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人工智能基础与应用

Minzu University of China via XuetangX

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本课程系统介绍人工智能核心技术与实际应用，涵盖大模型工具生态、提示词工程、智能写作、学术研究、数据分析、多模态创作等前沿领域。通过理论学习与实践操作，帮助学生掌握Al工具使用技能，培养AI时代的创新思维和应用能力。

Syllabus

第一讲：AI技术演进与大模型工具生态

1.1 计算思维的觉醒：从图灵测试到达特茅斯会议
1.2 计算思维的觉醒：从图灵测试到达特茅斯会议
1.3 连接主义的复兴：让机器模拟人类大脑
1.4 生成式AI的突破：从理解到创造的质变
1.5 国产大模型崛起：技术追赶中的本土创新

第二讲：提示词工程：与AI对话的语言艺术

2.1 提示词工程基础：核心概念与作用机制
2.2 提示策略选择：Zero-shot与Few-shot决策
2.3 结构化输出与参数调优
2.4 通用模型与推理模型的差异化策略
2.5 提示语框架体系与实战应用

第三讲：智能写作：让AI成为你的文字助手

3.1 规范文档生成：用标准框架约束输出
3.2 从1到100：让AI在模仿中进行创新
3.3 任务拆解：逐层递进追问完成复杂任务
3.4 多AI工具协同：从文本到多模态的转化

第四讲：学术研究新范式：AI如何赋能科学研究

4.1 选题启发与研究问题生成：从灵感火花到学术议题
4.2 研究设计与变量拆解：构建科学研究的逻辑框架
4.3 文献调研与综述撰写：数据驱动知识发现与整合
4.4 研究方法实现与数据分析：从理论到实证的转化
4.5 研究表达与文字润色：学术写作的AI助手

第五讲：低代码数据分析：AI赋能数据洞察

5.1 表格解读与结构识别:让AI“看懂”你的数据
5.2 描述统计与深度挖掘：洞察数据背后的故事
5.3 统计数据可视化：多维图表自动化生成
5.4 文本数据挖掘：语义分析与批量编码

第六讲：多模态AI:图文影音内容协同创作

6.1 AI图像生成与控制技巧
6.2 AI视频生成与脚本分镜规划
6.3 AI音频生成与音乐创作
6.4 AI数字人生成与角色驱动
6.5 多模态内容协同与场景组合

第七讲：智能体构建：打造属于你的AI专家

7.1 智能体之基础：从概念到模式分类
7.2 智能体之人设：提示语工程与角色设定
7.3 智能体之记忆：专业知识库的构建与管理
7.4 智能体之插件：MCP协议与多渠道赋能
7.5 智能体之思维：工作流设计与逻辑编排
7.6 多智能体协作：角色分工与任务分配

第八讲：AI伦理边界：技术向善的必由之路

8.1 AI幻觉与信息可靠性挑战
8.2 AI偏见与价值观传播风险
8.3 知识产权与内容归属争议
8.4 AI学术伦理与诚信规范
8.5 技术向善与AI治理展望

期末考试

Taught by

Xiang An Ling

Tags

china

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