本书以人工智能从基础理论到前沿应用的知识体系为主线，从通识教育的视角出发，系统介绍了人工智能的基本概念、核心技术、典型应用、伦理规范与发展趋势，深入讲解了机器学习的三大范式（监督学习、无监督学习、强化学习）和其代表算法，以及算力基础设施与大数据技术；在此基础上，紧跟技术前沿，详细阐述了大模型的概念、架构、优化方法及国内外主流大模型工具生态，并通过手写数字识别、分心驾驶监测、六足机器人运动规划及大数据智能找矿等综合性案例，完整展示了人工智能项目从环境搭建、数据预处理、模型训练到实际场景落地的全流程。
此外，本书还专设人工智能伦理与前沿展望章节，涵盖数据隐私、算法偏见、通用人工智能、智能体、多模态及AIGC等热点议题。
本书从通识教育的角度出发，强调基础与前沿相结合、理论与实践相统一，内容深入浅出，语言通俗易懂，避免晦涩艰深的公式推导，着重阐释核心思想与应用逻辑，使不同学科背景的读者均能顺利入门。本书配套提供教学课件、思考题参考答案等电子资源，便于教师授课与读者自学。
本书可作为高等学校各专业人工智能通识课程的教材，也可作为职业院校、社会培训机构的教学用书，同时适合对人工智能感兴趣的政府机关、企事业单位管理人员及社会各界人士阅读参考。
