第一章 课程导论与学习路径 1.1 课程目标与内容概览 第二章 中国传统绘画基础知识 2.1 中国绘画的基本概念1 2.2 中国绘画的基本概念2 2.3 中国绘画的发展历程 2.4 中国绘画相关研究场景 第三章 人工智能与中国绘画的交叉融合 3.1 人工智能的发展脉络与基本原理 3.2 人工智能与传统文化数据的融合价值 3.3 与中国绘画相关的人工智能技术 3.4 与中国绘画相关的其他计算机技术 第四章 中国绘画图像的数据建模与表达 4.1 中国绘画图像数据的类型与特点 4.2 中国绘画图像的结构化分类方法 4.3 中国绘画数据的计算分析任务 第五章 中国绘画数据的标注方法 5.1 中国绘画数据标注概述 5.2 中国绘画数据标注流程 5.3 中国绘画图像的人工标注方法 5.4 中国绘画标注的人工智能辅助标注方法 第六章 中国绘画色彩的智能修复技术 6.1 古画色彩损毁类型与修复挑战 6.2 基于AI的色彩修复方法与流程 第七章 中国绘画的流派分析 7.1 中国绘画画派体系与风格特征分析 7.2 中国绘画中的群体分析--师承关系建模 7.3 中国绘画中的群体分析--画家群体分析方法 7.4 中国绘画中的群体分析--聚类分析和实例 第八章 中国绘画与诗词的联动分析 8.1 题画诗的概述 8.2 题画诗的特征智能分析 8.3 题画诗的智能生成方法 第九章 中国绘画与历史的联动分析 9.1 中国绘画中的历史表征与叙事机制 9.2 图像解读到史料验证的流程与方法 9.3 以图证史的典型案例分析 第十章 中国绘画图像的智能渲染方法 10.1 中国绘画渲染目标与分类方法 10.2 中国绘画渲染的核心技术与流程 10.3 中国绘画渲染的典型应用 第十一章 中国绘画图像的创作生成 11.1 AI学习中国绘画风格的基本机制 11.2 中国绘画图像的生成流程与控制方式 11.3 AI辅助下的中国绘画创意表达实践 第十二章 中国绘画大模型的构建与应用 12.1 中国绘画大模型基本概念与功能 12.2 训练数据准备 12.3 模型训练与评估 12.4 基于大模型的中国绘画理解与分析 第十三章 中国绘画的数字展陈设计与传播 13.1 中国绘画的传统观赏方式 13.2 现代策展策略 13.3 现代策展中的数字化技术应用 13.4 博物馆数字化管理 13.5 案例赏析--线上展览 13.6 案例赏析--数字艺术展 第十四章 人工智能时代的中国绘画传承与创新挑战 14.1 中国绘画在AI时代的传承困境与发展机遇