第 1 讲　课程导论

欢迎来到《人工智能应用基础》的第一讲。这一讲没有公式推导，也不设门槛：你要做的是看清这门课的全貌，然后亲手与 AI 完成三次对话——这门课的一切，都从你的第一次提问开始。

一、本讲学习目标

完成本讲后，你应该能够：

1. 说清本课程的内容地图（五个能力阶段、16 讲安排）与考核方式，知道每个阶段要求你"会"什么；
2. 完成至少 2 个 AI 对话工具的注册登录（互为备份）；
3. 完成"AI 三连"三次首次对话并记录感受，建立对 AI 能力与局限的初步体感。

二、课前准备

• 无需编程基础：本课程不教写代码，教的是"调度"——把任务说清楚、把结果验收好。
• 无需提前准备材料；课堂上会发放AI 使用日志模板，并安排一份 2 分钟学情问卷。
• 建议带上一部能接收验证码的手机（或可登录的校园邮箱），工具注册将在课堂上由教师引导完成。
• 可选观看：课程资料包内的授课视频《什么是生成式人工智能 · 1. 欢迎》。文件位置：授课视频资源/什么是生成式人工智能/1.欢迎.mp4，时长约 7 分钟。不作要求，感兴趣可提前打开看看。

三、核心概念精讲

1. 这是一门什么课：从"会聊"到"会集成"

这两年，AIGC（AI Generated Content）——用 AI 生成文本、图像、音频、视频等内容——已经从新闻里的热词，变成许多同学查资料、改文字时的日常工具。但多数人对它的使用，还停留在"一问一答"。这门课想带你往前走一步：像一位项目主管那样，把任务交给 AI，并把结果验收到手。你不需要会编程——物理系学生的优势恰恰在这里：拆解问题、控制误差、核验结果，这些训练出来的直觉可以直接迁移到与 AI 的协作中。

全课程沿一条能力主线展开：会聊（提问与对话）→ 会派（规划与分解）→ 会调度（指挥 AI 操作本地工具）→ 会创作（多模态生成）→ 会集成（综合项目）。16 讲分为六个模块，就是六级台阶：

今天你站在第一级台阶"会聊"的起点。表中模块 D 的主角将在第 8 讲正式登场，先按下不表。

2. 先认识两位主角：Chatbot 与 Agent

上面的工具版图里，有两个词会贯穿整门课：

Chatbot（聊天机器人）：以对话问答为主的 AI 助手，擅长"说"——解释概念、润色文字、出主意、陪你头脑风暴。智谱清言、DeepSeek 的对话框就是它的典型形态。

AI Agent（智能体）：能接任务、自主规划步骤、调用工具并交付成果的"数字同事"，擅长"做"——你给它一个目标，它自己拆步骤、动手执行，最后交付一个实实在在的成果：一份文件、一张图表、一个网页。

一个类比：Chatbot 像电话那头的咨询顾问，再专业也只动嘴；Agent 则像能进实验室帮你搭装置、跑数据、出报告的实验员。本课前 8 讲主要与 Chatbot 打交道、练"会聊"；第 8 讲起请出 Agent，练"会调度"。

3. AI 工具版图一图览

先破一个常见误会："AI 是这两年的新东西。"其实 AI 早已在你身边运转多年：每次网页搜索的排序是 AI，刷卡时后台判断"是不是本人交易"的是 AI，电商与视频平台猜你喜欢什么的推荐系统也是 AI。有研究者估计：很多人每天不知不觉要用上几十次 AI。真正的变化在于——过去搭建这类 AI 系统又贵又慢，只有大公司做得起；生成式 AI 把许多 AI 应用的搭建成本大幅拉低，于是 AI 产品迎来了爆发。生成式 AI 的新意可以用一句话概括：它擅长"生成高质量内容"——文本、图像、音频三类。你在这个学期会逐一亲手用到它们。

市面上的 AI 工具名目繁多，按"能做什么"分成四类就清楚了。本讲先混个脸熟，各类工具都会在对应讲次正式登场：

4. 成绩怎么算：考核方式一览

本课程采用过程性考核 + 期末综合项目路演。先说结论：每一次动手都有回报——期末项目不是最后一周的突击，它在第 7 讲就发布，此后每讲的课堂产出都是项目素材。

注意这份考核表的两个设计意图：其一，作业"取最好的 8 次"，是鼓励你大胆尝试、不必怕出错；其二，日志与诚信规范本身占分——过程与诚信也是成绩的一部分。

5. 学术诚信四条与《AI 使用日志》

第一课就把规矩讲清楚。以下四条浓缩自课程《学术诚信与 AI 使用规范》，全课程有效：

与声明配套的日常习惯，就是开头提到的 AI 使用日志：它像实验课的原始记录本——不追求漂亮，只要求真实、及时。模板共五栏：

从今天起养成的这份记录，将一路陪伴你到期末——第 16 讲的作品集归档，就从日志 v1 开始。

四、物理场景案例演示

课堂开场，教师会现场演示一次"惊鸿一瞥"——只说一句话，让 AI Agent 生成一个"单摆运动"科普网页，并在浏览器中打开。今天你只需要看懂"发生了什么"；亲手做到，是第 8 讲的事。

请制作一个"单摆运动"科普网页 index.html，面向刚学完简谐运动的本科生：
① 用一段文字介绍什么是单摆，说明小角度摆动近似（摆角小于约 10°）；
② 给出周期公式 T = 2π√(L/g)，并解释"摆长越长、周期越大"；
③ 附一张周期速查表：摆长 0.5 / 1.0 / 2.0 米对应的周期（g 取 9.8 m/s²）；
④ 配一段摆动动画：摆球做小角度简谐摆动。
单文件 HTML，全中文，风格简洁，手机上也能读；公式用 MathJax（CDN）渲染。完成后在浏览器中打开给我看。

生成文件：pendulum_popular.html（单文件，动画与交互为内嵌 JS，公式用 MathJax CDN 渲染，首次打开需联网）
内容验收：① 单摆科普与小角度近似（摆角小于约 10°，公式周期偏差小于约 0.2%）
② 周期公式 T = 2π√(L/g)，并解释"摆长越长、周期越大、与摆球质量无关"
③ 周期速查表已逐项核算：0.5 / 1.0 / 2.0 m → 约 1.42 / 2.01 / 2.84 s（g = 9.8 m/s²，比值 √2 ≈ 1.41 吻合）
④ canvas 摆动动画：θ(t) = θ₀·cos(√(g/L)·t)，θ₀ = 10°，按真实物理时间播放，摆长滑杆 0.5–2.0 m 可调

（完整源码可在打开的网页中按 Ctrl+U 查看）

再拆一层：刚才那位助手"想"的部分，靠的是大模型（LLM）；"动手生成文件、打开浏览器"的部分，靠的是工具调用机制——其中原理正是第 8 讲《认识 AI Agent》要揭开的谜底。这门课结束时，你将能独立完成比这更复杂的作品：从数据分析报告到科普短视频。

五、应用场景案例演示

第四部分的"单摆网页"展示了 AI Agent 在学习场景里替你查资料、做教具的可能；这一节把镜头转向创作场景：依旧只说一句话，让 AI Agent 交出一件完整的交互式可视化作品——「粒子玫瑰」。你依然不需要看懂代码，只需要感受两件事：一句话的"工作量"有多小，作品的完成度有多高。

左右分屏粒子花束程序：用 Three.js 写单 HTML 文件，左右分屏，左侧滚动展示运行代码，
右侧立方体线框内渲染粉红-酒红渐变粒子花束，封装对应粒子类，粒子缓慢自转、
流动闪烁、边缘轻微飘散，用自定义着色器做发光效果，代码打开就能直接运行。

生成文件：particle_rose.html（单文件，约 4.6 万颗粒子一次绘制）
作品验收：① 左右分屏：左侧自动滚动展示运行源码（语法高亮 + 行号，可暂停、可复制）
          ② 右侧立方体线框展柜：主花 + 环列玫瑰 + 下垂短支 + 花苞 + 绿茎绿叶
          ③ 自定义 GLSL 着色器：粒子发光、流动、闪烁与花瓣边缘飘散
          ④ 花束缓慢自转；支持拖拽环绕视角与鼠标视差

六、课堂实操任务单

本课程的任务采用「保底任务 / 进阶挑战」双层设计：保底人人完成，进阶量力选做。今天不追求"问得好"，目标是建立"AI 能做什么"的第一手体感。每一项对话都要随手截图——课后作业要用。

请解释物理概念"熵"，分两段输出：
第一段"高中生版"：不超过 200 字，配一个生活化的例子；
第二段"物理系版"：不超过 250 字，请涉及微观状态数与热力学第二定律。
两段分开，并各用一句话说明两版解释的差别。

我是物理学院大二学生。本周要做：力学作业（周三交）、普通物理实验预习报告、
英语阅读 2 篇；周三下午有体育课，周末想留半天休息。
请帮我排一张周一到周日的学习安排表，标注每天的建议任务和弹性时间，
并用一句话说明这样安排的理由。

课堂讨论环节：哪些回答惊艳、哪些翻车？随手记进日志——这些素材将在第 3、4 讲直接复用（找茬实验与提问改写都用得上）。

七、常见坑与翻车案例

• 坑①　把第一次回答当标准答案：AI 的概念解释可能"看着像对、细究有错"——第 3 讲你将专门训练找它错的眼睛。解法：凡要写进作业的结论，顺手用教材或课件核对。
• 坑②　一次不满意就判"AI 不行"（或一次惊艳就封神）：单次回答受问法与随机性影响——就像单次测量不能定结论，多次重复测量才能减小偶然误差。解法：同一个问题换 2–3 种问法再评价。
• 坑③　对话不留记录：作业要交《AI 使用日志 v1》，而对话窗口一关，记录就散落在各工具的历史里，甚至找不回。解法：边对话边截图，当场存进一个"第 1 讲"文件夹。
• 坑④　只注册一个工具：某个工具偶尔维护或响应慢，整节课就停摆。解法：至少两个工具互为备份（这也是学习目标之一）。
• 坑⑤　让 AI 替你完成需独立完成的部分：这越过了学术诚信四条中的"禁止"线。解法：拿不准算不算违规时，先问老师，并在《AI 使用声明》里如实写明用途。

八、课后作业

九、进阶拓展（选学）