信工实习 AI编程
教学大纲
16 周系统学习路径，信工实习实践导向，融合北信科信息特色与 AI 前沿内容
课程信息
课程名称：大学生人工智能通识
学分/学时：2 学分 / 32 学时
开课学期：春季、秋季
先修要求：无（建议具备基本计算机操作能力）
教学进度
每周 2 学时，理论讲授与实验相结合
1 第 1 周
人工智能概论
AI 定义、图灵测试、发展三浪潮、北信科信息化概况
2 第 2 周
数据与信息素养
数据类型、数据预处理、信息检索、北信科图书馆数字资源
3 第 3 周
Python 与 AI 编程入门
Python 基础、NumPy/Pandas 简介、Jupyter Notebook 实践【AI编程实验】
4 第 4 周
机器学习基础
监督/无监督学习、回归与分类、模型评估指标
5 第 5 周
深度学习入门
神经网络原理、反向传播、TensorFlow/PyTorch 初体验【AI编程实验】
6 第 6 周
计算机视觉
图像分类、目标检测、OpenCV 基础实验
7 第 7 周
自然语言处理
文本表示、情感分析、中文 NLP 工具实践
8 第 8 周
期中复习与项目启动
知识梳理、分组项目选题（智能校园主题）
9 第 9 周
大语言模型原理
Transformer 架构、预训练与微调、Token 与上下文
10 第 10 周
Prompt 工程与实践
提示词设计、Chain-of-Thought、AI 辅助写作与编程【AI编程实验】
11 第 11 周
生成式 AI 应用
AIGC 图像/文本/代码生成、多模态模型概览
12 第 12 周
AI 伦理与安全
算法偏见、数据隐私、深度伪造、AI 治理框架
13 第 13 周
智能校园与 IoT
北信科智慧校园系统、物联网与 AI 融合应用案例
14 第 14 周
AI 行业应用专题
AI+制造、AI+医疗、AI+金融跨领域案例研讨
15 第 15 周
项目展示与答辩
小组项目演示、互评与教师点评
16 第 16 周
总结与展望
课程回顾、AI 职业路径、终身学习建议
参考教材
- 周志华，《机器学习》，清华大学出版社
- 李航，《统计学习方法》，清华大学出版社
- 吴恩达 AI For Everyone（在线开放课程）
- 课程自编讲义与实验指导书（北信科计算机学院）
勤以为学，信以立身
信工实习 · AI编程 — 在实践中学习，在编程中成长
北京信息科技大学 · Beijing Information Science & Technology University