OPEN AI通识课

OPEN AI 通识课是由Datawhale x 浙大智海Mo联合发起，面向高校各学科背景、全阶段的人工智能专业人才、复合型人才的开源AI通识课程体系，课程侧重开源共创、动手实践、前沿探索、产学协同，精心规划为适合人文社科等专业的”零基础版”、适合理工农医等专业的”有编程基础版”两个版本，为推进高校AI通识课建设，全球AI人才培养贡献力量！

课程理念

课程体系

课程大纲

AI通识课（有编程基础版）

面向对象：理工农医本科大一、大二低年级本科生

预修课程/预备知识要求：任一门编程语言，Python最佳

章节	课程与链接
人工智能导论	1. 人工智能的基本概念和发展历史
	2. 人工智能的三大学派
	3. 人工智能的主要任务及其应用领域
	4. 人工智能对社会发展的影响与未来趋势
	5. 人工智能的能与不能
	6. 为什么xx学科也需要学人工智能
人工智能基础	1. 人工智能中的数学基础
	2. 人工智能中的编程基础：Python基础
	3. 人工智能中的数据处理基础：NumPy基础
	4. 人工智能中的数据处理基础：Pandas基础
	5. 人工智能中的数据可视化基础：Matplotlib基础
人工智能开源工具	1. 机器学习框架：scikit-learn
	2. 深度学习框架：PyTorch
	3. NLP工具库：transformers
	4. CV工具库：OpenMMLab
机器学习基础	1. 机器学习的基本概念
	2. 机器学习的经典模型
	3. 机器学习代码实践
	4. 机器学习应用案例
深度学习基础	1. 深度学习（神经网络）的基本概念和发展历史
	2. 神经网络的优化方法
	3. 经典神经网络：CNN、ResNet、RNN、LSTM、Transformer、GPT等
	4. 深度学习代码实践
	5. 深度学习应用案例
大模型理论与实践	1. 大模型基础：数据、架构、训练
	2. 大模型微调：全参数微调、PEFT微调
	3. 大模型应用技术：Prompt工程、RAG、Agent
	4. 文生图、图生文、图生图、文生视频原理与实践
	5. 多模态大模型原理与实践
强化学习基础	1. 强化学习原理
	2. 强化学习经典算法
	3. 强化学习的应用
人工智能安全与伦理	1. 人工智能安全介绍
	2. 人工智能伦理介绍
人工智能综合应用实践	人工智能综合应用实践

AI通识课（零基础版）

面向对象：文史哲，经管法，艺术学，军事学大一本科生

预修课程/预备知识要求：无

章节	课程与链接
人工智能导论	1. 人工智能的基本概念和发展历史
	2. 人工智能的三大学派
	3. 人工智能的主要任务及其应用领域：分类、回归、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、语音识别和生成、决策优化、生成式（AIGC）等
	4. 人工智能对社会发展的影响与未来趋势
	5. 人工智能的能与不能
	6. 为什么xx学科也需要学人工智能
AI常用工具——文本工具篇	1. 大模型原理简介
	2. 国内文本AI工具介绍与使用
	3. 文本提示词工程&优化方法
	4. 应用在xx学科领域的具体案例
AI常用工具——图像工具篇	1. 文生图/视频模型原理简介
	2. 国内文生图/视频AI工具介绍与使用
	3. 图像提示词工程&优化方法
	4. 应用在xx学科领域的具体案例
AI常用工具——语音工具篇	1. 语音识别/合成模型原理简介
	2. 国内语音识别/合成AI工具介绍与使用
	3. 应用在xx学科领域的具体案例
AI常用工具——智能体篇	1. 智能体原理简介
	2. 国内智能体工具介绍与使用
	3. 智能体设计思路与技巧
	4. 智能体应用在xx学科领域的具体案例
人工智能安全与伦理	1. 人工智能安全介绍
	2. 人工智能伦理介绍
人工智能综合应用实践	人工智能综合应用实践

合作联系

课程开源共建联系：Datawhale

高校老师开课联系：浙大智海Mo