《文科生零基础AI编程：快速提升想象力和实操能力》是由清华大学新闻学院与人工智能学院新媒沈阳团队陶炜博士生领衔撰写的前沿指南。该文档聚焦于AI技术的创新应用与文科思维的深度融合，通过DeepSeek平台实现零门槛编程实践，内容横跨数据分析、创意生成、智能体开发等领域，共涵盖145页的实战精华。

该文档不仅是AI技术、编程的操作手册，更是一份融合人文视角与工程思维的创新指南，展现了通用人工智能（AGI）在文化传播、社会科学等领域的颠覆性应用可能。

各章节内容主要如下：

1. 文科生的AI编程新思维

   破除传统编程壁垒，以自然语言驱动AI生成代码，强调故事化需求描述与跨学科设计能力，实现“技术翻译官”式的智能协作。

2. 文生数据

   对比社会数据与AI生成数据的特性，解析数据模拟实验方法，提供从多数据集加载到虚拟数据生成的完整技术路径。

3. 文生图表

   从可视化反推研究逻辑，详解热力图、散点图等复杂图表的代码实现，结合Nature与R语言案例，强化“一图胜千言”的思维模式。

4. 文生网站

   基于组件化思维与API黑箱化封装，演示美食推荐网站等案例，通过提示词直接生成可运行的HTML代码，实现零代码建站。

5. 逆向满足理论与形式化建模

   重构马斯洛需求层次，提出精神需求优先的逆向理论，结合数学公式量化AI对需求满足度的动态影响。

6. AI幻觉问题抽取与伦理治理

   探讨生成数据的有效性与偏差控制，通过QuAD等公开数据集构建10万级真实问题库，强调伦理合规性验证。

7. 智能体仿真与社会实验设计

   模拟社交媒体舆论传播，分析虚假信息对群体信念的影响，结合依存关系图谱与时间序列模型揭示LLM的社会科学潜力。

8. 知识图谱与舆情分析实战

   从依存句法解析到舆论网络构建，提供Python代码实现舆情事件的语义分析、情感追踪与影响力评估。

以下是文档的部分内容，全文145页：

 

 如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
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