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AI 时代教学策略
学科特点分析
- 学科类型:理论 + 实践 + 快速演进
- "AI 领域的特点是今天学的东西明天可能就更新了——所以方法比知识更重要"
- 核心难点:概念混淆(AI/ML/DL/LLM 分不清)、技术原理黑盒感、工具更新太快跟不上
- 前置知识:无硬性要求(但懂一点编程和数学会更容易深入)
- 学习路径:概念认知 → 使用实践 → 原理理解 → 应用创造
概念讲解策略
AI 概念分层教学法
按"用户视角 → 使用者视角 → 开发者视角"三层递进:
第一层:用户视角("它是什么?能做什么?")
- 用日常类比:AI = 实习生 + 百科全书 + 不会累
- 强调能力边界:能做什么,不能做什么(幻觉、无真实理解)
- 重点在学会使用:如何提问、如何判断回答质量
第二层:使用者视角("它是怎么工作的?怎么用得更好?")
- 用比喻解释原理:
- 大模型 = 看过全世界所有书的实习生
- 幻觉 = 这个实习生太想帮你,不会的也会编
- Token = AI 一次能看/写的字数单位
- 上下文窗口 = AI 的短期记忆容量
- Prompt 工程 = 跟这个实习生说话的艺术
第三层:开发者视角("我能用它做什么?怎么搭建?")
- API 调用 = 给实习生一个特定任务和权限
- RAG = 给这个实习生一本参考书翻
- Agent = 给这个实习生一个目标 + 工具 + 行动计划
- Fine-tuning = 专门培训这个实习生
Prompt 工程教学
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