大数据与人工智能：AI Native 交互式学习

作者

杨志宏

发布于

2025年12月17日

前言

欢迎来到《大数据与人工智能：AI Native 交互式学习》课程在线讲义。

课程简介

本课程专为新闻学专业大二学生设计，旨在打破对代码的恐惧，建立“人机协作”的思维模式。课程采用“工具优先 (AI First) | 场景驱动 | 开源共建”的核心理念，将自研工具 ap-cli 深度嵌入“教与学”的闭环中。

核心教改亮点

  1. “用 AI 学习 AI”的闭环：学生不只是听课，而是通过 ap-cli 的“地图-解释-测验-追踪”模式进行自适应学习。
  2. “开源共建”式教学：课程的终极目标之一是让学生读懂 ap-cli 的源码，甚至为其提交一个 Pull Request，实现从“使用者”到“开发者”的转变。
  3. 工具链协同：Trae (IDE) + Claude (Agent) + AP-CLI (Scaffold) 构成了现代化的 AI 开发流水线。

学习目标

通过16周的学习，你将能够：

  • 掌握 AI 开发工具链：熟练使用 Trae, GitHub, Claude 以及我们的自研工具 ap-cli。
  • 具备数据新闻能力：掌握数据爬取、清洗、分析及可视化的全流程。
  • 理解 AI 原理与伦理：祛魅机器学习与深度学习，理解算法偏见与新闻伦理。
  • 开发 AI Native 应用：完成综合项目，甚至为开源社区贡献代码。

讲义结构

本讲义严格对应课程的16周进度：

  • 第一阶段：AI 时代的数字生存与工具链觉醒 (Week 1-4)
  • 第二阶段：数据新闻实战——从采集到可视化 (Week 5-8)
  • 第三阶段：解密黑盒——机器学习与神经网络 (Week 9-12)
  • 第四阶段：AI Native 应用开发与开源贡献 (Week 13-16)

准备好了吗？让我们开始这段 AI Native 的探索之旅！