大学教学
从真实问题、真实数据与反思性实践中学习 AI。
面向应用型学习者，兼顾概念理解、工具实践与负责任判断。
《人工智能导论》面向非计算机专业学生，以实践问题为起点，采用酒店与服务业情境，把 AI 素养理解为技术认知与负责任决策能力的结合。
WorkBuddy 专家团 · 章节到图谱
知图 · 教学工作台
上传章节并准备任务包，交给 WorkBuddy「知识图谱专家团」建图或设计教学，再导回成果，核对证据、审核关系、归并实体、计算与导出。
在线课程 · 中英双语
AI 导论 · 交互式教学
从人工智能基础到生成式 AI、伦理与学习实践，阅读 7 个章节，动手探索线性回归、神经网络与 K-means 聚类。
2026 秋季 · 16 次课 · 32 学时
AI导论及其在酒店管理中的应用
以 ABC 智能酒店为贯穿案例，完整学习 Python、数据分析、机器学习、可视化、WorkBuddy 智能体与 AI 治理。课件包含中英双语内容、互动实验、即时测验与项目验收。
课程知识图谱 · 概念与应用
AI导论：核心概念与知识关系
从数据、机器学习到大语言模型与智能体，理解主要概念如何联系，并用酒店管理问题帮助理解。可按章节查阅、搜索概念或沿关系探索，回到原课文核对。
01
课程体验
基础
人工智能导论
通过情境连接 AI 概念、数据思维、模型局限与智能系统的社会影响。
可视化
看见酒店数据中的模式
通过交互式练习把运营数据转化为可解释的视觉证据。
建模
不以黑箱方式学习聚类与回归
在应用情境中比较模型输出、假设与决策后果。
语言
酒店评论文本分析
借助自然语言处理讨论顾客体验、负面信号、偏差与解释。
02
学习支持
教师主导
小酒 AI 学习助手 · V3.0
通过追问、证据提醒和思考脚手架支持学习，评价与最终判断仍由教师负责。
03
教学原则
01
从重要问题开始
先明确学习问题与证据需要，再引入工具。
02
让模型局限可见
讨论假设、不确定性、错误与解释责任。
03
把反思放进流程
学习成果既包括输出，也包括推理、修正与负责任使用决策。