2026春 2025秋 课程号：AI150103
- 课程难度：中等
- 作业多少：中等
- 给分好坏：一般
- 收获大小：一般
| 选课类别：核心通识 | 教学类型：理论课 |
| 课程类别：核心通识 | 开课单位：电子工程与信息科学系 |
| 课程层次：通修 | 学分：2.0 |
生成式人工智能指的是一种基于输入数据生成新内容的人工智能技术，广泛应用于文本、语音、图像、视频和三维生成等领域。随着科技的快速发展，生成式人工智能已经成为推动新一轮科技革命和产业变革的重要力量和最前沿技术，尤其是在全球范围内掀起了人工智能研究和应用的热潮，如火爆全球的ChatGPT、DeepSeek 等生成式大模型。《生成式人工智能导论》是一门面向人工智能、计算机科学与技术相关专业本科生的技术前沿课程，聚焦生成式人工智能的核心技术演进、模型架构与行业革新。课程以深度学习的理论根基为出发点，系统构建"基础模型-优化方法-前沿应用"三维联动的知识体系:从生成式人工智能的数学基础和模型方法切入，浅析生成式人工智能基础模型架构，探讨Transfommer、扩散模型等前沿技术，剖析生成式人工智能的技术实现路径;同时追踪大语言模型从BERT到GPT-4的架构突破，解读LLaMA、 DeepSeek开源生态及生成大模型的机理。课程强调应用实践， 通过PyTorch/TensorFlow实验平台开展实战项目，结合DeepSeek等开源案例拆解，培养学生掌握模型使用、模型开发与推理部署能力，同步探讨生成内容检测、版权归属、价值对齐等伦理议题。最终将形成对生成式人工智能技术脉络的全局认知，具备跨行业应用创新能力，应对智能时代的内容创作、教育科研、医疗健康、AI+Science 等领域的范式变革。
课程群号115914224
课程主要聚焦AIGC技术，目的为培养学生对生成式人工智能的底层逻辑理解、应用与评价。作为6系的新
史课，该课的考核方式涉及分组作业，不想被队友拖累慎选。考核方式：15%考勤，40%小作业，45%小组大作业。小组3人1组，要求为从选题中（或自拟方向并找老师审核）研究，并形成包含引言、实验设计、结果分析、结论的实验报告。同时，本课程有15%的课时用于课堂报告，形式为每组10分钟答辩+5分钟答疑。然而ppt上写了11月2日提交，不知道提交的是什么东西。老师说ppt不是自己做的，并猜测是提交大作业选题。
另外，本课程声称不需要任何人工智能、编程和数学基础，但作业要求中明确提到了鼓励代码实现。
本人由于组队，已经转移至另一个课堂。
- 课程难度：中等
- 作业多少：中等
- 给分好坏：一般
- 收获大小：一般
- 难度：中等
- 作业：中等
- 给分：一般
- 收获：一般
吓哭了 第一节课就点名，前两节课跑了不少人，所以大概一半的人没来，准备退课了。
由于通识课，老师上课基本讲故事，语速也挺慢的，感觉学不太到东西。
