2024.[3]陈云志，胡韬，叶鲁彬.人工智能通识教程[M].杭州：浙江大学出版社，2023.[4]莫宏伟，人工智能导论.[M].北京：人民邮电出版社，2024.[5]周苏，杨武剑.人工智能通识教程[M].北京：清华大学出版社，2024.[6]史荧中，钱晓忠，邓赵红.人工智能应用基础（第2版）.[M].北京：电子工业出版社，2023.《生成式AI工具与项目实践》课程教案纸授课题目项目7代码生成与AI编程教学目的与要求教学目的：了解对话式、补全式、Agent式三类AI编程助手的定义、特点与能力边界，掌握不同工具的适用场景与选型逻辑；理解Cline的Plan模式与Act模式的工作机制，掌握diff审查与人工确认的协作原则；掌握AI辅助编程提示词的基本构成要素，了解多文件项目开发与自动报错修复的基础流程。教学要求：树立“AI辅助、人工主导”的编程协作观念，养成审查AI生成代码、人工验证运行结果的严谨习惯。教学重点与难点重点：（1）AI编程助手功能详解；（2）代码自动生成与错误调试。难点：（1）项目开发中的AI辅助编程；（2）不同专业背景的编程实践。教学方法课堂演示、课堂练习、问答形式的教授法教学用具机房难点与重点讲解方法示例法本章导读编程能力正在成为各专业学生面向职场的核心竞争力之一。然而，传统编程学习门槛高、调试繁琐，让许多非计算机专业的学习者望而却步。随着AI编程助手的快速普及，借助自然语言描述需求即可自动生成代码、定位报错、迭代优化，编程的方式正在发生根本性变化。本项目以AI辅助编程为核心主线，从认识三类AI编程助手的能力边界出发，依次体验网页对话式编程、Agent式编程工具的完整使用流程，最终通过不同专业背景的真实编程场景，帮助学习者建立用自然语言驱动代码生成的新型编程思维，在已有编程基础上借助AI实现能力的快速跃升，为学习、实习与职场工作积累可迁移的实操技能。教学内容项目7代码生成与AI编程任务1：AI编程助手功能详解7.1.1AI编程助手的类型与发展按照交互方式与能力边界的不同，目前主流的AI编程助手大致可分为三类：（1）对话式编程助手（2）补全式编程助手（3）Agent式编程助手三类工具的核心区别可以概括为：对话式只负责回答问题。补全式负责跟着打字提示。Agent式负责直接动手做。7.1.2对话式编程使用豆包、千问、DeepSeek、元宝都可以进行本小节中的对话，同学们可以自行选择工具。（1）第一轮对话（2）第二轮对话（迭代优化）7.1.3补全式编程7.1.4Agent式编程本书选用的Agent式编程工具是Cline，它以IDE插件的形式运行，具备以下核心功能：（1）Plan（规划）与Act（执行）双模式（2）文件读写与多文件理解（3）终端命令执行（4）diff审查与checkpoint回滚1.环境准备2.安装Cline插件3.申请并配置GLMAPIKey4.验证配置Act模型运行任务2：代码自动生成与错误调试7.2.1生成一个简单个人介绍网页个人介绍网页7.2.2网页功能迭代与布局调整第一轮：增加作品展示模块第二轮：调整标签位置与主题配色7.2.3代码报错示例与对话式调试任务3：项目开发中的AI辅助编程7.3.1Cline的基础操作流程Cline的标准使用流程分为两个阶段:（1）Plan阶段负责理解需求、规划实现方案,必要时会向用户提出澄清性问题。（2）Act阶段在方案确认后真正执行文件读写和命令操作。下面通过一个简单案例,完整演示这一流程。网页效果7.3.2多文件项目协作与命令自动执行（1）在Cline中输入提示词（2）Plan模式下查看Cline输出（3）通过右下角的切换按钮,切换到Act模式网页运行效果7.3.3报错自动修复Act模式下Cline输出任务4：不同专业背景的编程实践7.4.1计算机电子类：批量重命名素材文件7.4.2商务管理类：学生成绩数据统计分析7.4.3数字媒体设计类：批量图片格式转换与压缩7.4.4教育师范类：问卷调查结果统计报告教学反映：课后分析：作业布置：参考资料[1]李德毅，于剑.人工智能导论[M].北京：中国科学技术出版社，2018.[2]张勇.人工智能导论[M].西安：西安电子科技大学出版社，2024.[3]陈云志，胡韬，叶鲁彬.人工智能通识教程[M].杭州：浙江大学出版社，2023.[4]莫宏伟，人工智能导论.[M].北京：人民邮电出版社，2024.[5]周苏，杨武剑.人工智能通识教程[M].北京：清华大学出版社，2024.[6]史荧中，钱晓忠，邓赵红.人工智能应用基础（第2版）.[M].北京：电子工业出版社，2023.《生成式AI工具与项目实践》课程教案纸授课题目项目8AI模型本地部署——以DeepSeek为例教学目的与要求教学目的：理解本地部署与云端部署的区别及各自适用场景，了解不同主流本地部署方案的特点与选型依据；掌握模型参数量、量化、上下文长度等核心概念，理解参数规模与模型能力之间的内在关系；理解模型微调的基本原理与LoRA（低秩自适应）的核心思想，知晓其适用范围与局限；了解检索增强生成（RAG）的基本思路，以及零代码工具与代码化工具在应用开发中的差异。教学要求：树立数据安全与隐私保护意识，切身体会本地部署在数据自主可控方面的价值。教学重点与难点重点：（1）环境配置与模型加载；（2）本地推理与交互实践。难点：（1）模型微调基础与实践；（2）个性化应用开发拓展。教学方法课堂演示、课堂练习、问答形式的教授法教学用具机房难点与重点讲解方法示例法本章导读在前面的项目中，所使用的AI能力都来自云端服务器，输入内容经网络发送到服务商处理后再返回本地，必须联网才能使用。本项目将学习内容转向另一条技术路线，本地部署，即把模型完整下载到自己的电脑上，由本机的处理器或显卡完成推理计算，实现离线运行、数据不外传、自主可控的AI应用。本项目以国产大模型DeepSeek为例，遵循环境搭建—交互实践—模型微调—应用开发的能力成长路径，依次完成Ollama的安装、模型下载与加载，命令行及PythonAPI交互，一次完整的LoRA微调实操，以及基于Streamlit的个性化知识库问答应用开发。通过本地小参数模型与云端旗舰模型的对比，帮助学习者理解参数规模与模型能力之间的关系，建立对大模型本地部署完整流程的系统认知，掌握把AI能力真正“装进自己电脑”并服务于跨专业实际场景的核心技能。教学内容项目8AI模型本地部署——以DeepSeek为例任务1：环境配置与模型加载8.1.1本地云端部署区别和方案选型目前主流的本地部署方案如下：（1）Ollama（2）LMStudio（3）vLLM8.1.2Ollama安装接下来会完成Ollama的安装，并启动其自带的图形化界面，确认安装成功，模型的下载和具体对话操作将在后续结合参数讲解一并完成。Ollama官网下载页面8.1.3模型下载与参数量已下载模型列表8.1.4Ollama的三种运行方式（1）图形化界面方式（2）命令行方式（3）API接口方式命令行对话效果任务2：本地推理与交互实践8.2.1命令行交互实践（1）在命令提示符中进入交互模式（2）查看模型信息（3）调整生成参数（4）清空对话上下文8.2.2Python调用本地API（1）新建一个Python文件，命名为“api_test.py”。（2）安装所需的依赖库（3）在api_test.py中输入代码（4）保存后运行该文件，程序会依次向模型提出三个问题，并打印出每个问题对应的回答8.2.3本地模型与网页版效果对比（1）本地模型（deepseek-r1:1.5b）（2）网页版DeepSeek任务3：模型微调基础与实践8.3.1模型微调基本概念与LoRA原理8.3.2微调环境搭建本节涉及的环境搭建通过pip在本机Python环境中完成。操作步骤：（1）安装微调所需的依赖库（2）验证本机是否具备可用于加速训练的显卡环境，新建Python文件“GPU_test.py”（3）下载模型的原始权重，新建Python文件“download_model.py”8.3.3数据集准备与LoRA微调实操（1）在脚本同目录下新建“train_data.jsonl”，按固定人设风格编写24条问答对，每条数据独占一行（2）新建Python文件“finetune.py”，加载模型、配置LoRA参数并读取上一步准备的数据集（3）运行finetune.py，训练过程中会按logging_steps设置的间隔打印当前的损失（loss）等信息，随着训练进行，loss数值应当整体呈下降趋势8.3.4微调效果验证对比任务4：个性化应用开发拓展8.4.1个性化应用方向与工具选型要实现这样一个应用，常见的两类工具如下：（1）零代码的桌面应用（2）通过Python代码搭建网页应用的工具8.4.2使用Streamlit搭建个人知识库问答应用（1）安装Streamlit（2）准备一份用于测试的文本资料（3）新建Python文件“app.py”（4）在PyCharm终端启动应用（5）点击上传按钮，选择准备好的讲义.txt，上传完成后在问题输入框中输入与该资料相关的问题（例如"什么是列表"），页面会自动调用本地模型并显示回答上传文档问答8.4.3跨专业应用案例展示（1）学生评语生成器（2）合同条款通俗化解释（3）产品推广文案生成器教学反映：课后分析：作业布置：参考资料[1]李德毅，于剑.人工智能导论[M].北京：中国科学技术出版社，2018.[2]张勇.人工智能导论[M].西安：西安电子科技大学出版社，2024.[3]陈云志，胡韬，叶鲁彬.人工智能通识教程[M].杭州：浙江大学出版社，2023.[4]莫宏伟，人工智能导论.[M].北京：人民邮电出版社，2024.[5]周苏，杨武剑.人工智能通识教程[M].北京：清华大学出版社，2024.[6]史荧中，钱晓忠，邓赵红.人工智能应用基础（第2版）.[M].北京：电子工业出版社，2023.《生成式AI工具与项目实践》课程教案纸授课题目项目9跨学科综合项目实战教学目的与要求教学目的：理解跨学科AI应用场景的常见类型，掌握判断一个具体选题是否具备可行性的思路；掌握从需求拆解到工具链匹配的设计方法，理解多工具协同工作流程中的衔接逻