AI 应用初探
浏览不同 AI 实验，记录输入、输出和智能系统所解决的问题。
Google Labs ↗课程介绍
课程定位与学习路径
《人工智能导论》是人工智能专业的入门核心课程，共 2 学分、32 学时。课程以“打基础、立框架”为定位，从人工智能的基本概念出发，系统学习知识表示与推理、搜索求解、智能计算、机器学习和神经网络等核心方法，建立从问题建模到方法选择的整体认识。教学结合课堂讲授、案例研讨与算法仿真，关注智能无人系统、智能感知及边疆多语言等应用情境，培养问题分析、算法设计和审慎应用技术的能力，并为后续机器学习、自然语言处理等课程奠定基础。
理解原理建立知识表示、推理、搜索与学习方法的整体框架。
动手探究结合案例讨论、在线仿真和练习，观察算法的输入、过程与结果。
审慎应用比较方法的适用条件与局限，关注公平可信与技术责任。
章节导学
使用教材
教学材料
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AI 仿真与练习
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知识图谱查询
从示例查询出发，找出实体与关系，观察查询结果如何构成知识网络。
Wikidata Query Service ↗自然演绎证明
选取简单命题，逐步添加推理规则并检查证明是否成立。
Natural Deduction Proof Checker ↗概率与证据更新
调整先验与观测结果，观察判断如何变化；与可信度和证据理论的思想作比较。
Seeing Theory ↗搜索路径可视化
移动起点和障碍，比较宽度优先、Dijkstra 与 A* 的路径和扩展过程。
Red Blob Games ↗遗传算法演示
改变种群或变异设置，观察适应度的变化。
NetLogo 模型库 ↗训练小型分类器
采集两类样本，训练并测试模型，记录误判及其可能原因。
Teachable Machine ↗神经网络决策边界
固定数据集，改变隐藏层和激活函数，比较训练误差、测试误差和分类边界。
Playground ↗多智能体行为
运行狼与羊的多主体模型，改变初始数量并观察系统变化。
NetLogo Web 模型 ↗自然语言处理任务
阅读分类、问答和文本生成示例，尝试比较不同文本输入的结果。
Hugging Face NLP 课程 ↗游戏中的智能识别
在限时绘图游戏中观察识别过程，记录易错类别并分析原因。
Quick, Draw! ↗外部工具的语言、账号及访问条件以各平台为准。第 9—11 章为综合拓展，课程进度以授课安排为准。
AI 学习资源
学习资源
主教材与参考书
主教材《人工智能导论》（第6版），王万良、王铮著，高等教育出版社。可选读《人工智能：一种现代的方法》《深度学习》《机器学习实战》《AI 智能伦理导论》。
学习资源
配套慕课
中国大学 MOOC 王万良团队《人工智能导论》可用于章节视频学习及单元自测；该慕课页面仍以教材第5版为介绍，请结合第6版教材目录阅读。
学习资源
拓展课程
有基础的同学可选学 Stanford CS229 机器学习、CS231n 计算机视觉，以及吴恩达机器学习专项课程。
学习资源
期刊阅读
建议关注《自动化学报》《计算机学报》《软件学报》的综述和研究论文，练习提炼问题、方法及结果。
学习资源
代码与在线环境
利用 Google Colab 运行基础算法；在 GitHub 查找合适的开源项目，先核对许可和数据来源再复现。
建议结合课堂进度使用；外部课程的开放范围、登录与收费规则由相应平台决定。
行业案例
从课程方法走向真实问题
民族语言数字化与智能翻译
云南“汉—民语言大模型”项目将民族语言资源库、语言互通和古籍整理结合起来。可围绕低资源语料采集、知识表示、机器翻译与结果校核讨论技术与文化传承。
关联章节：知识表示与知识图谱 · 自然语言处理
阅读云南省民族宗教事务委员会案例 ↗“云岭农科小智”农业服务
面向云南高原特色农业，智能体整合农业知识与植保病害数据，提供问答、病虫害识别和栽培指导。可比较专家知识、图像分类和模型回答如何协同，并分析误判风险。
关联章节：专家系统与机器学习 · 神经网络
阅读云南省农业农村厅案例 ↗电力设备智能巡检
无人机和巡检机器人采集输变电设备影像，利用视觉识别辅助发现绝缘子、金具和杆塔等部位的缺陷。可讨论图像标注、分类与检测，以及漏检与误报的代价。
关联章节：机器学习 · 神经网络与深度学习
阅读电科院公开论文 ↗Apollo 自动驾驶开发场景
开发套件提供激光雷达、摄像头感知避障及循迹等教学场景。可将感知结果与状态空间、路径搜索和决策规划联系起来，比较算法在动态环境中的局限。
关联章节：搜索求解策略 · 智能计算
查看 Apollo 开发套件 ↗视觉避障与自主飞行
Skydio 的无人机自主飞行系统利用机载计算机视觉识别环境并规划避障路径，可用于设施巡检等场景。作为研究延伸，苏黎世大学 Swift 系统结合视觉信息与仿真中的深度强化学习训练无人机竞速策略；两者可用于比较工程产品和前沿研究中的感知、决策与安全约束。
关联章节：搜索求解策略 · 机器学习 · 神经网络与深度学习
拓展学习 · AI 语言大模型
从对话体验理解生成式 AI
大语言模型通过大量文本学习语言规律，能够进行问答、写作、摘要与代码辅助。建议选同一道课程问题在不同平台提问，核对引用与事实，再比较回答的完整性、错误和局限。
ChatGPT
通用对话助手，可用于概念解释、提纲构思和代码讨论。
进入 ChatGPT ↗Claude
适合长文本阅读、写作讨论和编程思路梳理。
进入 Claude ↗Gemini
可体验多模态提问与资料整理等学习场景。
进入 Gemini ↗DeepSeek
可比较推理过程、数学与代码问题的回答方式。
进入 DeepSeek ↗通义千问 Qwen
面向中文问答、创作和多模态任务的模型体验。
进入通义千问 ↗Kimi
可尝试文档阅读、资料总结与研究问题拆解。
进入 Kimi ↗豆包
适合中文对话、内容创作及日常学习辅助。
进入豆包 ↗请勿上传个人隐私或未经授权的教学资料；模型输出可能有事实错误，作业与引用应自行核验。各平台访问、账号与功能规则以官网为准。
课程考核
过程性考核 50%＋期末考试 50%
10%课堂考勤
出勤与课堂纪律；课堂点名。
20%课外练习
人工智能基础及应用课后作业。
10%课堂表现
前沿技术探索、课堂讨论与小组汇报。
10%期中考试
第 1—4 章，闭卷考试。
50%期末考试
第 1—8 章，闭卷考试。
大纲中的第 9—11 章为综合讲授与复习内容。具体题型、考试时间和作业提交要求以教师课堂通知为准。
人工智能综合实验室
面向课程实践的校内实验平台
人工智能综合实验室设有 60 余个计算实训点位，支持从算法验证到场景应用的实践学习。课程可结合视觉识别、语音语义分析、深度学习模型训练、边缘计算部署、智能机器人控制及智慧城市等方向，组织代码编写、模型调试与设备联动。
算法与软件Python、TensorFlow、PyTorch、OpenCV 等工具与环境。
感知与控制摄像头、激光雷达、机械臂等设备相关的识别与控制练习。
场景实践智慧城市、智能交通、智能安防等应用情境。
具体设备、实验项目和开放安排以学院实际教学组织为准。