生成式人工智能示范课教学设计

# 生成式人工智能示范课教学设计

一、课程目标

本课程旨在通过示范教学，使学生理解生成式人工智能的基础概念、原理及应用。学生将学习如何利用生成式模型进行数据生成、文本创作以及图像合成等任务。同时，课程也将引导学生思考生成式人工智能在现实世界中的潜在影响和道德问题。

二、教学内容

1. 生成式人工智能概述：介绍生成式人工智能的定义、发展历程及其核心组成（如神经网络、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等）。

2. 基础算法与模型：讲解常见的生成式模型，如GPT（Generative Pre-trained Transformer）、GANs（Generative Adversarial Networks）等，并解释其工作原理。

3. 实际应用案例分析：通过具体案例展示生成式模型在实际中的应用，如自动写作、图像生成、视频制作等。

4. 伦理与社会责任：讨论生成式人工智能可能带来的伦理挑战，如内容审核、版权问题、隐私保护等。

三、教学方法与手段

1. 理论讲授与实践操作相结合：通过PPT展示理论知识，辅以代码演示和实例分析，增强学生的理解和记忆。

2. 小组讨论与合作学习：鼓励学生分组讨论生成式人工智能的应用前景和社会影响，培养团队协作能力。

3. 互动问答与即时反馈：课堂上设置时间让学生提问，教师及时解答疑惑，确保学生充分理解课程内容。

四、教学资源准备

1. 课件：包含详细的理论知识点和示例代码。

2. 实验平台：提供在线编程环境，供学生实践学习。

3. 相关软件：如Python、TensorFlow、PyTorch等，用于演示和练习。

五、作业与评估方式

1. 作业：要求学生完成一个生成式AI项目，包括需求分析、模型选择、训练过程、结果展示等步骤。

2. 课堂表现：根据学生在课堂上的参与度、提问积极性以及对知识点的理解程度进行评估。

3. 期末考核：通过提交的项目报告和口头答辩来综合评价学生的学习成果。

六、教学反思与改进

1. 收集学生反馈：通过问卷调查或课后访谈了解学生对课程内容的掌握情况和学习体验。

2. 调整教学策略：根据反馈信息优化教学方法和内容，提高教学质量。

3. 持续更新教材：随着技术的发展，不断更新教材内容，保持课程的前沿性。