2025秋 课程号：AI150102
- 课程难度：困难
- 作业多少：中等
- 给分好坏：一般
- 收获大小：很多
| 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。
- 课程难度：困难
- 作业多少：中等
- 给分好坏：一般
- 收获大小：很多
- 难度：困难
- 作业：中等
- 给分：一般
- 收获：很多
12.18 我实在受不了人工智能与机器学习基础的作业了，过来歇会。
课程概况：本学期该课程共开东西两个课堂，高新区暂未开课，导致高新区同学的到课率比较感人。教学方式为负责课程的三个老师每人上五次课，课堂介绍生成式人工智能前沿知识和各种机器学习的背景内容等等。本课程从第二周开始上课，上到16周。西区课堂由于答辩时间压缩，15周即完成了所有课堂内容。
给分：分数包括平时分15，个人作业40，组队作业45，具体作业要求如下：
（组队作业怎么连个选题参考都没有）
作业难度：个人作业：较为简单，有手即可完成；组队作业：较为困难，有佬就能完成。
本课程在开课时对选修该课程的基础没有做太多强调，我在此强调一下：
\(\huge{一定要有基础}\)
这门课0基础的话容易举步维艰。有限的课堂时间并不能给你太多有用的信息量，如果想要大作业做出比较好的效果，你需要在课下多花特别多的时间来学习相关的知识、读论文、找资源、设计实验。
卷度：神仙打架级别。强化学习这一块，语音识别这一块，手搓Transformer这一块，显卡の体香这一块。报告完了我感觉我们组做的弱智吧像个弱智。
课程安排：
我的交响乐QAQ（其实大概7点40就散场了，但我实在太饿了去吃饭了）
12.16 由于课程组安排原定的两次报告课被压缩至一次，共计三学时。平均一组约需要15分钟，西区课堂共计14组。
11.11 今天主要讲了一些机器学习的训练过程，能看出来张老师还是相当用心的，考虑到同学们基础薄弱给同学们准备了基础课。以及pksq的神秘数据和蝌冰特有的GPA过拟合。
11.4 孩子们，我必须痛斥jwc设计的**培养方案，震惊老师一整年。有很多同学对机器学习的流程、特殊函数、基本术语是不了解的，包括专业为计科、AI的很多大二大三同学。还是那句话，如果一切都只能靠自学那我还选**啊。不过张老师的课还是非常有意思的，非常好玩，还能调戏大模型。
10.21 真香了孩子们，都给我来听张老师讲课，你们都不来张老师怎么办😡😡😡
9.30 为了防止给本门课程的老师带来不必要的麻烦，把神秘的暴论删了，大家只需要知道前面讲的东西有点太多了就行了。
这课由于人数太多开了第二个课堂，但开学第一次上课吓跑了一半人（详见另一个课堂），眼见教室里的人就越来越少了（）
本人因为想和同班同学组队转来了这个课堂，没错，这课的大作业涉及组队，建议提前组好或者做好心理建设。
