最近要与某院校合作开AI通识课，做了个大纲。
课程名称：人工智能应用基础（大语言模型导向）
课程代码：AI101
学时数：32 学时
学分数：2 学分
授课对象：全校各专业学生 (零基础)
先修课程：无
一、课程目标
消除恐惧：建立对人工智能的正确认知，消除对 AI 技术的神秘感和恐惧感。
工具使用：掌握常用 AI 工具和平台的基本操作，能够利用这些工具辅助完成简单的任务，尤其关注大语言模型相关的工具。
案例理解：通过分析实际案例，理解 AI 在不同场景下的应用，培养 AI 思维。
跨学科思考：初步探索 AI 与自身专业的结合点，拓展视野，提升职业竞争力。
伦理意识：了解人工智能的基本伦理问题，培养负责任的 AI 使用态度。
理解原理：初步了解大语言模型的基本原理，理解其工作机制。
掌握技巧：学习并掌握提示词工程的技巧，能够有效地与大语言模型进行交互。
提升稳定性：了解影响大语言模型输出稳定性的因素，并学习一些提高稳定性的策略。
二、教学计划
三、教学大纲
模块一：人工智能入门 (2 学时)
1.1 什么是人工智能：类比解释、举例说明、核心概念。
1.2 人工智能的发展历程：早期阶段、机器学习时代、深度学习时代。
1.3 人工智能的分类：弱人工智能、强人工智能、超人工智能。
1.4 人工智能的研究领域：计算机视觉、自然语言处理、机器学习、机器人学等。
模块二：AI 的应用场景 (2 学时)
2.1 AI 在生活中的应用：智能手机、推荐系统、导航软件等。
2.2 AI 在各行业的应用：
传统行业应用案例：
医疗诊断： 医学影像分析（例如：识别 X 光片中的病灶）、辅助诊断（例如：根据患者症状提供初步诊断建议）、药物研发（例如：利用 AI 预测药物疗效）。
金融风控： 信用评估（例如：根据用户的信用记录评估其信用等级）、风险预测（例如：预测股票市场波动）、反欺诈（例如：识别信用卡盗刷行为）。
自动驾驶： 环境感知（例如：识别道路、车辆、行人等）、路径规划（例如：规划最佳行驶路线）、车辆控制（例如：控制车辆加速、减速、转向等）。
智能制造： 产品缺陷检测（例如：使用机器视觉技术识别产品表面的缺陷）、预测性维护（例如：根据设备运行数据预测设备何时需要维护）、生产优化（例如：优化生产流程，提高生产效率）。
贴近日常生活和工作的应用案例：
电商/零售： 个性化推荐、智能客服、库存管理。
娱乐/媒体： 短视频推荐、AI 生成音乐/图像、游戏 AI。
办公自动化： 智能文档处理、邮件过滤、会议记录。
客户服务/营销： 精准营销、客户关系管理 (CRM)。
教育： 个性化学习、自动批改作业、在线教育平台。
2.3 大语言模型的应用：聊天机器人、写作助手、代码生成、翻译、语音合成等。
模块三：大语言模型初探 (2 学时)
3.1 什么是大语言模型 (LLM)：类比解释、核心概念。
3.2 大语言模型如何工作：输入处理、模型预测、输出生成。
3.3 大语言模型的能力和局限性：优势、局限性。
模块四：提示词工程基础 & 进阶 (8 学时)
4.1 什么是提示词工程：定义、重要性。
4.2 提示词工程基本技巧：明确指令、提供上下文、设定输出格式，并提供示例。
4.3 提示词工程进阶技巧：Few-shot learning、Chain-of-thought prompting、迭代优化，并提供示例。
4.4 实践练习：不同类型的提示词练习、提示词修改和优化练习。
模块五：提高输出稳定性 (4 学时)
5.1 影响输出稳定性的因素：提示词的清晰度、模型的训练数据、随机性、温度参数等。
5.2 提高稳定性的策略：使用更明确的提示词、提供更丰富的上下文、控制随机性、调整温度参数。
5.3 实践练习：温度参数调整练习、多次生成结果并比较。
模块六：AI 工具软件：大语言模型相关工具和平台 (4 学时)
6.1 百度文心一言。
6.2 讯飞星火认知大模型
6.3 阿里云通义千问
6.4 其他国内 LLM 平台和工具 (拓展)：
6.5 Dify.AI 及其类似平台：构建你自己的 AI 应用 (实践导向)
6.6 大语言模型的 API 调用 (选学，对于有编程基础的学生)：
对于有一定编程基础的学生，可以简单介绍如何通过 API 调用大语言模型，并进行一些简单的编程练习，以加深他们对大语言模型的理解。 选择 Python 作为教学语言，并提供一些代码示例和练习题。
模块七：案例分析：大语言模型在不同行业的应用 (4 学时)
7.1 案例选择：选择来自不同行业和领域的 LLM 应用案例。
7.2 案例分析方法：引导学生从用户需求、技术实现、商业模式、伦理影响等多个维度分析案例。
7.3 案例讨论：小组讨论，分享见解，并进行总结和提升。
模块八：AI 与我的专业：结合大语言模型，头脑风暴 (4 学时)
8.1 头脑风暴：引导学生思考 LLM 如何与自身专业结合。
8.2 小组讨论：分享想法，并进行总结和提炼。
8.3 方案设计：设计一个简单的 AI 应用方案，并进行汇报和展示。
模块九：AI 伦理与未来：大语言模型带来的机遇和挑战 (2 学时)
9.1 AI 的潜在风险和挑战：数据隐私、算法歧视、就业冲击、虚假信息等。
9.2 AI 伦理原则：公平性、透明性、责任性、可解释性等。
9.3 AI 的未来发展：引导学生思考 AI 的未来发展方向，以及如何负责任地发展和应用 AI 技术。
9.4 AI 会不会超越人类：引导思考 讨论的重点不在于得出结论，而在于引导学生思考 AI 与人类的关系，以及如何负责任地发展和应用 AI 技术
四、考核方式
平时成绩 (40%): 课堂参与、作业完成情况、实践操作
案例分析报告 (30%): 对指定案例进行分析，撰写报告
AI 应用创意方案 (30%): 结合自身专业和对大语言模型的理解，提出一个 AI 应用创意方案
五、教材及参考书目
(根据所选工具平台和案例自行选择合适的教材和参考书目，并推荐一些 AI 入门书籍和科普文章)
六、教学资源
计算机教室、网络环境
AI 工具平台账号
相关软件和数据集
在线学习平台