1课程背景
近年来，全球范围内人工智能教育的战略地位显著提升。中国自2017年《新一代人工智能发展规划》发布以来，从基础教育到高等教育全面铺开人工智能课程体系建设。教育部在《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》中明确提出“促进人工智能助力教育变革”，要求高校构建覆盖全学段、多学科的人工智能教育体系。与此同时，高校纷纷响应，开设人工智能通识课程，通过“人人皆可学”模式打破学科壁垒，让大学生掌握人工智能，从而在各领域实现创新驱动。
2课程简介
《人工智能通识基础》课程构建“基础原理——核心技术——应用实践”三层体系：基础部分涵盖AI定义、发展三浪潮、机器学习及深度学习；技术部分解析计算机视觉、自然语言处理、语音识别与智能机器人；实践部分聚焦提示词工程、智能体开发(含Coze平台实战)及AI伦理探讨。课程融入AIGC、多模态人工智能等前沿技术，通过智能体等实践项目强化应用能力。课程内容翔实、结构合理、案例丰富、图文并茂，能帮助同学系统、全面地认识和理解人工智能。
3课程目标
1） 通过本课程的学习，使得学生系统了解人工智能的基础知识框架。包括人工智能基本概念、发展历程；理解机器学习（监督/无监督学习）、深度学习、强化学习等算法的基本原理；认知计算机视觉、自然语言处理、语音识别、多模态人工智能及AIGC等关键技术的工作逻辑与应用边界；了解智能机器人感知-决策技术、知识图谱构建方法及当前技术瓶颈（如幻觉问题、伦理冲突），形成对AI技术体系的全局性认知。
2） 通过本课程的学习，使得学生培养智能化时代的实践应用能力。熟练运用提示词工程技巧（分步引导/角色扮演/多模态指令设计）优化与大模型的交互效果；通过低代码平台完成AI Agent开发全流程，包括知识库构建、记忆模块配置及多智能体协作；独立实现跨领域项目智能体应用，掌握Coze智能体设计工具和平台，提升解决实际问题的技术迁移能力。
3） 通过本课程的学习，塑造兼具伦理意识与前瞻思维的科技素养。辩证分析人工智能的伦理挑战（算法偏见、隐私黑洞、深度伪造）及社会影响；评估AI安全风险与治理路径，形成负责任的技术使用观；理解人机共生关系，培育科技向善的价值观；建立终身学习意识以适应技术迭代，成为既能把握创新机遇又能守护科学伦理底线的数字公民。
4课程设计原则
《人工智能通识基础》课程旨在平衡理论深度与实践广度，帮助学生快速构建对人工智能领域的整体认知，并掌握初步的应用技能。遵循“理论奠基—技术串联—应用导向—伦理制衡”原则：以符号主义、连接主义等学派锚定理论基础；从传统机器学习、深度学习、强化学习延伸至AIGC、智能体等前沿技术，明晰演进脉络；通过智能体平台实战驱动能力转化；专设“AI与人类未来”模块探讨伦理安全议题。设计强调跨学科性，结合认知科学阐释类脑智能，关联人文社科分析技术社会性，采用“概念→案例→实践”螺旋路径确保零基础学生稳步进阶；该课程同时以实践为导向，注重应用。特别开辟“人工智能应用实践”部分，详细讲解当前热门的提示词工程和智能体技术，并包含多个“手搓”（DIY）项目案例，强化同学的动手实践和解决实际问题的能力。
5课程知识逻辑
《人工智能通识教程》课程从全局视角出发，首先介绍人工智能的基本定义、发展历程（三次浪潮）、核心流派及典型技术现状（如DeepSeek、ChatGPT等），建立学生对领域的整体认知。在此基础上，系统解析机器学习（监督/无监督学习）、深度学习、强化学习及知识表示等基础原理，夯实算法理论基础。课程进一步串联关键技术应用，涵盖计算机视觉（图像分类/目标检测）、自然语言处理、大语言模型、语音识别、多模态人工智能及智能机器人，通过实际案例阐明实际场景。实践环节聚焦提示词工程和智能体开发（Coze平台），引导学生完成3-5个智能体设计项目；终章探讨AI伦理挑战（算法偏见/隐私风险）、安全治理与社会影响，培养学生辩证思考技术边界的能力。全课程贯穿理论讲解、技术实践与人文反思的闭环逻辑。
