生成式人工智能基础
教案
以下是为《生成式人工智能基础》编写的教案示例，涵盖了课程的整体安排和各章节的教学设计。
一、课程概述
课程名称：生成式人工智能基础
课程目标：通过本课程的学习，学生将系统掌握生成式人工智能（AIGC）的基础理论、核心技术、应用场景以及社会影响，具备运用AIGC解决实际问题的能力，并对人工智能的未来发展有清晰的认识。
适用专业：计算机科学与技术、人工智能、软件工程、数据科学与大数据技术、电子信息工程等相关专业或对生成式人工智能感兴趣的自学者。
课程时长：
（1）建议总课时为60学时，其中理论授课40学时，实践教学20学时。
或者（2）建议总课时为32学时，其中理论授课32学时，实践教学环节放在课外执行。
具体可按实际情况，并根据教学进度和学生情况调整。
二、课程结构与教学安排
注：按32课时。
第一部分基础理论篇
第1章人工智能基础（2学时）
教学目标：
（1）了解计算机的起源与发展，掌握计算机的基本定义。
（2）理解大数据的定义及其3V特征。
（3）掌握AI时代的相关概念，包括图灵测试、AI的定义、强AI与弱AI的区别，以及大数据与AI的关系。
（4）理解机器学习与深度学习的基本概念及其相互关系。
教学内容：
（1）计算机的渊源
·通用计算机的发展历程。
·计算机的定义与基本组成。
（2）大数据基础
·大数据的定义与来源。
·大数据的3V特征：体量、速度、多样性。
（3）AI时代
·图灵测试及其发展。
·AI的定义与应用领域。
·强AI与弱AI的区别。
·大数据如何推动AI的发展。
（4）机器学习与深度学习
·机器学习的基本概念与常见算法。
·深度学习的原理与架构。
·机器学习与深度学习的关系。
教学方法：
·讲授法：通过PPT讲解计算机、大数据、AI、机器学习与深度学习的基本概念。
·讨论法：组织学生讨论强AI与弱AI的区别及其对社会的潜在影响。
·案例分析法：分析一些AI在实际生活中的应用案例，帮助学生理解AI的定义与应用。
教学资源：
·教学PPT
·相关AI应用的视频资料
·讨论问题与案例分析材料
作业与考核：
·课后作业：完成教材中的相关作业题，包括对计算机定义的理解、大数据3V特征的举例说明等。
第2章：生成式AI与AIGC（2学时）
教学目标：
（1）理解Blockhead思维实验及其对AI的启示。
（2）掌握自然语言处理（NLP）的研究内容及其在生成式AI中的应用。
（3）理解生成式AI与判别式AI的区别，掌握生成式AI的定义与层次。
（4）掌握AIGC的定义及其与生成式AI的关系。
（5）了解智能内容生成的基本概念，包括内容孪生、内容编辑与内容理解。
教学内容：
（1）Blockhead思维实验
·实验的背景与过程。
·对AI的启示与思考。
（2）从自然语言处理起步
·NLP的研究内容与技术进展。
·深度学习对NLP的影响。
·LLM的崛起及其特征。
（3）生成式人工智能
·判别式AI与生成式AI的区别。
·生成式AI的定义与应用场景。
·生成式AI的层次结构。
·AIGC的定义及其与生成式AI的关系。
（4）智能内容生成
·内容孪生、内容编辑与内容理解的概念与应用。
教学方法：
·讲授法：通过PPT讲解生成式AI与AIGC的基本概念、定义与层次。
·案例分析法：分析一些生成式AI在文学创作、图像生成等领域的应用案例，帮助学生理解生成式AI的实际应用。
·小组讨论法：组织学生讨论生成式AI与判别式AI的区别及其在实际应用中的优势与局限。
教学资源：
·教学PPT
·相关生成式AI应用的案例资料
·小组讨论问题与案例分析材料
作业与考核：
·课后作业：完成教材中的相关作业题，包括对生成式AI与判别式AI的区别、AIGC应用场景的分析等。
第二部分：核心技术篇
第3章大语言模型技术（4学时）
教学目标：
（1）理解LLM的工作原理，包括词元及其标记化、基础模型、词嵌入及其含义、生成和理解、预训练过程与微调。
（2）掌握生成对抗网络（GAN）的基本原理、训练过程及不同类型GAN的特点。
（3）理解变分自编码器（VAE）的工作机制与潜在空间探索。
（4）了解流模型的应用场景与应用案例。
（5）掌握语言模型基础，理解LLM的幻觉现象及其产生原因与减轻方法。
教学内容：
（1）LLM的工作原理
·词元及其标记化方法。
·基础模型的架构与作用。
·词嵌入的原理与意义。
·生成和理解的过程。
·预训练过程与微调的步骤与意义。
（2）生成对抗网络
·GAN的基本原理与架构。
·GAN的训练过程与优化方法。
·不同类型的GAN及其特点。
（3）变分自编码器
·VAE的工作机制与编码解码过程。
·潜在