顶部
收藏

人工智能与创新


作者:
赵宏 主编 张健 高裴裴 陈娜 李兴娟 路明晓 李敏 王刚 郭蕴 编著
定价:
40.00元
ISBN:
978-7-04-063512-6
版面字数:
400.000千字
开本:
16开
全书页数:
暂无
装帧形式:
平装
重点项目:
暂无
出版时间:
2024-12-23
物料号:
63512-00
读者对象:
高等教育
一级分类:
计算机/教育技术类
二级分类:
计算机基础课程
三级分类:
大学计算机基础

本书是为天津市级AI通识必修课“人工智能与创新”的配套教材。

第1章和第2章是AI基础篇,为读者推开人工智能的大门,领略AI的世界。AI基础篇的内容从AI概览到人工智能的涌现,每一步都让读者与人工智能的世界更近,引发读者对AI的思考,激发读者进一步探索AI的欲望。第3章到第13章是AI能力篇,基于“问题逻辑认知模式成果导向教育(POT-OBE)”及相应的“5E(Excitation、Exploration、Enhancement、Execution、Evaluation)”教学范式,从第一视角出发,使读者进入11个与AI同行的探索之旅。AI能力篇的内容从如何让AI更好地理解你到AI如何协助你进行科学研究;从“短期租赁房屋受欢迎程度的影响因素分析”到“中国新能源汽车主要品牌销量分析”;从“短视频对青少年的健康影响分析”到“心理咨询机器人的设计与制作”;从“构建人物关系图谱”到“制作一个AI编程助手”等。读者每一次的探索和发现,都是与AI同行能力的积累,更是思维和创新能力的锻炼与升华。

本书的目标不是培养让机器具有智能的专业人才,而是培养能驾驭AI去创新的高手。因此,本书适合高等院校面向全体学生开设的人工智能通识必修课,也适合任何有兴趣驾驭AI去创新的读者。希望读者能够在这个飞速发展的时代,主动拥抱AI,在未来与AI的同行中找准自己的位置。

  • 前辅文
  • AI基础篇
    • 第1章 人工智能概览
      • 1.1 无处不在的人工智能
        • 1.1.1 智能体
        • 1.1.2 生成式人工智能
      • 1.2 什么是人工智能
        • 1.2.1 人工智能的前世今生
        • 1.2.2 AI发展史上的三个主要分支
        • 1.2.3 关于人工智能的定义
      • 1.3 计算技术的发展概况
        • 1.3.1 机械计算时代(1946年以前)
        • 1.3.2 电子计算时代(1950—1980年)
        • 1.3.3 网络计算时代(1980—2020年)
        • 1.3.4 智能计算时代(2020年至今)
      • 1.4 人工智能的技术领域、应用领域和发展方向
        • 1.4.1 人工智能的主要技术领域
        • 1.4.2 人工智能的主要应用领域
        • 1.4.3 人工智能前沿技术的发展方向
      • 1.5 人工智能的风险、伦理与立法
        • 1.5.1 人工智能的风险
        • 1.5.2 保障人工智能安全的立法
      • 1.6 我国AI发展的困境与道路选择
        • 1.6.1 发展困境
        • 1.6.2 中国发展AI的道路选择
      • 1.7 对未来社会的预测
        • 1.7.1 利奥波德·阿申布雷纳的预测
        • 1.7.2 尼克·博斯特罗姆的预测
        • 1.7.3 在ASI人将两极分化的预测
      • 1.8 AI对教育的挑战与应对
        • 1.8.1 AI对教育的挑战
        • 1.8.2 回归教育本质
        • 1.8.3 智能化时代教育目标的迁移
        • 1.8.4 POT-OBE与5E
    • 第2章 如何让机器具有智能
      • 2.1 AI算法
        • 2.1.1 机器学习
        • 2.1.2 深度学习
        • 2.1.3 LM、Transformer、LLM和GPT
      • 2.2 大数据
        • 2.2.1 数据量的单位及人类产生的数据量
        • 2.2.2 人工智能与大数据
      • 2.3 算力
        • 2.3.1 AI芯片层算力
        • 2.3.2 并行计算架构层算力
      • 2.4 第三代人工智能和哲学视角下的AI
        • 2.4.1 中国发展第三代人工智能
        • 2.4.2 维特根斯坦的哲学观点与大语言模型
  • AI能力篇
    • 第3章 让AI更好地理解我——学会与AI大模型对话
      • 3.1 Excitation——提出感兴趣的话题
      • 3.2 Exploration——探索发现问题本质
      • 3.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
      • 3.4 Execution——动手解决问题
        • 3.4.1 明确的提问
        • 3.4.2 适当引入上下文信息
        • 3.4.3 提供结构化数据
        • 3.4.4 提供输出示例
        • 3.4.5 持续的反馈和迭代
      • 3.5 Evaluation——评价与反思
    • 第4章 “现场招生咨询”的必要性研究——AI辅助确认研究主题和研究计划
      • 4.1 Excitation——提出感兴趣的话题
      • 4.2 Exploration——探索发现问题本质
      • 4.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
        • 4.3.1 根据发现的问题确定研究主题
        • 4.3.2 根据研究主题制定具体的研究计划
      • 4.4 Execution——实际动手解决问题
        • 4.4.1 AI辅助确定研究主题
        • 4.4.2 AI辅助制定具体的研究计划
      • 4.5 Evaluation——评价与反思
    • 第5章 短期租赁房屋受欢迎程度的影响因素分析——AI辅助论文综述撰写
      • 5.1 Excitation——提出感兴趣的话题
      • 5.2 Exploration——探索发现问题本质
      • 5.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
        • 5.3.1 问题求解流程
        • 5.3.2 问题求解工具
      • 5.4 Execution——动手解决问题
        • 5.4.1 子任务一“信息获取”
        • 5.4.2 子任务二“信息理解与评估”
        • 5.4.3 子任务三“信息整合与创新”
      • 5.5 Evaluation——评价与反思
    • 第6章 撰写社会实践报告——AI辅助报告撰写与PPT制作
      • 6.1 Excitation——提出感兴趣的话题
      • 6.2 Exploration——探索发现问题本质
        • 6.2.1 润色文字
        • 6.2.2 生成社会实践报告
        • 6.2.3 生成汇报幻灯片
      • 6.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
        • 6.3.1 AI辅助文字润色
        • 6.3.2 AI辅助撰写社会实践报告
        • 6.3.3 AI辅助生成PPT
      • 6.4 Execution——动手解决问题
        • 6.4.1 修改润色
        • 6.4.2 生成社会实践报告
        • 6.4.3 生成汇报PPT
      • 6.5 Evaluation——评价与反思
    • 第7章 口述历史访谈提纲的编写——AI辅助访谈提纲编写
      • 7.1 Excitation——提出感兴趣的话题
      • 7.2 Exploration——探索发现问题本质
      • 7.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
        • 7.3.1 根据人物特点确定访谈主题
        • 7.3.2 根据访谈主题编写访谈提纲
      • 7.4 Execution——实际动手解决问题
        • 7.4.1 AI辅助提炼访谈主题
        • 7.4.2 AI辅助生成访谈提纲
      • 7.5 Evaluation——评价与反思
    • 第8章 短视频对青少年的健康影响分析——AI辅助调查问卷数据获取及分析
      • 8.1 Excitation——提出感兴趣的话题
      • 8.2 Exploration——探索发现问题本质
      • 8.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
        • 8.3.1 方法与步骤
        • 8.3.2 工具选择
      • 8.4 Execution——动手解决问题
        • 8.4.1 设计问卷
        • 8.4.2 问卷发送与回收
        • 8.4.3 数据统计与分析
        • 8.4.4 数据解释和结论
      • 8.5 Evaluation——评价与反思
    • 第9章 中国新能源汽车主要品牌销量分析——AI辅助数据收集与分析
      • 9.1 Excitation——提出感兴趣的话题
      • 9.2 Exploration——探索发现问题本质
      • 9.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
        • 9.3.1 评估和选择AI工具
        • 9.3.2 AI辅助数据收集与处理
        • 9.3.3 AI辅助数据分析与可视化
      • 9.4 Execution——动手解决问题
        • 9.4.1 数据收集
        • 9.4.2 数据处理
        • 9.4.3 数据分析与总结
      • 9.5 Evaluation——评价与反思
    • 第10章 构建人物关系图谱——AI辅助构建实体关系图谱
      • 10.1 Excitation——提出感兴趣的话题
      • 10.2 Exploration——探索发现问题本质
      • 10.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
        • 10.3.1 Neo4j环境配置
        • 10.3.2 利用Neo4j创建知识图谱
      • 10.4 Execution——动手解决问题
        • 10.4.1 准备数据
        • 10.4.2 创建节点与关系
        • 10.4.3 查询
      • 10.5 Evaluation——评价与反思
    • 第11章 制作一个AI编程助手——AI辅助构建智能体
      • 11.1 Excitation——提出感兴趣的话题
      • 11.2 Exploration——探索发现问题本质
      • 11.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
        • 11.3.1 模型平台的选择
        • 11.3.2 构建智能体的方法
        • 11.3.3 撰写有效的智能体配置信息
      • 11.4 Execution——实际动手解决问题
        • 11.4.1 定义AI编程助手的功能
        • 11.4.2 构建AI编程助手
      • 11.5 Evaluation——评价与反思
    • 第12章 心理咨询机器人的设计与制作——构建AI智能体
      • 12.1 Excitation——提出感兴趣的话题
      • 12.2 Exploration——探索发现问题本质
      • 12.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
      • 12.4 Execution——动手解决问题
      • 12.5 Evaluation——评价与反思
    • 第13章 矩阵乘法微信小程序开发——AI辅助微信小程序开发
      • 13.1 Excitation——提出感兴趣的话题
      • 13.2 Exploration——探索发现问题本质
      • 13.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
        • 13.3.1 基础概念与环境搭建
        • 13.3.2 小程序基础语法
        • 13.3.3 小程序组件
      • 13.4 Execution——动手解决问题
        • 13.4.1 生成基础代码
        • 13.4.2 验证计算逻辑
        • 13.4.3 优化交互方式
        • 13.4.4 优化前端设计
      • 13.5 Evaluation——评价与反思
  • 参考文献
  • 后记

相关图书