第一讲 计算机基础
本讲介绍学习和应用人工智能所需要的计算机基础知识，包括计算机系统、办公软件、网络与信息素养、多媒体技术和程序设计基础等；同时设置数据分析与可视化、复杂事件处理流程图设计等实验，帮助学生提升数字化学习与实践能力。
第二讲 人工智能概述
本讲主要介绍人工智能的基本概念和发展历程，梳理人工智能的核心技术流派与关键技术分支，展示人工智能的典型应用场景；同时讨论人工智能伦理与社会挑战，分析技术发展趋势与未来前景，帮助学生建立人工智能的整体知识框架。
第三讲 常用大模型工具
本讲围绕大模型的实际使用展开，首先介绍大模型基础认知和提示词工程，随后讲解如何与人工智能协同完成复杂任务；通过辅助办公、多媒体创作和辅助编程等实验，帮助学生掌握大模型工具的使用方法，同时强调伦理、隐私与学术诚信。
第四讲 大模型基本原理
本讲以深入浅出、形象生动的方式介绍大模型的基本原理，从神经元工作机制出发，讲解Transformer架构、大模型构建逻辑及算力、数据和算法三要素；同时比较人类学习与机器学习，并通过DeepSeek本地化部署实验加深学生对大模型技术的理解。
第五讲 人工智能创新应用
本讲介绍人工智能技术在各专业领域中的创新应用和先进案例，帮助学生了解人工智能赋能不同学科的主要模式；随后介绍计算机视觉及其他人工智能技术，并通过图像目标识别实验，以及信息安全、电子工程、通信工程、模糊逻辑和群体智能等拓展内容，启发学生开展跨学科创新。
第六讲 生成式人工智能大学生使用指南
本讲围绕大学生使用生成式人工智能的典型场景和常见问题展开，介绍科学使用、合理引用、隐私保护、数据安全和学术诚信等基本要求，引导学生正确认识生成式人工智能的能力与局限，平衡效率与思考、创新与伦理，做到规范使用、合理使用和负责任使用。