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课程推荐｜全新AI通识核心课：人工智能与计算思维

通识联播 · 公众号 · · 2025-01-26 18:00

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课程推荐

WECHAT ID: DEANPKU

关键词：人工智能与计算思维通识核心课

以人工智能为代表的新一代数智技术，正在引发全球社会各领域的深刻变革。学习人工智能理论方法，会运用人工智能技术解决具体问题，提升数智素养、思维、应用与批判性思考和创新实践能力，对于大学生来说具有重要意义。北京大学积极构建多层次多路径的本科数智教育体系，建设人工智能公共课程体系，为同学们提供更多优质课程选择。

本期为大家推荐全新开设的 通识核心课 “人工智能与计算思维”，该课程讲授数据科学与人工智能的 核心知识 ，设8个不同主题的 平行班 ，阐述人工智能在各学科领域应用的 典型案例 ，使学生初步掌握人工智能在解决实际问题中的 应用方法 ，培养学生的 计算思维 。

课程基于原全校计算机公共课“问题求解与程序设计”、通选课“计算机科学与编程入门”“社会科学中的计算思维方法”改造升级，既是通识核心课，同时也作为部分院系的公共计算机必修课开设，欢迎同学们关注、选修！

课程基本信息

课程号： 04834472

课程名： 人工智能与计算思维

课程体系： 通识核心课（Ⅳ. 数学、自然与技术）

开课院系： 北京大学信息科学技术学院

课程负责人： 陈斌教授（各平行班授课教师请见下文）

学分：3

注：要求先修“计算概论B/C”；需同时选04831435“计算机实习”对应班级

课程简介

本课程面向具备编程基础的全校本科生，旨在培养学生的计算思维能力和人工智能应用技能，使来自不同专业领域的学生在面对复杂问题时，能够采用数据视角进行抽象与建模，运用计算思维方法进行表述和分析，并借助人工智能技术解决问题。

课程将从数据科学与人工智能的基本概念、方法与技术出发，通过阐述人工智能在人文社会科学、医学等领域的典型案例，介绍人工智能的基本算法思想，展示和分析具体问题的求解过程，使学生了解并初步掌握人工智能在实际问题中的应用方法。课程鼓励学生主动将数据科学与人工智能与自身专业领域的前沿问题相结合，积极探索跨学科的创新研究方法，不断提高解决问题的能力。

课程内容涵盖数据科学基础、数据获取、数据处理与数据可视化；计算思维方法基础、树与图结构、优化问题求解算法、复杂问题建模与模拟算法；人工智能与机器学习算法基础、自然语言处理及应用、图像处理及应用、大型语言模型智能体及应用。

本课程将设立多个专题班，各班主讲教师将根据自身教学特色，结合不同院系专业领域，在课程内容中贯穿具有学科领域特征的典型应用案例，为学生提供多样化选择。

班级方向

看看你选哪个班？

方向：社会科学

教学班号：1
授课教师：陈斌

本班以计算社会科学作为应用主题，针对社会信息提取、社会网络分析、社会互动分析以及社会建模与模拟等领域，融合社交网络结构、同质性现象、小世界现象、博弈论基础概念、拍卖与匹配市场、两极关系及其平衡、从众与流行、表决议程设置等经典社会科学议题，阐释树图结构及其算法、复杂问题建模与模拟算法、数据处理方法、机器学习基础算法，最终经由综合案例阐述人工智能图像处理、自然语言处理以及大语言模型的应用方式。

方向：认知与心理学研究

心理健康应用

教学班号：2
授课教师：崔锦实

本班以认知与心理学及心理健康应用作为切入点，详细阐述经典机器学习与深度学习方法的基本思想及其在心理学量表、眼动、生理、视频、文本、脑电等多模态数据处理与分析中的运用，数据涉及发展心理学、临床心理学、以及认知神经科学等不同的领域。通过情感计算、自闭症早期筛查与治疗、压力与抑郁的检测与干预、认知与决策的计算建模等综合案例，介绍模式分类与识别、大语言模型与视频生成技术在心理学领域的实际应用与其潜在风险。

方向：时空数据、社科数据及金融数据的处理及应用

教学班号：3
授课教师：邓习峰

本班依托于时空领域（如交通）、社科领域以及金融领域（特别是股票数据）的真实数据，以实际工作中的真实数据为基石，通过数据案例分析推动学习进程。所涵盖的知识点包括：基础算法和数据结构，如线性表、数组与矩阵、栈与队列及其相关算法等；数据获取与数据格式转换；数据清洗与预处理；数据分析与可视化的基本方法；机器学习的分类、回归与聚类任务；深度神经网络与深度学习；自然语言处理中的预训练模型应用；以及大型语言模型与生成式人工智能的应用等。

方向：金融、通用

教学班号：4
授课教师：郭炜

本班通过应用案例强化计算思维能力与人工智能应用技能，诸如词梯、计算机下三子棋、编写程序仿照唐诗风格进行诗歌创作等通用案例，阐释数据抽象与面向对象特性、树与图结构及其应用；借由金融领域的客户信用评分模型、股票价格预测等案例，讲解机器学习基本算法，并通过综合性案例阐述自然语言处理的预训练模型应用、大语言模型与生成式人工智能应用以及图像处理的预训练模型应用。

方向：语言（中文、外语）计算、信息管理

教学班号：5

授课教师：刘扬

本班面向语言（含中文、外语等）类、信息管理类同学的学科专业需求，在基础知识、技能的讲授中穿插引入相关案例的介绍、分析，以加强对课程内容的理解学习。课程涉及的基础知识与技能框架包括：一、程序设计进阶：数据抽象与面向对象程序设计，网络爬虫与信息获取（含数据清洗、格式转换与预处理等），数据分析与可视化基础，图形用户界面（GUI）程序设计；二、数据结构基础：无结构、线性结构、树结构、图结构下的数据、算法及应用；三、机器学习应用：机器学习中的分类、聚类、回归、推荐算法及应用；四、深度学习应用：深度学习理论与技术基础，大语言模型及生成式人工智能应用等。和以上基础知识、技能配套的相关案例包括：运用NLTK等工具库的词法、句法解析及语义理解，网络信息的采集、分词、编目、索引及检索、推荐系统的构建，基于大语言模型的内容分析及个性化知识服务。

方向：新闻传播、国际关系、公共卫生

教学班号：6
授课教师：陆俊林、纪晓璐、陈沫

本班面向新闻传播、国际关系和公共卫生等学科领域的专业需求，依托数据可视化、文本分析、云服务器与网站设计、网络爬虫、大规模数据处理及API应用这六大核心模块展开教学。课程内容涵盖数据采集与预处理技术、关系图谱构建方法、统计分析方法、可视化设计等基础知识，同时介绍机器翻译、命名实体识别、文本聚类、情感分析等前沿人工智能技术在各专业领域的深度应用实践。通过Python数据分析工具链、云平台部署操作、大语言模型应用等技术实践，培养学生综合运用人工智能和计算思维解决专业复杂问题的综合能力。

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