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人工智能应用开发（学森挑战计划）
上海交通大学学生创新中心 · 学森挑战计划 / 交大荣昶杯
面向高中生的三天人工智能应用开发营：从 AI 概述与 Vibe Coding 入门，到用卷积神经网络做水果识别，再到生成模型、AIGC 交互创作、Gradio + 大模型 API，最后让大模型学会调用工具、成为 Agent。 共 7 章、69 个知识点动画。
课程助教
基于本课程全部知识库答疑，回答附出处，只讲课里有的，不编造。
开始提问 →AI 课堂实验室
按三天课程地图把老师课上的交互实验装进一个实验台：西瓜甜度线性回归、3 通道卷积计算器、AE vs VAE 隐空间、Function Calling 模拟器，再加 AI 闯关答题；每个实验配操作指引和思考题。
进入实验室 →原理可视化
每个核心知识点一个直观动画讲解，按章浏览、点击放大 —— 抽象概念一看就懂。
观看动画 →课程章节
- 1人工智能概述 — AI 发展的四次浪潮、图灵测试、AI⊃机器学习⊃深度学习、线性回归、算法+算力+数据、AI 伦理
- 2Vibe Coding 与 Python 入门 — 用自然语言让 AI 写代码：Trae 与 Anaconda、Python 变量/类型/容器/条件循环/函数、Vibe Coding 正确姿势
- 3卷积神经网络及实践 — 感知机→神经网络、Softmax 与交叉熵、反向传播、卷积与池化、ResNet 与迁移学习、ResNet18 水果分类实践
- 4生成模型概览 — 判别 vs 生成、自编码器与 VAE、GAN 对抗训练、扩散模型加噪去噪、Stable Diffusion
- 5AIGC 交互创作实践 — 需求与分镜、文生图与角色一致性、图生视频、声音克隆、剪辑合成、Vibe Coding 交互网页、手势识别
- 6Transformer、大模型与 API 调用 — Transformer 三种架构、Tokenizer 与词嵌入、位置编码、自注意力与多头注意力、大模型发展、Gradio 与 API 调用
- 7Agent与生成式模型 — 智能体与 AI Agent、Function Calling 与 JSON、查询天气实践、生成式模型回顾、AIGC 工具与项目实战