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计算机一级人工智能与大模型基础课程

共计 30 章节
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01
课程导入
课程目标 · 适用人群 · 学习路径
课程导入课程目标
02
人工智能发展简史
从图灵测试到深度学习 · 大模型时代的里程碑事件与关键人物
人工智能发展简史从图灵测试到深度…
03
人工智能基础概念
智能体 · 机器学习 · 深度学习
人工智能基础概念智能体
04
机器学习入门
数据 · 特征 · 模型
机器学习入门数据
05
常见机器学习算法
线性回归 · 逻辑回归 · 决策树
常见机器学习算法线性回归
06
神经网络基础
神经元 · 激活函数 · 前向传播
神经网络基础神经元
07
深度学习框架入门
PyTorch或TensorFlow… · 张量 · 自动求导
深度学习框架入门PyTorch
08
计算机视觉基础
图像表示 · 卷积神经网络（CNN）的核心概念 · 经典模型（LeNet
计算机视觉基础图像表示
09
自然语言处理基础
文本表示（词袋 · TF-IDF · 词向量）
自然语言处理基础文本表示
10
注意力机制与Transformer
自注意力 · 多头注意力 · 位置编码
Transformer注意力机制
11
预训练语言模型
BERT · 等预训练模型的原理 · 训练方式（掩码语言模型
预训练语言模型BERT
12
大语言模型（LLM）概述
什么是大模型 · 参数量 · 训练数据
LLM大语言模型
13
大模型的主流架构
系列 · LLaMA · ChatGLM等代表性模型的特点与适…
大模型的主流架构
14
大模型的训练流程
数据收集与清洗 · 预训练 · 指令微调
大模型的训练流程数据收集
15
提示工程（Prompt Engineering）
提示词设计原则 · 少样本学习 · 思维链（CoT）
PromptEngineering
16
大模型微调技术
全参数微调 · LoRA · QLoRA
大模型微调技术全参数微调
17
大模型部署与推理
模型量化 · 剪枝 · 蒸馏
大模型部署推理
18
大模型应用开发
调用API（如 · 国产大模型） · 构建对话机器人
大模型应用开发API
19
大模型与检索增强生成（RAG）
RAG架构 · 向量数据库 · 嵌入模型
RAG大模型
20
大模型智能体（Agent）
Agent概念 · 工具调用 · 规划
Agent大模型智能体
21
大模型多模态基础
文本 · 图像 · 音频
大模型多模态基础文本
22
大模型评估方法
自动评估指标（BLEU · ROUGE · 准确率）
大模型评估方法BLEU
23
大模型伦理与安全
偏见 · 幻觉 · 隐私
大模型伦理安全
24
大模型常见问题与调试
模型输出质量差 · 幻觉严重 · 上下文超限
大模型常见问题调试
25
案例实战一
使用现成大模型API实现一个智能问答… · API调用 · 结果优化）
案例实战一API
26
案例实战二
基于开源大模型（如ChatGLM · LLaMA）进行本地部署与简单对话（… · 量化加载）
案例实战二ChatGLM
27
案例实战三
构建一个基于RAG的文档问答系统（含… · 向量化 · 检索
案例实战三RAG
28
案例实战四
使用LoRA微调一个小型大模型完成特… · 风格转换）
案例实战四LoRA
29
综合项目
设计并实现一个“AI学习助手”应用 · 整合大模型API · 提示工程
综合项目AI
30
课程总结与进阶路径
回顾核心知识 · 常见误区 · 学习资源推荐
课程总结进阶路径