人工智能
竞赛课程
中级
2026年（第31届）全国广播电视技术能手竞赛人工智能专业大纲课程。本课程重点培养广电专业人才在人工智能、大模型、智能体（Agent）及垂类AI工具在内容生产、内容审核、智能媒资、智慧运维与安全管理等广电核心场景中的工程应用与故障排查能力。
39
章节185
知识点中级
难度课程大纲
-
1 1.1 人工智能基础知识点：
- 人工智能基本概念：人工智能、机器学习、深度学习、神经网络、生成式人工智能、判别式人工智能
- 大模型基本概念：参数规模、预训练、监督微调、对齐训练、推理
- 多模态人工智能基本概念：文本、图像、音频、视频、跨模态理解与生成
- 人工智能系统基本组成：算法、数据、算力、工具链、应用场景
- 人工智能常用评价指标：准确率、精确率、召回率、F1值、鲁棒性、一致性、幻觉、可解释性
- 人工智能典型应用形态：智能问答、知识检索、智能体、内容生成、辅助决策
- 人工智能应用中的基本风险：错误输出、事实幻觉、偏见歧视、隐私泄露、安全失控、责任边界不清
-
2 1.2 大模型基础知识点：
- Transformer架构基本原理
- 注意力机制、位置编码等基本概念
- 大模型训练的一般过程：预训练、指令微调、偏好对齐
- 文本大模型、多模态大模型、视频生成模型的基本特点
- 模型压缩、量化、蒸馏、轻量化部署等基本概念
- 国产主流大模型的发展情况及典型特点
- 大模型推理服务、接口调用、工作流编排等基本概念
- 大模型能力边界：上下文长度、知识时效性、工具依赖、推理稳定性、专业知识覆盖范围
-
3 1.3 数据与系统工程基础知识点：
- 数据采集、标注、清洗、质检、分级分类等基本概念
- 训练数据、验证数据、测试数据的作用与区别
- 向量数据库、知识库、RAG的基本原理
- API、SDK、模型服务、中间件、工作流平台等基本概念
- 本地部署、私有化部署、云端调用、边缘部署等部署方式
- 计算资源基本概念：CPU、GPU、NPU、显存、吞吐量、并发量、时延
- 人工智能系统的一般工程架构与运维要求
- 人工智能系统接入业务系统时的数据流、权限流、日志流和责任链路
-
4 1.4法规文件知识点：
- 《中华人民共和国网络安全法》
- 《中华人民共和国数据安全法》
- 《中华人民共和国个人信息保护法》
- 《关键信息基础设施安全保护条例》
- 《网络数据安全管理条例》
- 《生成式人工智能服务管理暂行办法》
- 《互联网信息服务深度合成管理规定》
- 《互联网信息服务算法推荐管理规定》
- 《人工智能生成合成内容标识办法》
- 《网络安全审查办法》
- 《人工智能安全治理框架》2.0版
-
5 1.5 技术标准与规范知识点：
- 要求了解人工智能、大模型、生成式人工智能服务、AIGC内容标识、算法安全、数据安全、网络安全等相关标准的基本内容、适用范围和典型应用场景。
-
1 2.1 大模型应用技术知识点：
- 提示词工程基本方法：角色设定、任务分解、约束输出、结果校核
- 检索增强生成（RAG）基本原理与适用场景
- 智能体基本原理：任务规划、工具调用、记忆管理、多轮交互
- 智能体安全风险：自主行为失控、权限滥用、工具调用边界
- 模型微调与知识增强的基本方法
- 结构化输出、表格生成、报告生成、代码辅助等应用方式
- 模型服务调用、权限管理、日志审计等工程实现方法
- 大模型输出质量控制与结果复核机制
- 智能体在办公、内容生产、技术运维、安全研判等场景中的规范应用要求
- 大模型与行业知识库、业务系统、工作流平台协同应用的基本方法
-
2 2.2 模型安全与数据安全知识点：
- 模型越狱、提示词注入、工具滥用、敏感信息泄露等风险
- 训练数据投毒、脏数据、偏差数据和数据污染问题
- 权限控制、沙箱隔离、日志审计、输出过滤等安全措施
- 模型调用过程中的安全边界和责任边界
- 本地部署与联网调用模式下的风险差异
- 人工智能应用的风险评估、测试评估和持续整改机制
- 数据采集、使用、传输、存储、共享、销毁过程中的安全要求
- 个人信息、重要数据、敏感业务数据在人工智能应用中的保护要求
- 生成式人工智能服务、深度合成服务、算法推荐服务等业务场景中的合规要求
- 人工智能安全治理框架在模型安全、数据安全、应用安全、内容安全中的应用
- 网络安全、数据安全、个人信息保护、关键信息基础设施安全保护等要求在人工智能应用中的适用场景
- 生成式人工智能服务、深度合成服务、算法推荐服务在内容生成、内容分发、内容审核中的安全治理要求
- 人工智能应用涉及重要数据、个人信息、业务敏感数据、训练数据和日志数据时的合规使用要求
- 人工智能系统上线前安全评估、运行中监测审计、风险事件处置和整改闭环的基本要求
-
3 2.3 广电视听行业人工智能应用
-
4 2.4 前沿发展动态与风险案例知识点：
- 多模态大模型和视频生成模型发展动态
- 智能体在办公、生产、运维和安全场景中的应用趋势与安全风险
- 人工智能在网络安全中的应用与风险
- 大模型本地化部署、工具调用、自主执行等新型风险案例
- 广电视听行业人工智能应用安全风险案例：深度伪造换脸、AI生成虚假新闻、AI魔改经典作品、虚拟数字人违规使用、AIGC内容标识缺失等
- 人工智能生成内容传播过程中的失真、篡改、误导、二次加工和跨平台扩散风险
- 典型风险案例的识别、研判、处置、复盘和整改方法
-
1 3.1 大模型应用基础操作知识点：
- 大模型交互的基本方法：提问、追问、指令约束、输出格式控制
- 大模型服务平台的基本使用
- 知识库构建与检索的基本操作：文档导入、切分设置、检索与引用
- 日志文件、告警数据、配置文件等运维数据的格式识别与内容理解
- 多轮对话中的上下文管理与信息递进
- 智能体的任务规划与工具调用
- 工作流编排与多步骤自动化执行
- 大模型输出的事实核验与结果复核
-
2 3.2 面向广电业务的提示词设计知识点：
- 面向内容生产、内容审核、故障诊断、原因分析、漏洞查找、应急响应等任务的提示词设计
- 结构化输出与格式约束：分析报告、处置方案、风险清单、操作步骤
- 复杂任务分解：从“全链路方案设计”到“先搭建再生产后审核”
- 多轮迭代与结果校核：交叉验证、事实核验、错误纠偏
- 结合技术标准和历史案例辅助研判的提示词策略
-
3 3.3 知识库构建与专业信息检索知识点：
- 技术标准、运维手册、应急预案、内容审核规范等文档的导入与索引构建
- 告警代码、故障案例、安全事件、违规内容特征等结构化数据的整理与入库
- 检索策略优化：关键词设计、语义匹配与精确检索结合
- 检索结果的引用、溯源与可信性判断
- 知识库在内容审核、故障诊断和安全评估中的应用
-
4 3.4 运维保障与安全防范场景
-
5 3.5 内容生产与审查场景
-
6 3.6 综合应用能力知识点：
- 多道实操题目的衔接与信息复用
- 基于知识库的智能问答与辅助研判
- 工作流编排实现多步骤自动化分析
- 面向复杂广电场景的综合问题解决