人工智能通識：理論、案例與應用（慕課版 在線實訓平臺版）

王漢生，北京大學光華管理學院嘉茂榮聘教授、博士生導師、系主任。1998年北京大學統計學學士畢業，2001年獲美國威斯康星大學麥迪遜分校統計學博士學位，2003年加入光華管理學院任教。國家傑出青年科學基金獲得者，教育部長江學者特聘教授，美國統計學會Fellow（2014）、美國數理統計協會Fellow（2023），兼任北京大學商務智能研究中心主任，微信公眾號"狗熊會"創始人。 王漢生主要從事超高維復雜數據分析、深度學習與人工智能、大規模數據計算與優化等領域。2008年起歷任《The Annals of Statistics》《Journal of the American Statistical Association》等11個國際期刊副主編。2018年主持創建光華管理學院商業分析專業碩士項目，在國內率先展開搜索引擎營銷與社交網絡數據分析研究，曾主導百度分析師高級培訓項目。發表學術論文200余篇，合著中英文專著6本，愛思唯爾中國高被引學者（2014-2024）。

模塊一 人工智能基礎與倫理

第 1 章 人工智能基礎 2

課前預習 2

1.1 初識人工智能 3

1.1.1 人工智能的概念與特征 3

1.1.2 人工智能的類型 4

1.1.3 人工智能的發展等級 5

課堂案例 人工智能“搭子”為教育教學註入新活力 5

1.1.4 人工智能產業鏈與商業模式 6

1.2 人工智能的核心要素 9

1.2.1 數據 9

1.2.2 算力 10

1.2.3 算法 11

1.3 人工智能時代的人才培養 12

1.3.1 人工智能對就業的影響 12

1.3.2 人工智能時代的新職業和新工種 13

1.3.3 人工智能時代的人才要求 15

1.4 人工智能倫理與安全 16

1.4.1 人工智能倫理問題及治理 16

1.4.2 人工智能安全風險及防範 17

課後練習18

章節實訓：制訂個人人工智能應用能力提升學習計劃

課後實訓

課後實訓1：分析現實生活中的人工智能產品

課後實訓2：制定人工智能倫理問題應對方案

 

模塊二 人工智能技術

第 2 章 人工智能核心技術 21

課前預習21

2.1 機器學習 22

2.1.1 機器學習的內涵 22

2.1.2 機器學習的要素 22

2.1.3 機器學習的學習方式 23

2.1.4 機器學習的應用場景 26

2.2 深度學習 27

2.2.1 深度學習的內涵 27

2.2.2 深度學習的典型模型 28

2.2.3 深度學習的應用場景 30

2.3 計算機視覺 31

2.3.1 計算機視覺的內涵 31

2.3.2 計算機視覺的主要任務 31

2.3.3 計算機視覺的技術基礎 32

2.3.4 計算機視覺的應用場景 33

課堂案例 AI系統助力打造智慧、安全充換電站 34

2.4 自然語言處理 34

2.4.1 自然語言處理的內涵 34

2.4.2 自然語言處理的主要任務 35

2.4.3 自然語言處理的應用場景 36

2.5 知識圖譜 37

2.5.1 知識圖譜的內涵 38

2.5.2 知識圖譜的構成要素 38

2.5.3 知識圖譜的構建 39

2.5.4 知識圖譜的應用場景 42

課後練習 43

章節實訓：解析日常生活中人工智能產品的技術應用

課後實訓

課後實訓1：繪制專業課程知識圖譜

課後實訓2：撰寫社交媒體輿情監控與分析平臺建設項目計劃書

 

第 3 章 人工智能前沿技術 45

課前預習 45

3.1 大模型 46

3.1.1 大模型的概念、特點與類型 46

3.1.2 大模型的運作原理 47

3.1.3 大模型的開發流程 48

3.1.4 部署大模型的方式 50

3.1.5 大模型的應用領域 50

3.1.6 主流大模型產品 51

3.2 智能體 52

3.2.1 智能體的概念與特點 53

3.2.2 智能體的構成 53

3.2.3 智能體的類型 54

3.2.4 智能體的運作原理 55

3.2.5 智能體的搭建 56

課堂案例 使用扣子搭建聊天機器人智能體 58

3.3 具身智能 61

3.3.1 具身智能的概念與特點 61

3.3.2 具身智能的技術架構 63

3.3.3 人形機器人的構成要素與類型 64

3.4 多模態融合 66

3.4.1 多模態融合的概念 66

3.4.2 多模態融合策略 67

3.5 人工智能創新技術 68

3.5.1 全模態大模型 68

3.5.2 具身智能小腦模型 68

3.5.3 AI超級智能體 69

3.5.4 納米仿生機器人 70

3.5.5 世界模擬器系統 71

3.5.6 代理式人工智能 71

3.5.7 多智能體系統 72

3.5.8 AI超級計算機 73

3.5.9 機密計算 73

3.5.10 量子技術 74

課後練習 75

章節實訓：搭建英文單詞學習助手智能體

課後實訓

課後實訓1：了解和體驗大模型的開發流程

課後實訓2：搭建商品講解話術生成助手智能體

 

模塊三 人工智能創新應用

第 4 章 AIGC 基礎及多模態應用 78

課前預習 78

4.1 AIGC概述 79

4.1.1 AIGC的概念與特點 79

4.1.2 AIGC的能力與應用場景 79

4.1.3 主流AIGC工具 81

4.2 提示工程 84

4.2.1 提示工程與提示詞 84

4.2.2 提示詞的設計原則 85

4.2.3 提示詞的基本框架 86

4.3 使用AIGC工具輔助處理文本 87

4.3.1 生成文本內容 87

4.3.2 優化文本內容 87

4.3.3 校對文本內容 88

4.3.4 智能閱讀文本內容 89

4.3.5 智能翻譯文本 90

課堂案例 使用DeepSeek創作公眾號文章 91

4.4 使用AIGC工具輔助創作圖像 91

4.4.1 生成圖像 91

課堂案例 使用即夢AI創作商品展示圖 92

4.4.2 編輯圖像 93

課堂案例 使用百度AI圖片助手編輯圖像 94

4.4.3 修復圖像 95

4.5 使用AIGC工具輔助創作視頻 96

4.5.1 將文本生成視頻 97

課堂案例 使用即夢AI生成商品展示視頻 97

4.5.2 將圖片生成視頻 98

課堂案例 使用可靈AI將圖片生成視頻 99

4.5.3 通過動作模仿生成視頻 100

4.5.4 生成數字人 100

課堂案例 使用閃剪AI制作數字人短視頻 101

4.6 使用AIGC工具輔助處理音頻 103

4.6.1 文字轉音頻 103

課堂案例 使用訊飛智作制作有聲書音頻 104

4.6.2 語音克隆 106

4.6.3 生成音樂 106

4.7 使用AIGC工具鏈創作營銷短視頻 107

4.7.1 寫作短視頻旁白文案 107

4.7.2 生成短視頻素材 108

4.7.3 生成短視頻音頻 108

4.7.4 智能剪輯短視頻素材 108

課堂案例 使用豆包+即夢AI+可靈AI+剪映專業版創作農產品營銷短視頻 108

課後練習 112

章節實訓：使用AIGC工具輔助短視頻營銷

課後實訓

課後實訓1：使用AIGC工具輔助文案與配圖創作

課後實訓2：使用AIGC工具輔助營銷短視頻創作

 

第 5 章 AIGC 多場景進階應用 114

課前預習 114

5.1 使用AIGC工具輔助辦公 115

5.1.1 處理文檔 115

5.1.2 制作PPT 115

課堂案例 使用通義千問處理文檔和制作PPT 116

5.2 使用AIGC工具輔助信息獲取 118

5.2.1 搜索信息 119

5.2.2 整理信息 119

5.2.3 分析信息 120

課堂案例 使用DeepSeek生成內容摘要 121

5.3 使用AIGC工具輔助編程 122

5.3.1 生成SQL語句 122

5.3.2 解釋代碼 123

5.3.3 修復代碼 125

5.3.4 翻譯代碼 127

課堂案例 使用DeepSeek檢驗Python代碼 128

5.4 使用AIGC工具輔助分析數據 129

5.4.1 處理Excel工作表 129

5.4.2 解讀數據 131

課堂案例 使用豆包處理工作表和解讀數據 131

5.5 使用AIGC工具輔助求職面試 133

5.5.1 寫作和優化個人簡歷 133

5.5.2 對比與評估個人簡歷 134

5.5.3 生成面試題目 134

課堂案例 使用豆包生成面試題 135

5.5.4 模擬面試 137

5.6 使用AIGC工具鏈輔助直播 137

5.6.1 寫作直播營銷活動策劃方案 138

5.6.2 寫作直播話術 138

5.6.3 制作直播引流物料 140

5.6.4 分析直播數據 141

課堂案例 使用AIGC工具鏈輔助直播 142

課後練習 145

章節實訓：使用AIGC工具輔助直播帶貨

課後實訓

課後實訓1：使用AIGC工具進行綜合辦公與求職

課後實訓2：使用AIGC工具鏈進行直播與數據分析

 

模塊四 人工智能交叉賦能案例

第 6 章 人工智能＋理工農醫方向應用 148

課前預習 148

6.1 人工智能＋制造業 149

6.1.1 智能產品研發設計 149

6.1.2 智能生產排程 149

6.1.3 智能輔助生產 150

6.1.4 智能產品質檢 151

6.1.5 智能設備運維管理 152

6.1.6 智能供應鏈管理 152

課堂案例 從“制造”到“智造”，哈電集團打造智能工廠新範式 153

6.2 人工智能＋航空航天 153

6.2.1 能源智慧管理 154

6.2.2 材料設計與研發 154

6.2.3 技術建模 155

6.2.4 航天任務規劃 156

課堂案例 將人工智能送上太空，我國太空計算衛星星座成功發射 157

6.2.5 航天器檢測與維護 157

6.3 人工智能＋城市建設 158

6.3.1 城市規劃與設計 158

6.3.2 城市基礎設施建設與維護 159

6.3.3 智能建造技術 160

6.3.4 自動駕駛 161

課堂案例 科金信息，AI+數據驅動賦能數字濟南建設 162

6.4 人工智能＋醫療與制藥 163

6.4.1 手術/治療輔助 163

6.4.2 智能藥物研發 164

課堂案例 AI賦能藥物研發，中國藥谷突破“雙十定律”困局 165

6.4.3 輔助診斷 166

6.5 人工智能＋農業 168

6.5.1 智能種植 168

課堂案例 海寧“萬畝方”的智慧農業革命 169

6.5.2 智能農機 170

6.5.3 智能灌溉系統 172

課後練習 172

章節實訓：智慧園區綜合管理方案設計

課後實訓

課後實訓1：AI應用場景對比分析

課後實訓2：智慧城市AI解決方案設計

 

第 7 章 人工智能＋管文藝體方向應用 174

課前預習 174

7.1 人工智能＋公共管理 175

7.1.1 智能交通管理 175

7.1.2 智能環境治理 175

7.1.3 智能養老服務 176

課堂案例 濰坊智慧養老，科技守護“夕陽紅” 177

7.1.4 智能應急管理 177

7.1.5 智能政務 177

7.2 人工智能＋金融 178

7.2.1 金融智能分析與決策系統 178

7.2.2 智能風險管理 179

7.2.3 智能投資研究 180

課堂案例 AI賦能投研與合規風控，高能雲科技打造全流程智能投顧平臺 180

7.3 人工智能＋零售 181

7.3.1 精準營銷 181

7.3.2 智能客服 181

7.3.3 智能運營 182

課堂案例 騰訊智慧零售攜手絕味食品，共創餐飲零售AI數智新篇章 183

7.4 人工智能＋教育 183

7.4.1 智慧校園管理 183

7.4.2 輔助教師教學 184

7.4.3 輔助學生個性化成長 185

課堂案例 好未來智慧教育，以AI引領教育革新 185

7.5 人工智能＋文化傳媒 185

7.5.1 智能采編 186

7.5.2 智能影視制作 186

7.5.3 虛擬數字人應用 187

7.5.4 數字媒體資產管理 187

7.5.5 版權保護與防偽 188

課堂案例 AIGC賦能，主流媒體在文化創意產業大放異彩 188

7.6 人工智能＋藝術作品設計與保護 189

7.6.1 藝術作品智能設計 189

7.6.2 藝術品鑒定與分析 189

7.6.3 交互式藝術體驗 190

課堂案例 科技賦能，北京無相藝術空間打造沈浸式兒童科普樂園 190

7.6.4 藝術作品數字化修復與保護 191

7.7 人工智能＋體育 191

7.7.1 運動員表現分析與訓練優化 191

課堂案例 AI大模型賦能體育，創新訓練與全民健身新體驗 192

7.7.2 輔助裁判 192

7.7.3 智能場館管理 193

課後練習 193

章節實訓：分析人工智能輔助古跡保護與修復案例

課後實訓

課後實訓1：公共管理智能決策模擬

課後實訓2：AI輔助藝術創作與版權保護

 

模塊五 人工智能實驗實踐

第 8 章 人工智能通識實驗 196

課前預習 196

8.1 人工智能單工具基礎實驗 197

8.1.1 人工智能工具輔助寫作品牌口號 197

8.1.2 人工智能工具輔助生成商品圖 198

8.1.3 人工智能工具輔助制作視頻背景音樂 199

8.1.4 人工智能工具輔助制作宣傳傳統文化主題短視頻 201

8.1.5 創建公眾號文章標題寫作智能體 202

8.2 人工智能工具鏈進階實驗 203

8.2.1 人工智能工具輔助開展公益活動 203

8.2.2 人工智能工具輔助農產品營銷 204

8.3 人工智能方案與報告設計實驗 206

8.3.1 設計文化遺產多模態數字化展示方案 206

8.3.2 設計智能個性化學習平臺搭建方案 207

8.4 人工智能大賽參賽方案設計實驗 208

8.4.1 AIGC標識提取、溯源案例評選賽參賽方案設計 209

8.4.2 大模型幻覺挑戰賽參賽方案設計 210

8.4.3 具身智能應用創新案例評選賽參賽方案設計 212