AI时代来临，为新时代培养未来人才是国家和社会发展的关键。超星尔雅秉承通识教育立德树人的理念，融合阿里云“让科技更有温度”的愿景，依托华五教学协同中心优质资源共享、服务社会发展的目标，三方共同开发AI通识公益课程“动手学AI：人工智能通识与实践”。依托全球领先的云计算与AI技术，打造“学-练-评-管”理论+实验全新教学模式。
本课于9月1日上线公益服务所有高校欢迎选课开课解锁未来竞争力！
课程5 大 亮 点
1更省心：一站式教学运行服务
超星尔雅提供集合理论学习、实验学习、工具应用、算力支持、成绩整合一站式服务，解决动手实践难开展、过程难监管、成绩难整合的难题。
2更权威：“华五”名师团队授课
课程理论部分由复旦大学、上海交通大学、南京大学、浙江大学等高校教学名师联袂讲授，涵盖AI发展历程、核心技术、行业趋势、伦理安全等内容，构建完善知识体系。
课程大纲：
第一章 课前须知
1.1课前须知
第二章 AI的发展历程
2.1 什么是人工智能？
2.2 人工智能是如何发展的？
2.3 今天的人工智能
2.4 怎么学习人工智能？
第三章 搜索与优化算法
3.1 问题求解与计算思维
3.2 经典算法：迭代与递归
3.3 专家系统
3.4 优化问题和贪心策略
3.5 经典算法：枚举与搜索
3.6 棋类AI：基本游戏策略
3.7 棋类AI：博弈树
3.8 棋类AI：盲目搜索
3.9 棋类AI：启发式搜索
3.10 仿生优化算法
3.11 从传统算法到机器学习
第四章 AI如何学习：机器学习原理
4.1 机器学习是什么？
4.2 机器学习能做什么？
4.3 有监督学习
4.4 无监督学习
4.5 强化学习
4.6 机器学习的核心
4.7 人工智能会像人一样思考吗？
4.8 人工智能会威胁人类吗？
第五章 AI如何学习：深度学习基础
5.1 神经元与感知机
5.2 什么是深度学习？
5.3 卷积神经网络
5.4 循环神经网络
5.5 生成对抗网
5.6 深度学习面临的挑战
第六章 AI如何对话：自然语言处理
6.1 自然语言处理的发展历程
6.2 自然语言处理的核心技术
6.3 自然语言处理的日常应用
6.4 自然语言处理的未来展望
第七章 大语言模型
7.1 认识大语言模型
7.2 大语言模型的工作原理
7.3 大语言模型的技术演进
7.4 大语言模型与Transformer
7.5 大语言模型的训练过程
7.6 大语言模型的前沿动态
第八章 生成式人工智能
8.1 生成式人工智能是什么？
8.2 文本生成
8.3 图像和视频生成
8.4 音频生成
8.5 多模态生成
第九章 AI如何看世界：计算机视觉
9.1 计算机视觉是什么？
9.2 计算机视觉的挑战
9.3 计算机视觉的发展历程
9.4 计算机视觉的应用
第十章 数据应用与可视化
10.1 数据分析：流行病爆发案例
10.2 数据可视化的历史
10.3 数据与可视化的基本概念
10.4 可视化方法：高维数据
10.5 可视化方法：时空与时序数据
10.6 可视化方法：网络与层次数据
10.7 社媒数据可视化分析案例
10.8 智能可视分析
第十一章 驾驭AI：智能体
11.1 智能体的发展历程
11.2 推理规划与工具调用
11.3 记忆机制与多智能体系统
11.4 智能体的应用与测评
11.5 智能体的挑战与未来
第十二章 AI发展与行业趋势
12.1 AI发展概述
12.2 AI技术发展的六大趋势
12.3 生成式人工智能的 “五新” 应用
第十三章 AI伦理挑战与治理
13.1 AI伦理挑战概述
13.2 AI风险治理的探索
13.3 AI公平与偏见问题
13.4 AI伦理的哲学底色
13.5 迈向具有心智的AI
3更专业：阿里云技术和算力支持
阿里云，全球领先的云计算及人工智能科技公司，为课程提供实验技术与算力支持。每位高校学生可免费领取算力券支持完成实验。
4更实用：丰富的AI实验内容
任务导向、场景驱动、串联常见AI工具使用，遵循“情境导入→任务分解→动手实践→效果检验”的实验设计，培养人机协同解决问题的思维与能力。
采用分屏交互界面，左侧实验手册区展示分析思路与操作步骤，引导学生在右侧操作界面逐步实施，教程清晰，操作简便。
课程大纲（实验部分）
1搭建英语口译陪练助手
实验任务：创建英语口语陪练助手
实验技能：
（1）大模型基本设置
（2）提示词编写技巧
（3）多模态交互配置
2搭建公司财报解读助手
实验任务：创建公司财报解读助手
实验技能：
（1）知识库构建与配置策略
（2）RAG检索实践
（3）LLM知识盲区对比验证
3食堂运营数据基础分析
实验任务：从消费数据分析食堂经营现状
实验技能：
（1）利用SQL/Python预处理数据
（2）用AI+数据工具分析经营问题
（3）可视化展示数据分析结论
4食堂运营数据进阶分析
实验任务：从消费数据分析经营优化策略
实验技能：
（1）学习调用经典函数，预测商品未来销量
（2）学习调用经典算法，挖掘商品销量间的关系
（3）使用情感分析技术，分析用户评论情感倾向
5基于LoRA模型的创意生图
实验任务：
利用AI生图工具生成特定风格图像
实验技能：
（1）体验ComfyUI界面操作，学习文生图工具使用
（2）调用LORA，对比生成效果，认识预训练模型与模型微调的协同关系
（3）调整K采样器与LORA 的参数，掌握进一步优化图像的方法
6搭建气象灾害预警助手
实验任务：创建气象灾害预警智能体
实验技能：
（1）掌握工作流设计思路与步骤
（2）利用MCP服务爬取气象预测数据
（3）配置并连接多个工作流
AI实验 操作流程
在正式学习之前，学生需要注册并绑定阿里云账号、领取免费算力券，为操作实验做好准备。相关说明将在课程开篇进行详细说明。
操作手册包含详细的操作流程及截图，并在重要节点增补了相关知识，让学生了解实验操作背后的知识逻辑。手册部分内容展示如下：
5更灵活：支持自定义实验管理
课程配置了标准版的实验内容，即开即用！同时，也支持学校教师自定义，包括选择实验内容、设置考核权重与要求等。
解释权归超星所有。
济南大学图书馆
2025年9月1日
校审：郭田梅
复审：东野广升
终审：王爱国
