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人工智能素养与应用


作者:
汪海涛 朱珍 项尚清
定价:
49.50元
ISBN:
978-7-04-065836-1
版面字数:
300.00千字
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:
2025-11-13
物料号:
65836-00
读者对象:
高等职业教育
一级分类:
公共课
二级分类:
计算机应用基础
三级分类:
计算机应用基础

本书按照“工具使用—行业应用—拓展创新”的教学思路,构建系统的人工智能知识与技能框架。每个任务设置真实场景,通过“任务描述—相关知识—任务实施—任务拓展”的逻辑链条,引导学习者在动手实践中掌握人工智能工具的使用方法,培养学习者解决问题的能力及人工智能素养。

本书深入浅出地讲解了人工智能素养和应用,共设计10个项目,包括人工智能发展及应用、AI提示词构建、豆包/文心一言赋能智能创作、DeepSeek驱动数据洞察与分析、WPS AI助力高效智能办公、Kimi推动零售与教育智能化、通义千问赋能电商运营与金融科技、人工智能未来应用、AI使用的红线与底线、AI创新提案设计。

本书配有微课视频、电子课件、授课计划、教学大纲和习题答案等丰富的数字化教学资源。授课教师如需获得本书配套教辅资源,请登录“高等教育出版社产品信息检索系统”(xuanshu.hep.com.cn)搜索下载。

本书可作为高等职业院校人工智能通识课程的教学用书,也可作为人工智能应用爱好者的自学参考书。

  • 前辅文
  • 模块1 人工智能初探
    • 项目1 人工智能发展及应用
      • 学习目标
      • 任务1.1 绘制人工智能发展时间线
        • 1.1.1 任务背景
        • 1.1.2 人工智能的定义与核心特征
        • 1.1.3 人工智能发展简史
        • 1.1.4 关键技术里程碑
        • 1.1.5 什么是大语言模型
        • 1.1.6 什么是生成式人工智能
        • 1.1.7 AIGC对职业岗位的影响
        • 1.1.8 任务实施
      • 任务1.2 “AI+行业”应用探索
        • 1.2.1 任务背景
        • 1.2.2 AI赋能行业的底层逻辑
        • 1.2.3 技术—场景匹配方法论
        • 1.2.4 任务实施
      • 任务1.3 拓展任务
      • 课后习题
    • 项目2 AI提示词构建
      • 学习目标
      • 任务2.1 提示词构建与优化
        • 2.1.1 任务背景
        • 2.1.2 AI提示词
        • 2.1.3 提示词设计四要素(CARE原则)
        • 2.1.4 RAIRO提示词框架
        • 2.1.5 提示词优化方法
        • 2.1.6 任务实施
      • 任务2.2 DeepSeek及提示词的使用
        • 2.2.1 任务背景
        • 2.2.2 DeepSeek的使用方法
        • 2.2.3 DeepSeek的基本应用领域
        • 2.2.4 提示词使用过程的常见错误与解决方案
        • 2.2.5 DeepSeek写作与内容创作
        • 2.2.6 任务实施
      • 任务2.3 拓展任务
      • 课后习题
  • 模块2 人工智能工具实战
    • 项目3 豆包/文心一言赋能智能创作
      • 学习目标
      • 任务3.1 豆包生成“潮州木雕非遗技艺”短视频分镜脚本
        • 3.1.1 任务背景
        • 3.1.2 短视频介绍
        • 3.1.3 短视频脚本介绍
        • 3.1.4 短视频脚本生成的算法原理
        • 3.1.5 豆包大模型:短视频脚本生成利器
        • 3.1.6 任务实施
      • 任务3.2 文心一言设计“潮州木雕非遗技艺”的宣传海报
        • 3.2.1 任务背景
        • 3.2.2 文生图简介
        • 3.2.3 文生图的算法原理
        • 3.2.4 文生图宣传海报的提示词
        • 3.2.5 文心一言介绍
        • 3.2.6 任务实施
      • 任务3.3 拓展任务
      • 课后习题
    • 项目4 DeepSeek驱动数据洞察与分析
      • 学习目标
      • 任务4.1 DeepSeek与Excel协作
        • 4.1.1 任务背景
        • 4.1.2 多模态数据分析技术
        • 4.1.3 任务实施
      • 任务4.2 DeepSeek分析新能源汽车行业趋势生成可视化报告
        • 4.2.1 任务背景
        • 4.2.2 DeepSeek在数据分析中的作用
        • 4.2.3 DeepSeek处理多文档的原理
        • 4.2.4 DeepSeek实现多文档处理的流程
        • 4.2.5 任务实施
      • 任务4.3 DeepSeek制作智能家电某季度市场总结PPT
        • 4.3.1 任务背景
        • 4.3.2 PPT的结构化要素
        • 4.3.3 DeepSeek制作PPT的原理
        • 4.3.4 任务实施
      • 任务4.4 拓展任务
      • 课后习题
    • 项目5 WPS AI助力高效智能办公
      • 学习目标
      • 任务5.1 WPS AI生成 PPT大纲
        • 5.1.1 任务背景
        • 5.1.2 WPS AI简介
        • 5.1.3 WPS AI演示文稿处理
        • 5.1.4 PPT工具对比
        • 5.1.5 任务实施
      • 任务5.2 WPS AI自动排版表格并标注关键数据
        • 5.2.1 任务背景
        • 5.2.2 WPS AI表格功能简介
        • 5.2.3 WPS AI表格处理的典型应用场景及操作注意事项
        • 5.2.4 AI表格处理工具对比
        • 5.2.5 任务实施
      • 任务5.3 WPS AI结合DeepSeek制作PPT
        • 5.3.1 任务背景
        • 5.3.2 为什么有了WPS AI还要使用DeepSeek
        • 5.3.3 WPS AI中的“深度思考”
        • 5.3.4 任务实施
      • 任务5.4 拓展任务
      • 课后习题
  • 模块3 人工智能行业应用拓展
    • 项目6 Kimi推动零售与教育智能化
      • 学习目标
      • 任务6.1 Kimi智能客服升级
        • 6.1.1 任务背景
        • 6.1.2 Kimi简介
        • 6.1.3 Kimi功能介绍
        • 6.1.4 Kimi处理长文档的原理和特点
        • 6.1.5 Kimi的语义检索优化
        • 6.1.6 任务实施
      • 任务6.2 Kimi智能学习助手
        • 6.2.1 任务背景
        • 6.2.2 智慧教育概述
        • 6.2.3 Kimi智能学习助手简介
        • 6.2.4 Kimi智能学习助手的价值
        • 6.2.5 Kimi在教育应用领域的语义检索优化
        • 6.2.6 任务实施
      • 任务6.3 拓展任务
      • 课后习题
    • 项目7 通义千问赋能电商运营与金融科技
      • 学习目标
      • 任务7.1 搭建直播带货智能助手系统
        • 7.1.1 任务背景
        • 7.1.2 通义千问简介
        • 7.1.3 直播带货领域大模型对比
        • 7.1.4 任务实施
      • 任务7.2 上市公司财报智能分析
        • 7.2.1 任务背景
        • 7.2.2 通义阅读助手的特点与优势
        • 7.2.3 任务实施
      • 任务7.3 拓展任务
      • 课后习题
    • 项目8 人工智能未来应用
      • 学习目标
      • 任务8.1 我国AI的技术突破
        • 8.1.1 任务背景
        • 8.1.2 我国AI技术突破的典型代表
        • 8.1.3 我国AI技术发展现状
        • 8.1.4 我国AI大模型的技术突破
        • 8.1.5 我国AI的开源与轻量化策略突破
        • 8.1.6 我国AI基础设施建设
        • 8.1.7 任务实施
      • 任务8.2 AI未来发展趋势
        • 8.2.1 任务背景
        • 8.2.2 AI未来技术深化与创新
        • 8.2.3 AI应用拓展与融合
        • 8.2.4 数据与隐私保护
        • 8.2.5 AI技术发展对社会的影响
        • 8.2.6 任务实施
      • 任务8.3 拓展任务
      • 课后习题
  • 模块4 人工智能素养及社会责任
    • 项目9 AI使用的红线与底线
      • 学习目标
      • 任务9.1 制定班级AI使用公约
        • 9.1.1 任务背景
        • 9.1.2 AI面临的挑战
        • 9.1.3 AI使用的安全问题
        • 9.1.4 AI安全应对策略
        • 9.1.5 企业AI应用中的安全问题与应对
        • 9.1.6 任务实施
      • 任务9.2 《AI使用边界》主题作品设计
        • 9.2.1 任务背景
        • 9.2.2 AI应用边界
        • 9.2.3 任务实施
      • 任务9.3 拓展任务
      • 课后习题
    • 项目10 AI创新提案设计
      • 学习目标
      • 任务10.1 分组设计本专业AI工具应用方案
        • 10.1.1 任务背景
        • 10.1.2 SCAMPER法简介
        • 10.1.3 SCAMPER应用场景举例
        • 10.1.4 任务实施
      • 任务10.2 AI创新提案的行业应用分析
        • 10.2.1 任务背景
        • 10.2.2 创新提案设计方法
        • 10.2.3 行业与AI结合的常见模式
        • 10.2.4 任务实施
      • 任务10.3 拓展任务
      • 课后习题

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