人工智能导论:模型与算法

教学工作方案：大模型生成式人工智能

1. 教学目标

理解大模型生成式人工智能的基本概念和原理

：学生能够解释生成式人工智能的工作机制，包括但不限于深度学习、神经网络和自然语言处理。

掌握大模型生成式人工智能的应用场景

：学生能够识别并描述生成式人工智能在不同领域的应用，如内容创作、数据分析和自动化决策。

培养创新思维和实践能力

：学生能够运用所学知识解决实际问题，设计简单的生成式人工智能模型。

2. 教材选择

《生成式人工智能：原理与实践》

：本书详细介绍了生成式人工智能的理论基础和实际应用案例。

《深度学习》（Ian Goodfellow等著）

：作为深度学习的经典教材，适合深入理解神经网络和生成模型的基础。

在线资源和案例分析

：利用如TensorFlow、PyTorch等开源平台提供的教程和案例，增强学生的实践操作能力。

3. 授课方式

理论授课

：通过讲座和研讨会形式，系统讲解生成式人工智能的理论知识。

实践操作

：安排实验室课程，让学生在指导下使用编程工具和平台进行模型构建和数据分析。

小组合作

：鼓励学生分组完成项目，如设计一个小型的生成式人工智能应用，提高团队协作和问题解决能力。

4. 评估标准

理论知识考核

：通过闭卷或开卷考试，评估学生对生成式人工智能理论知识的掌握程度。

实践能力评估

：通过项目报告和现场演示，评估学生的模型构建和应用开发能力。

创新和团队合作评价

：根据小组项目的表现，评价学生的创新思维和团队合作能力。

通过这一教学工作方案，学生不仅能够全面理解大模型生成式人工智能的核心概念和应用，能在实践中培养解决复杂问题的能力，为未来在人工智能领域的深入研究和应用打下坚实的基础。