【职场】【高校讲座】北京大学陆俊林《人工智能课程做通识课》（7）

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本文的报告部分是录像转成的AI文字

报告的题目是《人工智能课程建设探索与实践》

讲述者深入探讨了在教育领域中融入人工智能（AI）的方法，特别是在编程教育和跨学科应用方面，强调学生应通过AI辅助，主动编写和理解AI程序，特别是运用机器学习和深度学习算法的程序，从而降低非计算机专业学生参与的门槛，实现跨学科深度结合。AI在教学中的应用场景广泛，包括数据爬取分析、可视化设计、文本分析、个性化搜索引擎构建等，提高了学生的学习兴趣和实践能力。同时，AI在教育中扮演辅助角色，帮助学生理解概念、处理细节、进行总结和反思，优化和检查代码，但人的作用在做出微决策和解决特定问题时仍不可替代。北京大学的陆俊霖教授分享了关于人工智能课程建设的探索与实践，通过多层次的课程架构，满足不同学生群体的需求，强调计算思维、数据思维及人工智能应用能力的培养。课程设计注重理论与实践结合，鼓励学生利用人工智能工具解决实际问题，培养批判性思维和创新能力。通过与各院系合作，开设学科领域班，使教学内容更加贴近学生的专业需求，旨在让学生不仅了解AI，还能将其应用于各自的专业领域。

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人工智能通识教育的思考。

其实学生包括在医学影像处理，新闻的传播，国际关系的分析，还有交通、气象等等方面，学生都做了很多很有意思的工作。充分展现了与自己专业结合的一个状况，在这里还有我们相关参与这门课的老师，我也是几个平行班当中的一位，我也教一个班，我们还有十多位老师一直在上这个课，有一些不同的思考，也挑几条来跟大家进行分享。

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第一个就是关于专业交叉结合的方式，我们这个学期开了八个专项的专业的班级。其实之前我们在早期的计算概论C的时候，我们曾经在有一段时间也开设过这样的面向专业的。后来经过一段时间的事情有一定效果，但也遇到了难题，我们又改回到了通用的这个班级。在这一轮其实仍然有这么一个状况，所以这也有几位老师提出这样的观点，我们这个跟专业的交叉，重点不是让计算机方向、人工智能方向这些老师去跟主去做AI和各专业的结合的案例。实际上这方向理解终归是不够深入的，而是希望在比较成熟之后，我们应该是让各个院系的专业，自己这个专业的老师在课程教育中引入AI。用AI去解决他课程中的案例和问题，只有他们才是最专业的，当然这个是需要一定阶段的，我相信在各个学校这个实施当中，我们也都会经历这样的阶段。一开始还是需要计算机和人工智能专业方向老师来启动，来推动。哪怕我们这些案例没有那么贴合对方，相应的专业也没关系，先做起来最关键。

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第二步，我们接下来现在在做的我们希望就是说人工智能这些通识课，我们和各院系专业我们来共建。有这些专业的老师加入进来，每门课有一位两位老师，甚至两三位老师也可以来共建。我们这其实就已经做了，我们有一些人文社科的方向的老师加入到其中两三个班级，然后来做这样的建设效果就不错。所以在接下来我们希望就是建设更多的有不同专业的老师来参与的。然后到之后，我们希望这些东西已经逐步渗透到了各个专业当中去。我们计算机专业的人工智能方向的这个老师，逐渐的可能可以退出来。甚至或者我们在做更多的基础性工作，我们建立一些通用的模块，我们来讲这些通用的模块，或者把这些通用模块能够更好的融入到各院系的老师那去。随着几年的建设，只有这样才能让人工智能通识教育可能能够更好的发光发热，能在更大范围内影响到更多的同学。当然这是一个实施的过程，我们需要比较长的时间才能够实现。

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第二个很重点的就是说我们希望除了运用AI工具，这个工具包括大模型里面问答，包括一些现实中已经做好了人工智能的辅助的做图、做分析等等，制作各种效果的。这些工具以外，我们觉得很重要的是要在人工智能的帮助下学会编写人工智能的程序。这个要点其实是两个，要在人工智能的帮助下编程，更重要是编写人工智能程序。就是之前其实也编程也编程到有了人工智能帮助以后，我们不是不编程，我们要编程，这是刚才讲过的。这里很重要一点就是编的不是以往的程序，是新的人工智能程序，或者我们就叫做AI程序。

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AI程序是什么呢？就是使用了这些机器学习、深度学习这些相关人工智能相关算法的程序。这些就是新的东西。以前程序不使用这些算法，我们在做的其他的事情。我们有了人工智能帮助，让更多同学能够主动去编写人工智能的程序。因为现在有了生成式的人工智能，就这些大语言模型辅助编程的，让学生去写这些人工智能相关的算法的门槛已经大大降低了。你有了一些初步的基础就可以用好这个。所以这个是之前很多老师也好，学生也好，可能没有想到或者会有一定的回避的。

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我们有了人工智能以后，我们觉得在人工智能通课程，尤其在高水平的高校，高水平学生面前，我们希望能够做到让AI辅助编程，而且能够多写人工智能的这个程序。还有是在这个学习的过程中，我们鼓励学生不但是要用好人工智能的工具，而且用鼓励学生用人工智能来学人工智能，有几个层次，一个是用人工智能来理解好概念，以前我们需要花很多时间去分析概念，而且这些概念都只在特定的教科书上有啊。教科书又是面向不同层次的，像之前计算机的这些教科书讲人工智能教科书如果是面向人工智能相关专业的，它往往会比较深这个深的一方面是因为这些学生有基础，第二方面讲的深入，讲的难，讲的多是为了以后更好的用这些概念去学习后面的事情。概念的作用是为了之后能够泛化，或者叫做可以举一反三，更好去理解。但是如果你后面不需要用到那么多，那你不需要学那么多概念，那么学哪些概念？怎么去理解这个概念？现在有了人工智能，其实很好的能帮大家来整理，能够来对比，包括像右边你看这些几种算法的比较，我们就用人工智能就可以很好的整理出来。还有就是细节，如果你之前在课堂上也好，在实践中也好，很难去把很多细节都给展现出来，而且每个人遇到的细节还是不一样的。

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现在有了人工智能，相当于一个实时的导师和助教，能够帮你很好的去把各方向你希望能够了解，需要掌握的这些细节都可以去探究出来。在我们学校也开发了多套的不同的面向不同学科不同方式的人工智能的导学的平台，或者叫助教的平台，既可以帮助老师也可以帮助学生，这个我觉得还是非常有用处的。然后用人工智能进行总结，从大篇幅当中去提取出来东西来进行总结，这也是很重要很好用的。以及用人工智能来进行反思，自己想的到底对不对，有没有缺漏，这么想合不合适？人工智能的反思是很好的一个工具，特别我们还是强调用人工智能写代码优化代码，检查代码的错误，这个时候还是替代不了人。还是那句话，从我们目前看来，这个还需要比较长的时间才能让人工智能真的很好的去写程序，去完成功能。这个时候人的在小的这个范围下的决策，或者我们可以称为叫微决策，仍然是非常的重要。

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在这个过程中，我们还需要注重引导学生的去反思，在这个课程中我们还要很重要的一点就是这个反思一定是要有深入的接触才能反思。浮于表面的了解一些概念，那些再有的反思也不是没有，那么反思也是浮于表面的，没有真实的感受作为基础。学生用了这些用大模型来辅助编程了，用大模型来实现了很多功能。

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甚至让他用大模型去用他的智能体agent或者去调用它的大模型，去一个一个真实的，不要用在对话框聊天机器人那种界面，真的去调用它。这些我们在课堂上学生都会用了，用了以后他才是有真实的感受，这些大学模语言模型到底有什么缺陷，你应该怎么去应对？以及这些我们平常经常说的幻觉到底是怎么产生的？它背后的这个逻辑问题到底是什么样的？现在在改进的过程中到底改进了怎么样？哪些变好了，哪些还是不足？这些都是在学生用的过程中，他们有了真切的体会，就真能提出问题来，而且能规避的也能够知道哪些是可以做到的，哪些可能短期内做不到。还有现在生成式人工智能的一些其他缺陷，它可能很难解释它到底为什么这么做，以及它计算成本可能很高，我们要说一点，我们对此还是要有信心的。

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深层的人工智能它可以解决很多问题，其实它其实是反方向在做的。就我们现在之前的这么多年的学习，一直注重的其实是一个自底向上的过程。我们要了解每一个原理，每一个基础的概念，了解简单的方法，把简单的方法再去学习复杂的方法，再有更复杂的步骤，最终搭建出一个很大的系统，解决一个很难的问题。我们都是自底向上来做学习，来做教学的。这个时候其实受限于我们学习的时间，也受限于我们计算的能力，包括我们脑子的计算能力，你很难真的让大多数学生去真的去解决很复杂的问题。

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深层人工智能其实很大程度上它是一个自顶向下的过程。它涌现出了一定智能以后，它就解决一个系统性的问题。它真的给你解出来了。它至于具体的每一步是怎么做的，解释的没有那么清楚，其实这就是反过来，这就是你那些简单的方法学习以后，为什么解决不了那些复杂的问题。因为可能他它能解决，但是它计算的量太大了，需要巨量的计算成本和特别长的计算时间。包括我对我们这个脑子也好，我们能操作计算机也好，可能都很不现实。

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这个时候反的一个方向过来的事情，他必然要牺牲掉一些可解释性，但是他就是把结果做出来了，就是因为正向的那个方法可能对这些问题成本太高，时间成本、资源成本都太高了。所以我们要一方面接受它，二方面我们想办法去解释它。或者还有一些就是我们可以用确定性方法，以前学过的确定方法去做的，避免都来用生成式人工智能来做。真的是大规模的，或者那种真的复杂到没办法用可解释方法做的，我们再转过来用人工智能来做，这个是都是要来做取舍的。所以后面怎么去弥补大模型一些缺陷，这些同学也都能够提出自己的一些想法，再有就是讨论了很多的人工智能与伦理，还有学术规范等等，这些也是我们要尽量避免，不要空对空的来讲，都要在实践当中来学习，实践当中提出真知灼见。

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这个就是我们在人工智能领域做的通识课建设的一些实践的情况。这个工作，其实虽然之前有很多的基础，也做了多年的实践。但总的来说还是在刚刚建设当中有很多不足之处，从另一个角度讲，这也是人工智能给我们带来的一个重大的影响，或者很大的一个好处。就是这个社会从各个年龄层段或者各个知识的层面，从大学教授到大学生，到中学生、小学生和老师和其他的人，它都面临着人工智能的冲击。几乎我们所有的人可能都在同步的学习人工智能。我们希望我们能够更好的去运用好人工智能，推动我们社会的进步，推动人才培养的前进，推动我们整个人类学识也好，我们的经验、我们的技能、我们的科学研究，我们对这个社会的认识能够更进一步。好，我的分享就到这里，谢谢大家。

你错过了多少次机会？

请扪心自问：

那个你觉得可能是骗局的机会，是否改变了你身边某些人的命运轨迹从而让你后悔不已？

那个你因恐惧而拒绝的挑战，是否本可以突破自己并展示你的潜力？

那个你因懒惰而放弃的学习机会，是否本可以为你打开新世界的大门？

大多数人错过机会的原因，不是机会没来，而是当机会来临时，他们认不出来，或者不敢行动。

七次机会的奥秘

根据对数千位成功人士的研究，我发现人生中真正能改变命运的机会大致有七次：

• 教育选择机会：它决定了你的起点和思维方式
• 职业转折机会：它可能彻底改变你的发展轨迹
• 人际连接机会：对的人可以为你打开无数扇门
• 投资布局机会：财务自由的关键一步
• 自我提升机会：当所有人都在原地踏步时，你却在进步
• 创业创新机会：打破常规，创造自己的规则
• 危机重生机会：在低谷中找到新的可能

而最令人震惊的是：你只需要真正把握住其中的一次，就足以改变命运！

如何识别和把握机会？

马云说过：“机会就像空气一样，无处不在。”

那么，为什么有些人能够抓住机会，而有些人却总是与之擦肩而过？

保持敏锐的观察力

成功人士总是对周围的变化保持高度敏感。他们关注行业动态，社会趋势，甚至是身边小事中蕴含的可能性。

巴菲特每天阅读500页的材料，不是为了打发时间，而是为了在信息的海洋中捕捉到其他人看不见的机会。

培养决断力和行动力

机会往往稍纵即逝。当它出现时，你需要有迅速做出决策并采取行动的能力。

亚马逊CEO贝索斯有一个著名的"70%原则"：如果你有70%的信息可以做决定，那就立刻行动，不要等到100%。

建立强大的人脉网络

许多机会是通过人际关系传递的。你的圈子决定了你能接触到的机会质量。

LinkedIn创始人霍夫曼说："你的人脉就是你的净值。"这句话道出了人脉的真正价值。

持续学习和自我提升

只有不断提升自己，才能配得上更好的机会。当机会来临时，准备好的人才能抓住它。

此刻，你的机会可能就在眼前

读到这里，你是否感到一丝震撼？是否开始反思自己错过了多少机会？

别担心，因为真正的机会从不嫌晚。

此刻，当你读完这篇文章，可能就是你的一次机会。它提醒你重新审视生活，开始行动，为下一次机会做好准备。

记住：人生中有7次改变命运的机会，而你只需抓住一次，就足以翻身。

如果这篇文章对你有所启发，请别忘了点赞、评论、关注分享你的感受。也请将它转发给那些正在迷茫、需要鼓励的朋友，也许这就是他们等待已久的那次机会。

你的每一次行动，都可能是命运的转折点。从现在开始，别再错过了。

🍑 碰上好的大量知识点的视频想把里面的字幕拼成上图的样子？

1 准备截图工具，
我一般是使用faststone Capture
下载地址见资源下载
2 第一张图一般截一个全的带脸的

后面的就截字幕的部分就可以了。我一般是设置一个重复截的快捷键。其实不用严格的与第一张同宽。拼图工具会调整为同宽。

3 整理检查所有图片，看看是不是截图有重复，有遗漏。

4 打开工具拼合

完成！

总结及资源下载

截图工具：
系统如何让截图带鼠标指针，推荐两款可以带鼠标指针截图的软件-faststone Capture

另一个截图工具
系统如何让截图带鼠标指针，推荐两款可以带鼠标指针截图的软件-Snipaste

本文章里面所使用的字幕拼接工具：
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【工具】图片拼接-支持jpg格式，一般用于拼接一个视频里的N多字幕

选择了也要努力，没有远虑必有近忧！

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