人工智能通識與倫理

第 1 章　人工智能概述
學習目標
1.1　什麼是人工智能
1.2　人工智能的發展
1.?第一代人工智能：符號主義的黃金時代（1950s—1980s）
2.?第二代人工智能：統計學習的崛起（1980s—2010s）
3.?第三代人工智能：認知智能的爆發（2010s 至今）
1.3　人工智能的要素
1.?數據
2.?算法
3.?算力
1.4　人工智能的應用領域
1.?科學研究
2.?智能教育
3.?智能交通
4.?智能醫療
5.?設計行業
6.?智能制造
1.5　人工智能的倫理規範與治理原則
1.?人工智能的核心倫理困境
2.?全球視野下的治理實踐
1.6　實踐任務：與人工智能的初次對話
任務場景
任務實施
1.?體驗站 1：AI 能看懂圖嗎（圖像識別）
2.?體驗站 2：AI 能“聽”懂人話嗎（語音識別）
3.?體驗站 3：AI 能“寫”出人話嗎（自然語言生成）
4.?體驗站 4：AI 能“猜”對你的心思嗎（推薦系統）
任務小結

第 2 章　AI 工具與平臺初體驗
2.1　大模型基礎
任務場景
學習目標
相關知識和技能
1.?人工智能的三類大模型
2.?國內外主流 AI 大模型介紹
3.?智能體—人工智能的行動主體
4.?AI 搜索
任務實施　構建我的 AI 認知地圖—從模型到智能體的探索之旅
1.?任務導入：AI 就在你身邊
2.?分組探索：三類模型、三種認知
3.?工具體驗：百度 AI 搜索實操
4.?場景模擬：智能體角色扮演
5.?成果展示
任務小結
練習任務
2.2　無代碼 AI 工具全景圖
任務場景
學習目標
相關知識和技能
1.?無代碼 AI 工具的基本概念
2.?無代碼 AI 工具的主要類別與功能
3.?國產大模型在工具生態中的應用
4.?技能要點
任務實施
1.?信息檢索：明確需求與方案骨架
2.?文案生成
3.?海報設計
4.?成果展示與交流
任務小結
練習任務
1.?設計一幅校園講座海報
2.?生成一段校園圖書館溫馨提示
2.3　AI 大模型本地應用部署實踐
任務場景
學習目標
相關知識和技能
1.?本地部署大模型的基本概念
2.?LM Studio 軟件簡介
3.?理解大模型運行參數與性能表現
任務實施
1.?安裝 LM Studio
2.?基本設置
3.?下載大模型
4.?運行環境（Runtime）設置
5.?加載運行大模型
6.?設置系統提示詞
7.?多模態測試
任務小結
練習任務
第 3 章　自然語言處理
學習目標
3.1　自然語言處理概述
1.?什麼是自然語言處理
2.?NLP 怎麼工作
3.?NLP 能幫我們做什麼
3.2　任務一：制作校園問答清單—數據預處理：讓語言變得幹凈有序
任務場景
相關知識和技能
1.?數據預處理：語言數據的“標準化改造”
2.?分詞
3.?詞性標註
4.?命名實體識別
5.?停用詞去除
任務實施
1.?準備工作
2.?分步操作
3.?生成標準化清單
任務小結
3.3　任務二：訓練“校園問答小秘書”—語言理解：讓 AI 看懂你的意圖
任務場景
相關知識和技能
1.?詞向量：詞語含義的“數字化表達”
2.?句法分析：語言邏輯的“結構化梳理”
3.?意圖匹配
任務實施
1.?準備工作
2.?創建 Coze 應用與知識庫
3.?創建工作流
4.?發布智能體
任務小結
3.4　任務三：生成“大學生活文案”—語言生成：讓 AI 說出“人話”
任務場景
相關知識和技能
1.?AI 的預測機制
2.?Transformer
3.?提示詞（Prompt）
任務實施
1.?設計提示詞
2.?生成初始文案
3.?多風格優化，生成 3 版差異化文案
4.?小組互評
任務小結
第 4 章　AI 繪畫
學習目標
4.1　AI 繪畫與 WebUI 部署
任務場景
相關知識和技能
1.?AI 繪畫
2.?AI 繪畫的技術基石：從 GAN 到 Diffusion 的模型演進
3.?AI 繪畫的核心支撐技術
4.?主流 AI 繪畫工具對比（DALL-E 2、Midjourney、Stable Diffusion）
任務實施　Stable Diffusion 環境搭建
1.?雲端部署
2.?本地部署
3.?運行 WebUI
任務小結
4.2　文生圖
任務場景
相關知識和技能
1.?提示詞（Prompt）編寫技巧
2.?關鍵參數解析
任務實施　卡通角色設計
任務小結
4.3　圖生圖
任務場景
相關知識和技能
1.?反推
2.?關鍵參數解析
3.?局部修圖
任務實施　水晶球裏的微觀世界
任務小結
4.4　ControlNet 的使用
任務場景
相關知識和技能
1.?ControlNet 概述
2.?關鍵參數解析
3.?控制類型解析
任務實施　身份遷移
任務小結
第 5 章　AI 視頻創作
學習目標
5.1　使用模板生成視頻
1.?什麼是 AI 視頻創作
2.?剪映與即夢 AI
5.2　使用圖文成片生成視頻
5.3　AI 素材生成
1.?AI 圖片與視頻
2.?AI 音樂
5.4　其他實用智能功能
1.?智能字幕識別
2.?智能補幀
3.?智能摳像
4.?智能鏡頭分割
5.?智能剪口播
6.?數字人
5.5　綜合設計
任務場景
任務實施　時序的詩篇—用 AI 雕刻四季輪回
任務 1　準備 AI 素材
任務 2　剪輯與合成
任務小結
第 6 章　AI 輔助辦公
學習目標
6.1　AI 輔助文檔寫作和排版
任務場景
相關知識
1.?辦公軟件
2.?WPS 文字
任務實施
1.?使用在線 AI 工具（如 DeepSeek），快速生成一份調查報告
2.?使用 DeepSeek 快速進行格式排版
3.?分析整理文檔
任務小結
6.2　AI 輔助數據處理
任務場景
相關知識
任務實施
1.?數據準備
2.?AI 輔助生成計算公式
3.?自動生成評估報告
4.?自動生成報表
任務小結
6.3　AI 輔助創建 PPT
任務場景
相關知識
任務實施
1.?利用 DeepSeek 創建 PPT 的大綱
2.?運用 Kimi 的 PPT 助手，生成 PPT
3.?使用天工 Agent，直接生成 PPT
任務小結
6.4　WPS AI 的使用
任務場景
相關知識
任務實施
1.?WPS AI 生成和排版文檔
2.?WPS AI 進行表格處理
3.?WPS AI 輔助創建 PPT
任務小結
6.5　課後實戰
第 7 章　AI 輔助編程
學習目標
7.1　AI 輔助編程—無代碼編程
任務場景
相關知識
1.?什麼是 AI 輔助編程
2.?AI 輔助編程的分類
3.?無代碼編程
任務實施
任務小結
7.2　Python 及其開發環境 VS Code 的安裝和配置
任務場景
相關知識
1.?在線 IDE
2.?Python 程序設計語言
3.?VS Code
任務實施
1.?Python 的下載和安裝
2.?Python 的開發環境 IDLE
3.?VS Code 的下載和安裝
4.?為 VS Code 安裝並配置 Python 環境
任務小結
7.3　VS Code 的 AI 編程助手
任務場景
相關知識
1.?VS Code 中的 AI 輔助編程插件
2.?Continue 插件
任務實施
1.?Continue 的安裝
2.?部署本地大語言模型
3.?在 Continue 中添加本地模型
任務小結
7.4　AI 輔助 Python 編程
任務場景
相關知識
1.?自動生成代碼
2.?實現自動解釋代碼
3.?幫助進行代碼調試與修復
4.?實現代碼優化和重構
5.?實現自動註釋代碼
任務實施
1.?AI 教你學編程
2.?智能代碼補全和修改
3.?代碼調試和糾錯
4.?代碼的分析
任務小結
7.5　課後實戰
第 8 章　人工智能安全與發展
8.1　人工智能安全風險與防護措施
任務場景
學習目標
相關知識和技能
1.?人工智能安全風險的認識
2.?技術防護措施
任務實施
1.?課堂導入
2.?知識講解
3.?案例分析
4.?實踐操作
5.?課堂討論
任務小結
練習任務
1.?風險識別練習
2.?隱私保護練習
3.?案例討論練習
8.2　人工智能安全治理框架
任務場景
學習目標
相關知識和技能
1.?人工智能安全治理原則
2.?人工智能安全治理框架
3.?綜合治理措施
任務實施
1.?課堂導入
2.?知識講解
3.?案例分析
4.?實踐活動
5.?課堂討論
任務小結
練習任務
8.3　知識庫構建與未來發展
任務場景
學習目標
相關知識和技能
1.?人工智能知識庫的基本概念與價值
2.?知識庫構建的基本流程
3.?知識庫在教學與學習中的作用
4.?人工智能未來發展趨勢與教育應用
任務實施
1.?下載和安裝 Open WebUI
2.?基本設置
3.?構建知識庫
4.?連接 AI 大模型
5.?知識庫訪問與智能問答
6.?多模態擴展（發展趨勢）
任務小結
練習任務
1.?資料上傳與分類練習
2.?智能問答體驗練習