AI共情力：四大跨学科项目解锁智能新维度

AI与艺术史的融合：文化遗产的数字化与风格重塑

可作为课题研究方向

◎ 故宫瓷器纹样的数字化修复：运用Stable Diffusion技术，智能修复残缺的瓷器图案，深入解读其中蕴含的宫廷等级象征。

◎ 圆明园的三维数字重建：基于AI技术，以三维建模的方式重现被毁前的圆明园风貌，在虚拟现实中体验其建筑功能与历史场景。北京中轴线的变迁

可获得的学习成果

◎技术技能：熟练掌握Stable Diffusion、DeOldify等生成式AI工具，全面掌握图像修复、色彩还原及风格迁移的技术流程。

◎项目经验：独立完成数字文化遗产的修复项目（例如古建筑风格复原或老照片的修复），并产出包含技术分析与历史解读的视觉作品集。

◎跨学科价值：拓展AI在文化遗产保护领域的应用潜力，培养结合技术应用与人文伦理的综合能力。

独立研究项目

AI在舆情分析领域的应用

◎ 灾害响应：自动分析与灾情相关的网络帖子，迅速识别受灾最严重的区域。

◎ 商业决策支持：实时追踪用户对特定品牌的反馈（正面或负面），并据此开发更贴合市场需求的产品。

◎ 股市趋势预测：探究社交媒体上的“恐慌情绪”是否与股价的急剧下跌存在关联。

可获得的学习成果

AI与历史学的结合：利用自然语言处理技术，挖掘

历史文本中的情感倾向与发展脉络

独立研究项目

AI在社会学和历史学中的应用

◎ 揭示社会发展趋势：运用文本挖掘技术，展示学术研究、媒体报道和社会舆论随时间演变的基本模式。

◎ 技术熟练度提升：积累网络信息抓取、数据预处理以及AI技术方面的实践经验。

◎ 分析能力培养：训练通过数据分析和可视化手段解读复杂信息（包括历史和社会发展趋势）的能力。

◎ 研究实践应用：学习如何利用AI工具来设计和执行研究课题。

可视化展示范例

构建个性化的CS推荐系统

亲手打造你的专属“大数据”

可获得的学习成果

◎技术技能：精通协同过滤、内容推荐等核心算法，并掌握LLM增强技术，熟练运用Python工具链进行数据处理和模型训练。

◎项目实践：开发一套完整的交互式推荐系统，完成从算法实现到网页或移动端部署的全部流程。

◎行业洞察：深入理解推荐系统的关键衡量指标及冷启动问题的解决方案，具备基于用户行为数据进行策略优化的能力。

参与项目，构建属于你的

个性化“大数据”

在项目实践阶段，同学们可以围绕自己感兴趣的领域，着手创建个性化的智能推荐引擎！

无论你是为影迷们打造“豆瓣Plus”级别的电影推荐系统，为乐迷们设计精准的每日歌单，还是为购物爱好者开发定制化的电商推荐方案，你都将完整体验从算法开发到交互原型上线的全过程。

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