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人工智能导论

via XuetangX

Overview

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本课程是一套系统化的人工智能全栈进阶教程,旨在帮助学员构建从底层逻辑到高阶应用的完整知识体系。内容设计紧贴时代前沿,兼顾理论深度与实操广度。

在知识图谱层面,课程深度复盘了人工智能的三次发展浪潮,详尽剖析了机器学习、深度学习、自然语言处理及感知技术等核心原理,夯实学习根基,让学员“知其然,更知其所以然”。

在实战应用层面,课程重点聚焦生成式大模型的底层逻辑,通过拆解提示词(Prompt)工程与多模态创作技巧,赋能学员玩转AIGC。针对职场办公场景,课程涵盖了AI写作、设计、阅读及数据分析等全方位工具矩阵,助力实现生产力的指数级跃迁。

在高阶进阶层面,课程引入了前沿的数据智能化处理流程,并创新性地开启了基于Trae的AI编程体验。学员将跨越代码鸿沟,亲手实现从0到1的智能体(Agent)开发,完成从“工具使用者”到“应用开发者”的身份蜕变。

此外,本课程兼具人文关怀与法律视角,深入探讨了算法偏见、数据隐私及AI伦理困境等现实课题,引导学员在智能时代建立负责任的技术价值观。

无论你是希望实现职场降维打击的从业者,还是渴望掌握未来通行证的终身学习者,本课程都将带你穿透技术迷雾,成为真正驾驭AI的超级个体。




Syllabus

  • 第1章 人工智能演进之路
    • 1.1 人工智能演进之路
    • 1.2 第二次浪潮:连接主义与知识工程时代
    • 1.3 第三次浪潮(2006 年起)机器学习与知识工程
    • 1.4 中国人工智能的发展历程
  • 第2章 探索生成式大模型
    • 2.1 生成式大模型初探
    • 2.2 提示词-与大模型的沟通秘籍
    • 2.3 多模态内容创作
    • 2.4 AIGC应用
  • 第3章 人工智能助力职场
    • 3.1 智能办公工具概览
    • 3.2 AI写作助手
    • 3.3 AI设计助手
    • 3.4 AI阅读助手
    • 3.5 AI数据助手
    • 3.6 多维表格
  • 第4章 AI理论与应用:从原理到实践
    • 4.1 机器学习的三种“学习秘籍”
    • 4.2 深度学习的奇妙能力:为什么AI能看懂世界
    • 4.3 自然语言处理:让AI“读懂”人类语言
    • 4.4 AI感知技术:让机器像人一样感知世界
  • 第5章 玩转数据智能
    • 5.1 数据分析基本概念
    • 5.2 数据采集从何入手
    • 5.3 数据预处理的小技巧
    • 5.4 AI赋能,数据分析轻松上手
    • 5.5 数据可视化
  • 第6章 从编程助手到智能体构建
    • 6.1 智能编程入门
    • 6.2 基于Trae的AI编程体验:从0到1的奇妙跃迁
    • 6.3 认识智能体:基础与应用
    • 6.4 快速开启智能体开发之旅
  • 第7章 人工智能伦理困境
    • 7.1 当AI拥有决策权
    • 7.2 算法偏见的风险
    • 7.3 数据隐私的挑战与平衡
    • 7.4 AI生成内容的知识产权归属
    • 7.5 全球人工智能法律治理
  • 期末考试

    Taught by

    Guangxi University

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