《人工智能素養(yǎng)》課程教學大綱LiteracyinArtificialIntelligence一、課程基本信息課程名稱人工智能素養(yǎng)課程代碼課程類型通識課程/學科（專業(yè)）基礎課程/專業(yè)課/專業(yè)拓展課程/通識課程（選修）學分1學時總學時理論學時實驗學時1688先修課程無后續(xù)課程開課單位理學與信息科學學院適用專業(yè)非人工智能專業(yè)主要教學資料選用的教材：韓仲志，鄧立苗，趙磊，人工智能通識教程，電子工業(yè)出版社，2025年9月，第1版。主要參考書：[1]楊健，人工智能通識基礎（慕課版），人民郵電出版社，2025年1月，第1版。[2]王萬良，人工智能通識教程（第2版），清華大學出版社，出版日期2022年6月，第2版。[3]林子雨，人工智能通識教程，高等教育出版社，2025年6月，第1版。其他參考資料：如網(wǎng)絡共享參考資源等。執(zhí)筆人審核人編制時間2025年8月

二、課程簡介人工智能素養(yǎng)是一門理論與實踐融合、面向非人工智能專業(yè)大學生的人工智能通識選修課程，主要培養(yǎng)學生理解人工智能、感受人工智能、體驗人工智能和實踐人工智能，從而提升學生對前沿科技的認知與人工智能素養(yǎng)。課程系統(tǒng)涵蓋人工智能基礎理論、核心技術和應用實踐，課程內(nèi)容包括人工智能基礎知識、人工智能編程基礎、機器學習技術、深度學習技術、大語言模型原理與應用、以及人工智能典型應用場景。課程著重強調(diào)人工智能案例實踐，結合時代熱點、學科前沿進行簡單人工智能項目實踐，有交提升學生理解和掌握人工智能基礎概念和方法。課程旨在幫助學生全面理解人工智能技術的原理和應用，使學生在人工智能迅速發(fā)展的時候具備必要的認知水平、技術素養(yǎng)和創(chuàng)新能力，能夠?qū)I工具靈活應用于專業(yè)學習與未來工作中。作為通識課程，本課程適合不同學科背景的學生學習使用，特別適合人工智能和計算機零基礎學習者。三、課程目標通過本課程學習，使學生具備以下能力：課程目標1：了解人工智能的基本概念、發(fā)展歷程、研究領域及面臨的挑戰(zhàn)；課程目標2：了解人工智能編程基礎，理解機器學習、深度學習和大語言模型等核心技術的基本原理及實踐應用，培養(yǎng)學生解決實際問題的能力。課程目標3：了解人工智能在交通、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、金融、創(chuàng)作等不同行業(yè)領域的典型應用。四、教學內(nèi)容與課程目標支撐關系課程目標與教學內(nèi)容對應關系表教學目標教學內(nèi)容課程目標1人工智能概述課程目標2開發(fā)語言與環(huán)境、機器學習、深度學習、大模型課程目標3人工智能應用場景第一章人工智能概述（1.0學時，支撐課程目標1）教學要求：通過本章學習，了解人工智能的基本概念、發(fā)展歷程、研究領域及面臨的挑戰(zhàn)。本章知識點：1.什么是人工智能2.人工智能能做什么3.人工智能的研究領域4．人工智能面臨的挑戰(zhàn)特色融入：本章融入課程思政內(nèi)容,介紹我國在人工智能領域的發(fā)展現(xiàn)狀和國家戰(zhàn)略規(guī)劃，如《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等。教學方法：講授法、小組討論。教學手段：通過講授、翻轉(zhuǎn)課堂等教學手段對人工智能的基本概念、應用領域等課程內(nèi)容開展教學。第二章開發(fā)語言與環(huán)境（1.0學時，支撐課程目標2）教學要求：通過本章學習，了解Python語言的基本特性，掌握Python開發(fā)環(huán)境的搭建與配置、Python程序的運行方法。本章知識點：1.Python語言簡介2.Python環(huán)境搭建3.Python集成開發(fā)環(huán)境4．運行Python程序教學方法：講授法、案例法。教學手段：通過講授、翻轉(zhuǎn)課堂等教學手段對人工智能編程語言和編程環(huán)境等課程內(nèi)容開展教學。第三章機器學習（2.0學時，支撐課程目標2）教學要求：通過本章學習，了解機器學習的定義和核心思想，掌握機器學習流程、回歸分析、分類和聚類分析等機器學習算法的基本原理與應用。本章知識點：1.機器學習概述2.回歸分析3.分類4．聚類分析5．實踐案例教學方法：講授法、案例分析法。教學手段：通過講授、案例分析等教學手段對機器學習核心算法和實踐案例等課程內(nèi)容開展教學。第四章深度學習（2.0學時，支撐課程目標2）教學要求：通過本章學習，了解深度學習的概念、基本框架和發(fā)展歷程，掌握利用深度學習模型解決分類、回歸和目標檢測等實際問題的方法。本章知識點：1.深度學習概述2.深度學習應用一：圖像分類3.深度學習應用二：回歸4.深度學習應用三：目標檢測教學方法：講授法、案例分析法。教學手段：通過講授、案例分析等教學手段對深度學習基本概念和深度學習應用案例等課程內(nèi)容開展教學。第五章大模型（1.0學時，支撐課程目標2）教學要求：通過本章學習，了解大模型的基本概念和技術原理，掌握提示詞設計的基本方法與技術，能夠靈活運用大模型進行社會分析、文學創(chuàng)作、經(jīng)濟研究等任務。本章知識點：1.初識大模型2.大模型能做什么3.關鍵技術淺說4.挑戰(zhàn)與思考5.實踐案例特色融入：本章融入課程思政內(nèi)容,使用我國自主研發(fā)的DeepSeek等AI大模型進行藝術和文學創(chuàng)作，激發(fā)學生的民族自豪感和文化自信。教學方法：講授法、案例分析法。教學手段：通過講授、案例分析等教學手段對大模型基本概念、關鍵技術和實踐應用案例等課程內(nèi)容開展教學。第六章人工智能應用場景（1.0學時，支撐課程目標3）教學要求：通過本章學習，了解智慧交通、智慧農(nóng)業(yè)、智慧商業(yè)、智慧醫(yī)療、智能創(chuàng)作等典型場景的相關概念及技術，以及具體的應用案例，讓讀者系統(tǒng)全面地了解人工智能如何改變各行各業(yè)的運作方式。本章知識點：1.智慧交通2.智慧農(nóng)業(yè)3.智慧醫(yī)療4.智慧商務5.智能創(chuàng)作教學方法：講授法、案例分析法。教學手段：通過講授、案例分析等教學手段對典型場景的相關概念及技術、具體應用案例等課程內(nèi)容開展教學。五、課內(nèi)實驗項目設置（一）實驗項目信息序號項目名稱學時實驗類別項目類型是否虛擬仿真特色融入1Python環(huán)境配置2基礎演示性否融入勞動教育2基于機器學習的房價預測2其他綜合性否3基于深度學習的圖像分類3其他綜合性否4基于大模型的商業(yè)決策分析（社會輿論分析）1其他設計研究性否融入思政內(nèi)容：大模型安全與倫理（二）實驗內(nèi)容實驗項目一：Python環(huán)境配置1.實驗目的要求（1）掌握Python開發(fā)環(huán)境的搭建與配置方法（2）熟悉常用IDE工具PyCharm的使用（3）能夠編寫并運行簡單的Python程序2.實驗材料和儀器設備硬件：電腦；軟件：Python3.X安裝包（官網(wǎng)下載）、PyCharmCommunityEdition。3.實驗內(nèi)容（1）安裝Python并配置環(huán)境變量；（2）安裝PyCharm，創(chuàng)建新項目并配置Python解釋器；（3）安裝numpy、matplotlib等常用模塊；（4）編寫簡單代碼，并運行查看結果。實驗項目二：基于機器學習的房價預測1.實驗目的要求（1）掌握機器學習流程（數(shù)據(jù)預處理、模型訓練、評估）；（2）應用回歸模型解決實際預測問題；（3）理解特征工程對模型性能的影響。2.實驗材料和儀器設備硬件：電腦；軟件：Python環(huán)境（含pandas、scikit-learn等庫）、PyCharmCommunityEdition;數(shù)據(jù)集：房價數(shù)據(jù)集。3.實驗內(nèi)容（1）特征工程：對房產(chǎn)數(shù)據(jù)集進行特征工程，通過構建新特征、轉(zhuǎn)換現(xiàn)有特征來提升模型性能；（2）回歸分析：對多個回歸模型進行訓練和評估，找出最適合預測房價的模型；（3）分類：使用分類算法預測房屋是否為高價房。實驗項目三：基于深度學習的圖像分類1.實驗目的要求（1）掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的構建與訓練；（2）能夠使用深度學習框架（如TensorFlow/Keras）完成實戰(zhàn)任務。2.實驗材料和儀器設備硬件：電腦；軟件：Python環(huán)境（安裝torch，torchvision，matplotlib等庫）、PyCharmCommunityEdition;數(shù)據(jù)集：CIFAR10數(shù)據(jù)集。3.實驗內(nèi)容（1）數(shù)據(jù)準備：從CIFAR10數(shù)據(jù)集中創(chuàng)建訓練集、測試集數(shù)據(jù)；（2）模型訓練：使用Pytorch構建CNN模型對訓練集數(shù)據(jù)進行訓練；（3）模型測試：在測試集上對訓練好的模型進行性能測試。實驗項目四：基于大模型的商業(yè)決策分析（社會輿論分析）1.實驗目的要求（1）掌握大語言模型（LLM）的調(diào)用與文本分析方法；（2）應用大模型進行商業(yè)決策分析和社會輿論預測。2.實驗材料和儀器設備硬件：聯(lián)網(wǎng)計算機軟件：大模型網(wǎng)站（DeepSeek官網(wǎng)、智譜清言官網(wǎng)、豆包官網(wǎng)等）。3.實驗內(nèi)容（1）社會輿論觀點聚類分析：使用智譜大模型，設計提示詞對社會輿論觀點聚類分析；（2）基金年報分析：上傳某基金2022、2023和2024年的年度報告，設計商業(yè)決策支持提示詞，基于不同的大模型進行分析并比較分析結果。六、考核方式及成績評定體系（一）總成績構成及比例課程總成績=平時考核（20%）+單元測試（30%）+期末考試（50%）1.平時考核：平時考核成績=課堂表現(xiàn)（100%）。2.單元測試：本課程共進行1次線上單元測試。3.期末考試：期末考試采取課程報告或線上測試形式。期末考試最低控制線為：30分。課程目標考核內(nèi)容考核方式（對應每個課程目標，應該有不止一種考核方式）考核材料（說明：試卷、作業(yè)、實驗報告、線上單元測試、過程記錄等）課程目標1與人工智能技術相關的文獻檢索、資料查詢及運用現(xiàn)代信息技術獲取相關信息的基本方法。課堂表現(xiàn)線上測試過程記錄線上單元測試課程目標2能夠靈活運用機器學習、深度學習