模块一：日常场景中的 AI 应用

模块二：弱人工智能（ANI）核心概念

模块三：计算机视觉技术与应用

• 基础能力：赋予机器图像识别与分析能力，实现 “看” 的功能。
• 典型应用：刷脸支付、美颜相机肤质分析、抖音 AI 换脸、3D 试衣镜。
• 延伸领域：安防监控人员识别、医疗影像分析、文物数字化修复（如长城 AI 建模），并探讨 AI 换脸的伦理风险。

模块四：语音识别与自然语言处理（NLP）

• 语音识别：以小德地图语音导航、微信语音转文字、智能音箱声控为例，解析机器 “听懂” 指令的技术逻辑，说明其作为 NLP 分支的特殊性（因涉及声学信号处理单独归类）。
• NLP 核心：聚焦文本理解与生成，应用于智能助手（麦咭精灵）、机器客服（Siri / 小冰）、文章生成器及作文评分系统，厘清与语音识别的从属关系。

模块五：推荐系统原理与风险

模块六：知识总结与考点梳理

课程特色

• 场景化教学：以生活案例串联技术原理，如麦咭精灵唤醒对应语音交互，抖音换脸关联计算机视觉。
• 技术伦理结合：在讲解 AI 换脸、推荐算法时融入行业风险思考，培养全面认知。
• 知识分层清晰：从应用场景到技术底层逐步深入，适配入门学习与备考需求。