人工智能通识与伦理 课件 第2章 AI工具与平台初体验

人工智能通识2026年10月27日2.1大模型基础第2章AI工具与平台初体验目录CONTENTS0102032.1大模型基础2.2无代码AI工具全景图2.3AI大模型本地应用部署实践目录CONTENTS010203040506任务场景学习目标相关知识和技能任务实施任务小结练习任务PART01任务场景任务场景在人工智能快速发展的今天，大模型已经成为推动智能化应用的重要引擎。理解大模型的基本概念和应用场景，是开启人工智能应用的起点。本节以“结合大学学习与生活场景”为出发点，建立对大模型的整体认知。通过案例讲解、任务驱动和小组讨论，学生能够理解大模型在语言处理、图像生成、跨模态应用等方面的作用，并认识其在学习、生活和未来职业发展中的价值。PART02学习目标学习目标-知识目标了解人工智能大模型的基本概念和发展历程。熟悉大语言模型、视觉模型和多模态模型的主要类型与应用场景。能够理解大模型在学习、生活和职业发展中的常见应用方式，并具备初步的应用意识。学习目标-能力目标能够用通俗语言解释大模型的原理和应用价值。能够通过案例分析，识别大模型在学习、生活和社会中的应用场景。能够在小组讨论中提出观点，描述自己接触人工智能大模型的应用体验。学习目标-情感目标树立科技报国意识，认识人工智能大模型技术对国家科技竞争力的战略意义。培养理性思维，能够在面对新兴技术时保持科学态度。强化社会责任感，理解人工智能应用对学习、生活和社会发展的积极价值。PART03相关知识和技能相关知识和技能-大模型定义与发展AI大模型是指参数规模巨大、结构复杂的机器学习模型，通常具有10亿(1B)以上的参数，通过在大规模数据集上进行预训练，能够直接支持多种应用。它结合了“预训练”和“大模型”两层含义，预训练使模型无需大量微调即可完成复杂任务。近年来，AI大模型的参数规模已从千亿级发展到万亿级，如OpenAI的GPT、阿里的“通义千问”qwen、深度求索的DeepSeek等。相关知识和技能-主流大模型类型当前的主流大模型包括大语言模型、视觉大模型、多模态大模型等。目前，大模型已在多个领域得到广泛应用，包括搜索引擎、智能体、相关垂直产业及基础科学等领域，推动了各行业的智能化发展。相关知识和技能-核心技术架构Transformer是一种近年来在人工智能领域广泛应用的深度学习模型架构。它最初被设计用于自然语言处理任务，能够很好地解决传统模型在处理长文本时容易出现的信息丢失问题。Transformer的核心机制是“自注意力”，成为当前大模型的主要技术基础。CNN（卷积神经网络）是一类专门擅长处理图像数据的深度学习模型。它的设计灵感来自人类视觉系统，能够通过“卷积操作”自动提取图像中的局部特征，例如边缘、纹理和形状，再逐层组合形成对整体图像的理解。相关知识和技能-核心技术架构类型技术架构能力侧重点应用场景大语言模型（LLM）基于Transformer，海量文本训练自然语言理解、生成、推理文本创作、问答系统、代码生成视觉大模型（VLM）图像处理为主，如CNN或VisionTransformer图像识别、图像生成、目标检测智能安防、医学影像分析多模态大模型（MLLM）融合文本+图像/语音等信息语义理解与跨模态推理智能助手、虚拟客服、教育辅助相关知识和技能-大语言模型代表模型/产品应用场景通义千问（阿里）文心一言（百度）GPT系列DeepSeek等聊天机器人（如智能客服、助理）文档分析、处理内容写作与创意生成程序代码教育辅助相关知识和技能-视觉大模型视觉大模型主要应用于计算机视觉领域，负责处理和分析图像或视频数据。它们通过对大量视觉数据的训练，能够完成图像分类、目标检测、图像生成、语义分割等任务。相关知识和技能-多模态大模型010203代表模型/产品应用场景多模态大模型是近年来人工智能发展的重要方向，能够同时处理文本、图像、语音、视频等多种模态的数据，并在不同模态之间建立联系，实现跨模态的理解与生成。GPT（OpenAI）Gemini（GoogleDeepMind）QwenVL智能客服与语音助手医疗诊断视频理解智能交通与安防教育辅助相关知识和技能-主流AI大模型对比模型开发公司架构特点多模态支持开源情况GPT‌OpenAITransformer架构文本/图像/语音全模态‌闭源Qwen3‌阿里巴巴密集（Dense）与混合专家模型（MoE）文本/图像/音频‌部分开源DeepSeek‌深度探索混合专家模型（MoE）图像解析完全免费开源Llama3‌MetaTransformer架构文本生成图像‌开源Gemma3‌Google局部/全局注意力混合架构文本/图像/视频‌开源Hunyuan‌腾讯Hybrid-Transformer-MambaMoE支持图片生文部分开源相关知识和技能-智能体智能体——人工智能的行动主体（1）感知（Perception）（2）认知（Cognition）（3）行动（Action‌）感知是智能体与外部环境交互的第一步。通过传感器或数据接口，智能体能够获取来自环境的信息，包括图像、声音、文本、视频等。认知是智能体的“思考”过程。基于感知到的信息，智能体需要进行逻辑分析、问题解答和知识学习。大模型在这一环节提供了强大的技术支撑。行动是智能体与环境交互的最终环节。根据认知结果，智能体需要采取具体行为，如生成文字、控制设备、执行任务等。相关知识和技能-大模型与智能体关系项目AI智能体大语言模型定义能感知、决策并行动的系统基于大量文本训练的语言模型功能可执行多种任务（如控制设备、生成内容）主要用于自然语言处理和生成关系LLM可能是其中的一部分或核心模块通常是智能体的一个重要组成部分相关知识和技能-AI搜索AI搜索，即基于人工智能技术的搜索引擎，是传统搜索方式的深度升级。它不再仅仅依赖关键词匹配，而是通过自然语言处理（NLP）、深度学习、知识图谱、多模态理解等技术，主动理解用户的真实意图，从而提供更精准、更智能、更个性化的信息服务。相比传统搜索引擎，AI搜索不仅能“找信息”，更能“理解问题”和“生成答案”，成为我们日常学习、工作和生活中不可或缺的新型知识工具。在百度的传统搜索框下，点击AI搜索即可打开，可以在线使用，开启我们与AI的交互对话，包括文字聊天、AI作图、AI写作、AI阅读等功能。相关知识和技能-AI搜索：PART04任务实施任务实施-任务导入任务导入（3）提出问题本任务以“构建AI认知地图”为主线，围绕人工智能大模型、智能体与AI搜索三大主题，开展资料调研、工具体验、场景设计与成果展示等活动。通过任务驱动式学习，在真实问题情境中理解核心概念，提升信息素养与表达能力，并形成理性、负责任的技术认知。AI就在你身边（1）展示百度AI搜索首页，观察“DeepSeek-R1最新版已支持”的提示语，讨论“AI搜索与传统搜索有何不同”。（2）播放一段AI制作的文生视频，引导学生思考“AI是否正在改变内容创作的本质？”。“你是否用过AI写作工具？你知道它背后的技术是什么？”分享个人体验，建立任务关联。任务实施-分组探索分组探索三类模型、三种认知（1）第一组大语言模型（LLM）——以DeepSeek为例，调研其语言理解与生成能力，分析其在教育、写作、编程等场景中的应用。（2）第二组视觉大模型（VLM）——以文心一格或Qwen3-VL为例，探索图像识别与生成技术，设计校园视觉应用方案。（3）第三组多模态大模型（MLLM）——以Qwen3为例，研究其跨模态处理能力，构思智能助教或虚拟助手的应用场景。任务实施-工具体验与场景模拟（1）每组模拟一个智能体系统，如“校园智能助理”、“AI图书管理员”“、虚拟社团策划师”，明确其任务目标与输入信息类型。（2）设计智能体的处理流程，包括感知方式（如语音、图像、文本）、认知逻辑（如调用LLM进行推理）、行动输出（如生成内容或执行指令）。（3）展示智能体的任务执行路径，并说明其背后的技术支持，特别是如何调用DeepSeek或Qwen3等模型完成任务。任务实施-成果展示各组展示任务成果，包括模型认知卡片、应用方案设计、AI搜索体验报告与智能体角色演示。（1）技术理解、表达能力、创新性与价值导向等维度进行点评，将技术认知转化为现实问题解决能力。（2）互评，提出改进建议，开放式学习。（3）总结本次任务的学习收获，思考AI技术的未来发展。PART05任务小结任务小结通过本次任务，我们初步建立了人工智能认知地图，理解了大语言模型、视觉大模型、多模态大模型的基本特征与应用场景。理解智能体“感知—认知—行动”的运行逻辑，并通过百度AI搜索的实操体验，直观感受到AI搜索与传统搜索的差异。PART06练习任务练习任务1：AI搜索与传统搜索的主要区别请用简明语言描述AI搜索与传统搜索的主要区别，并结合校园场景举一个应用例子。练习任务2：AI大模型的特点与应用选择DeepSeek或Qwen3，结合自己的体验，说明其技术特点与应用价值。练习任务3：智能体应用结合智能体的“感知—认知—行动”三要素，描述一个我们在校园生活中可能使用的智能体应用场景。谢谢《人工智能通识与伦理》人工智能通识2026年10月27日2.2无代码AI工具全景图第2章AI工具与平台初体验目录CONTENTS0102032.1大模型基础2.2无代码AI工具全景图2.3AI大模型本地应用部署实践目录CONTENTS010203040506任务场景学习目标相关知识和技能任务实施任务小结练习任务PART01任务场景校园学习与活动中的任务需求在校园学习与活动中，完成方案撰写、宣传设计、视频制作等多种任务。随着无代码AI工具的普及，我们只需通过自然语言交互和可视化界面，就能快速完成复杂的创作流程。以“基于百度文心助手的智能体协同”为主线，在校园社团招新活动的场景中，体验如何利用文心助手及相关工具，完成从信息检索到多模态内容生成的全过程。PART02学习目标知识目标了解无代码AI工具的类别、核心能力与典型应用。认识AI搜索与无代码工具的关系与协作方式。熟悉DeepSeek、Qwen3等国产大模型在工具生态中的应用特点。能力目标使用百度AI搜索进行任务拆解与信息组织。基于无代码工具完成图文、音视频、PPT等内容的快速生成。能够完成一个面向校园场景的完整创作过程，从信息检索到成果发布。情感目标010203建立理性技术观念，正确认识无代码AI工具的优势与局限。在使用过程中增强责任意识，注重隐私保护与版权合规。注重团队协作，培养服务校园与社会的价值导向。PART03相关知识和技能无代码AI工具的基本概念典型特征无代码AI工具是指无需编程，通过可视化界面、模板配置或自然语言交互即可调用人工智能功能的应用。它们降低了技术门槛，使更多人能够在教育、科研、商业和生活场景中直接使用AI。低门槛：无需编程知识即可操作可视化界面：通过图形化交互完成任务多功能支持：涵盖文本、图像、音频、视频、数据分析等典型特征典型特征无代码AI工具——文心助手01020304无代码AI工具的主要类别与功能文本生成与办公类工具文心助手，copilot等图像生成与编辑类工具AI文生图等语音与视频类工具文生视频等数据分析与可视化类工具CopilotinExcel等国产大模型在工具生态中的应用（1）DeepSeek例如，百度AI搜索（2）Qwen3支持文本、图像、音频等多模态任务（3）文心系列与百度搜索深度融合，形成完整的知识检索与内容生成链条01020403技能要点任务拆解提示工程工具协同在使用无代码AI工具时，需要学会将复杂任务分解为“信息检索—内容生成—成果展示”三个环节。提示工程是提升生成结果质量的重要方法。通过明确角色设定、结构化提问和示例对齐，AI能够更好地理解需求。单一工具往往难以满足复杂任务需求，因此需要学会组合使用不同工具。在使用工具时必须注意隐私保护、版权合规和结果核查。安全与合规PART04任务实施任务实施概述在本任务中，我们以“校园计算机社团招新活动”为情境，尝试利用无代码AI工具完成一套完整的宣传物料制作。整个过程分为信息检索、文案生成、海报设计、成果展示等四个环节。任务实施概述环节步骤建议工具信息检索提问+整理纲要百度AI搜索（DeepSeek）文案生成主文案+短文案+主持词DeepSeek、Qwen3海报设计主海报+导出文心助手AI生图、CanvaAI成果展示展示+交流课堂展示、讨论1.信息检索：明确需求与方案骨架（1）结构化提问百度AI搜索（也可以使用其它AI工具）提出问题：“大学校园计算机社团招新的主要目标是什么？”、“大一新生的兴趣特点有哪些？”（2）结果整理将检索到的要点汇总为简要纲要，形成“招新方案骨架”。2.文案生成（1）主文案撰写（2）社交媒体短文案（3）主持词简稿使用AI工具生成一段简洁有力的招新宣传文案。使用AI工具生成若干条适合朋友圈或微信公众号的短文案，选择使用。生成一份简短的主持词开场白，用于活动当天。3.海报设计4.成果展示与交流（1）成果展示（2）交流小组展示最终成果AI工具在哪些环节帮助最大？哪种提示词效果最好？遇到结果不满足需求如何解决？PART05任务小结任务小结本次任务以“校园计算机社团招新活动”为实践场景，围绕信息检索、文案生成、海报设计与成果展示四个环节，系统运用了多种无代码AI工具，完成了一套完整的宣传物料制作流程。通过结构化提问与要点整理，我们明确了招新方案骨架；借助AI文案生成工具，快速产出主文案与社交短句；结合图像生成与模板排版，实现了海报的高效设计与输出；最终通过成果展示与交流，提升了团队协作与提示词优化能力。整个过程不仅体现了AI工具的协同效能，也锻炼了我们从需求理解到成果呈现的综合执行力，为今后在校园场景中应用AI技术提供了宝贵经验。PART06练习任务练习任务1：设计一幅校园讲座海报任务说明操作目标使用图像生成工具，输入参考提示词图像生成练习任务2：生成一段校园图书馆温馨提示任务说明操作目标请使用任意无代码AI文本工具，输入提示词学会用提示词生成简短的服务类文案；体验AI在校园公共服务场景中的应用；对比不同工具生成的风格差异谢谢《人工智能通识与伦理》人工智能通识2026年10月27日2.3AI大模型本地应用部署实践第2章AI工具与平台初体验目录CONTENTS0102032.1大模型基础2.2无代码AI工具全景图2.3AI大模型本地应用部署实践目录CONTENTS010203040506任务场景学习目标相关知识和技能任务实施任务小结练习任务PART01任务场景任务场景说明在校园学习与科研中，很多任务需要调用大模型完成智能问答、文案生成或多模态处理。相比在线工具，本地部署能够在离线环境下运行，提升数据安全性与可控性。以LMStudio软件为例，实现在个人电脑上部署并运行Qwen3-VL-4B等大模型，体验从安装到应用的完整过程。PART02学习目标知识目标了解本地部署大模型的意义与基本流程。熟悉LMStudio的功能与操作界面。认识Qwen3-VL-4B等大模型的特点与应用场景。能力目标能够独立完成LMStudio的安装与模型加载。掌握本地运行大模型进行文本与多模态任务的基本方法。能够在校园场景或个人计算机中应用本地模型完成简单创作或分析。情感目标建立理性技术观，理解本地部署的优势与局限。增强数据安全与隐私保护意识。培养自主探索与实践精神。PART03相关知识和技能本地部署大模型的基本概念在人工智能快速发展的背景下，常见的使用方式是通过云端平台调用模型。优势在于便捷，只需联网即可获得强大的计算能力和丰富的功能。云端也存在一些局限，比如网络环境不稳定时无法使用，或者在涉及敏感数据时存在隐私风险。所谓本地部署，就是将大模型直接安装并运行在个人计算机或校园服务器上。这样做的最大特点是离线可用。除了离线可用，本地部署还带来数据安全与隐私保护的优势。LMStudio软件简介LMStudio安装简单、模型下载方便、交互直观。如图所示，这种体验与在线AI工具几乎一致，但运行完全在本地，更加安全可靠。图中的LMStudio加载了“qwen3-8b”大模型，回答了用户提问“你是谁”，可见它是由通义实验室（通义实验室是阿里巴巴集团旗下的核心机构，专注于人工智能及大模型研究）研发的大模型。理解大模型运行参数与性能表现（一）生成速度（Token/s）首个Token用时Token是什么？在语言模型中，Token是最小的语言单位，可以是一个字、一个词，甚至一个标点。模型的生成过程就是“一个一个地输出Token”。这是指模型每秒钟能生成多少个Token。例如，“135token/s”，说明模型每秒能输出约135个语言单位。速度越快，响应越流畅，适合实时对话或现场演示。这是模型开始生成第一个词的等待时间，通常在0.1～1秒左右。时间越短，说明模型启动更快，体验更自然。理解大模型运行参数与性能表现（二）以Qwen3-VL-4B为例“Qwen”是模型系列名称，由通义实验室研发；“3”表示第三代版本；“VL”代表Vision-Language，即支持图像与文本的多模态任务；“4B”表示模型拥有约40亿个参数（B=Billion）。当前最新为V3.5版。参数是模型学习语言规律的“记忆单元”。参数越多，模型理解能力越强，但也意味着运行时需要更多计算资源。个人如何选择？对于普通笔记本电脑，建议选择4B～8B参数规模的模型；如果使用高性能显卡或校园服务器，可以尝试30B或更高的模型。理解大模型运行参数与性能表现（三）模型名称架构类型激活参数量推荐最低显卡型号显存要求说明Qwen3-VL-4B稠密模型4BNVIDIARTX3060Laptop≥6GB支持文本与图像任务，适合教学演示与校园项目Qwen3-30B-A3BMoE模型3B（激活）NVIDIARTX4060Laptop≥8GB虽然总参数为30B，但仅激活3B，性能强且资源友好稠密模型与专家模型对比：PART04任务实施1.安装LMStudio打开LMStudio官方网站(lmstudio.ai/download)，下载适合操作系统（Windows、macOS、Linux）的安装包，如图所示。按照提示完成下载和安装，启动软件后进入主界面。如图所示，建议选择“PowerUser”高级用户，点击“Continue”继续，其它向导界面点击右上角的“Skip”忽略，进入主界面。2.基本设置010203Settings——GeneralHardware（硬件）首次启动完成，在LMStudio主界面，如图所示，点击右下角的齿轮标记，打开“应用设置”，进行必要的检查和设置。选择语言（language）为“简体中文”，方便后续交互；可选择用户界面，建议选“高级用户”。确认启用当前计算机的显卡（GPU）；在AI大模型运行中，GPU的速度远远大于CPU，需优先选用。3.下载大模型如图所示，点击左侧的“发现”按钮，打开大模型搜索界面，输入“Qwen3VL4B”，列出可供下载的大模型。搜索列表主要有三种可选。Qwen3-VL-4B、Qwen3-VL-4B-think、Qwen3-VL-4B-Instruct，按需要选择下载。假设，我们选择“Qwen3-VL-4B”，点击右下角“Download”下载，大模型文件约3.33GB，相对来讲还是很“轻巧”了。等待下载成功完成后，模型会显示在已安装列表中。4.运行环境设置如图所示，选择“Runtime——Selections”，配置运行环境，很重要。打开GGUF选择列表，根据显卡类型选择运行环境。一般来说，nVidia（英伟达）显卡选择“CUDA”，AMD等其它显卡选择“Vulkan”，以便于发挥最大的AI运算能力。5.加载运行大模型在LMStudio主界面的顶部，选择已安装模型列表中的“Qwen3-VL-4B”，按默认方式直接加载该大模型。如图所示，加载成功后的大模型显示在界面顶部；然后，点击左上方的“+”按钮，创建新会话；之后，在下方交互对话框输入“你是谁”，AI回复“我是通义千问……”，操作成功。6.设置系统提示词在LMStudio