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人工智能导论（慕课版）

教学大纲

课程信息

课程名称：人工智能导论

课程类别：素质选修课/公共基础必修课程

课程性质：选修/必修

计划学时：32

计划学分：2

先修课程：无

选用教材：《人工智能导论（慕课版）》，王生进李亚利主编，人民邮电出版社，2025年

适用专业：本课程适合作为高等院校开设的人工智能导论、人工智能通识等通识课程。

课程负责人：

二、课程简介

本课程系统介绍人工智能的基础理论、关键技术、行业应用、发展趋势以及人工智能素养与数据安全等内容。课程分为三大模块：基础理论篇、应用拓展篇、素养与安全篇，共7章。通过引导案例、理论讲解、技术分析、课后习题等形式，帮助学生建立对人工智能的整体认识，培养跨学科思维能力和人工智能素养。

通过本课程的学习，使学生掌握以Windows10和WPS0ffice为工作平台，应用计算机高效率、高质量地进行信息处理的基本手段和方法，同时提高学生综合利用办公软件的水平。

三、课程教学要求

序号

专业毕业要求

课程教学要求

关联程度

1

工程知识

掌握人工智能的基本概念、发展历程、技术基础与典型应用

H

2

问题分析

能够分析人工智能在不同行业中的应用案例及其技术实现方式

H

3

设计/开发解决方案

了解人工智能系统的基本开发流程与模型部署方法

M

4

研究

具备初步的人工智能文献阅读与案例分析能力

M

5

使用现代工具

熟悉常见人工智能开发工具与平台（如深度学习框架、大模型平台等）

M

6

工程与社会

理解人工智能技术对社会、经济、伦理等方面的影响

H

7

环境和可持续发展

了解人工智能在环保、节能等领域的应用潜力

L

8

职业规范

树立正确的AI伦理观与社会责任感

H

9

个人和团队

通过小组讨论、案例分析与项目汇报提升团队协作能力

H

10

沟通

能够清晰表达人工智能相关概念、技术与应用案例

H

11

项目管理

了解人工智能项目从数据准备到模型部署的基本流程

M

12

终身学习

具备持续关注人工智能技术发展、自主学习和适应新技术的能力

H

注：“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。

四、课程教学内容

章节

名称

主要内容

重难点关键词

学时

类型

1

认识人工智能

理解人工智能的概念及范畴

掌握人工智能发展的三个阶段

熟悉人工智能的特征与价值

了解人工智能的应用背景

人工智能的概念及范畴；

人工智能发展的三个阶段；

人工智能的特征与价值；

人工智能发展阶段的特点

4

理论讲解+案例引导

2

人工智能的科学背景

掌握人工智能的神经科学背景

了解人工智能的语言学背景

了解人工智能的哲学、心理学背景。

神经科学核心概念；

语言学主要理论；

人工智能的哲学背景与机器伦理学；

心理学中的认知心理学与认知模拟；

各学科对人工智能的支撑机制；

4

同上

3

人工智能的技术基础

了解机器学习的基本概念与算法

掌握感知机与深度神经网络原理

了解深度神经网络的优化与框架

掌握大模型实践的全流程步骤

熟悉大模型的评估与部署应用

机器学习的基本概念与算法；

深度神经网络的原理与优化；

大模型实践的全流程操作；

深度学习框架的认知与使用；

深度神经网络的优化学习；

6

同上

4

人工智能的行业应用

了解人工智能在工业领域的应用场景

了解人工智能+经济金融的应用

了解人工智能+医疗的具体应用

了解人工智能在交通领域的应用

了解AI+文化创作的常见形式

了解人工智能+公共安全的应用

人工智能在工业与金融的核心应用；

人工智能+医疗的关键案例；

人工智能在交通领域的主要技术；

人工智能+公共安全的核心应用；

人工智能在各个领域的应用；

6

同上

5

人工智能的未来发展方向

了解人工智能技术的主要发展方向

熟悉人工智能产品的应用发展领域

掌握人工智能人才的培养方向内容

了解通用人工智能的概念与未来

了解人工智能未来的畅想与挑战

人工智能技术的主要发展方向；

人工智能产品的应用发展领域；

人工智能人才的培养方向；

通用人工智能的概念与未来；

4

同上

6

人工智能素养

了解人工智能素养的内涵与范畴

了解AI素养与信息、数据素养的关系

掌握AI素养的层次框架

了解AI素养的评估框架

熟悉大学生AI素养的培养路径

人工智能素养的内涵与范畴；

人工智能素养的层次框架；

人工智能素养的评估框架；

大学生人工智能素养的培养路径；

人工智能素养层次与评估框架的理解应用；

4

同上

7

人工智能数据安全

了解人工智能数据安全的挑战与必要性

掌握人工智能