人工智能基础及应用

样章

作者：

主编：陈婷靳紫辉徐鸿雁王东晖副主编：李化刘强陈建国肖建英刘佳罗文佳

定价：

48.00 元

版面字数：

310.00千字

开本：

16开

装帧形式：

平装

版次：

最新版次
印刷时间：

暂无

ISBN：

978-7-04-068129-1

物料号：

68129-00

出版时间：

2026-09-02

读者对象：

高等教育

册数：

本书采用理论教学与实践操作相融合的“理实一体化”模式，以案例引出人工智能领域中的热点问题，结合实践工坊等形式介绍人工智能相关理论和实用价值，以及运用所学知识解决实际问题的基本方法。全书共七章，内容包括解码人工智能、智联万物、感知智能、学习智能、决策智能、大模型与智能体、智能未来等。本书可作为高等学校各专业人工智能通识课程的教材，也可供人工智能交叉学科的研究人员和爱好者参考使用。

目录
- 前辅文
- 第一章解码人工智能：从图灵测试到智能革命
  - 本章概述
  - 学习目标
  - 导入场景
  - 1.1 人工智能的起源、历程与关键里程碑
    - 1.1.1 人工智能产生逻辑：人类进化与人类文明演进的必然结果
    - 1.1.2 人工智能发展历程：从达特茅斯会议到深度求索的时代突破
    - 1.1.3 三起两落下的技术学派：符号主义—连接主义—大模型
  - 1.2 解码智能本质：数据、算法与算力的三角博弈
    - 1.2.1 数据驱动的决策智能：从概率关联到因果推断
    - 1.2.2 数据、算法与算力：当前人工智能发展的“黄金三角”
  - 思考与练习
- 第二章智联万物：数字化基石与智能网络
  - 本章概述
  - 学习目标
  - 导入场景
  - 2.1 计算机基础：数字世界的底层逻辑
    - 2.1.1 数字化转型：从信息化到智能化
    - 2.1.2 计算机体系结构与组成
    - 2.1.3 人工智能时代的计算机：智能芯片与算力租赁
  - 2.2 计算机网络与云计算：连接智能的神经中枢
    - 2.2.1 网络技术：局域网与互联网协议
    - 2.2.2 云服务模式
    - 2.2.3 网络安全：防火墙与加密技术
  - 2.3 计算思维：算法驱动的逻辑革命
    - 2.3.1 算法与程序设计基础
    - 2.3.2 实践工坊01：思维导图设计
    - 2.3.3 实践工坊02：流程图设计
  - 思考与练习
- 第三章感知智能：机器如何理解世界
  - 本章概述
  - 学习目标
  - 导入场景
  - 3.1 自然语言处理：人机对话的桥梁
    - 3.1.1 自然语言处理的核心技术模块
    - 3.1.2 自然语言处理技术原理简析
    - 3.1.3 提示词工程：如何“高效提问”
    - 3.1.4 实践工坊03：提示词工程
  - 3.2 计算机视觉：让机器“看得见、看得懂”
    - 3.2.1 什么是计算机视觉？
    - 3.2.2 核心技术模块解析
    - 3.2.3 多模态融合技术
    - 3.2.4 实践工坊04：人工智能在图像处理中的应用
  - 3.3 感知技术的伦理挑战：智能时代的“边界”问题
    - 3.3.1 数据隐私与生物信息安全
    - 3.3.2 算法偏见与社会公平
    - 3.3.3 深度伪造与信息真实性的危机
    - 3.3.4 感知技术发展的治理路径与伦理要求
    - 3.3.5 辩题：语音、图像数据的隐私权与使用权博弈
  - 思考与练习
- 第四章学习智能：从数据到决策的跃迁
  - 本章概述
  - 学习目标
  - 导入场景
  - 4.1 机器学习：让机器自主进化
    - 4.1.1 监督学习：分类与回归的校园实例
    - 4.1.2 无监督学习：聚类发现数据间的“内在联系”
    - 4.1.3 数据挖掘应用：用电子表格完成一次学业预警
    - 4.1.4 实践工坊05：人工智能辅助电子表格分析考试成绩
    - 4.1.5 实践工坊06：人工智能辅助电子表格生成可视化图分析销售数据
  - 4.2 深度学习：智能革命的引擎
    - 4.2.1 卷积神经网络图像处理
    - 4.2.2 Transformer 架构
    - 4.2.3 生成式人工智能技术
    - 4.2.4 实践工坊07：人工智能辅助制作演示文稿
    - 4.2.5 实践工坊08：人工智能辅助撰写文案
    - 4.2.6 实践工坊09：人工智能辅助生成图片和视频
  - 4.3 一个算法公平性案例
    - 4.3.1 案例直击：外卖骑手“超时扣款”里的隐藏偏见
    - 4.3.2 公平性体检：用公开数据快速检测算法偏见
    - 4.3.3 优化与反思：把“更温和”的派单规则写进报告
  - 思考与练习
- 第五章决策智能：知识驱动的智慧系统
  - 本章概述
  - 学习目标
  - 导入场景
  - 5.1 基本概念与核心特点
    - 5.1.1 专家系统：专业的“智囊”
    - 5.1.2 知识图谱：结构化知识的“数字地图”
  - 5.2 技术架构与对比分析
    - 5.2.1 专家系统技术解析：规则驱动的决策引擎
    - 5.2.2 知识图谱技术解析：语义网络的动态推理
    - 5.2.3 综合对比分析
    - 5.2.4 实践工坊10：零代码构建国学知识图谱
  - 5.3 数字时代坚守智能向善理念
  - 思考与练习
- 第六章大模型与智能体：迈向通用人工智能
  - 本章概述
  - 学习目标
  - 导入场景
  - 6.1 基本概念与核心特点
    - 6.1.1 大模型：超级“大脑”
    - 6.1.2 智能体：能干的“助手”
  - 6.2 核心技术对比分析
    - 6.2.1 大模型技术架构解析
    - 6.2.2 智能体技术框架与记忆系统
    - 6.2.3 综合对比分析
  - 6.3 人机协同的未来
  - 6.4 实践创新：零代码构建智能未来
    - 6.4.1 实践工坊11：利用人工智能技术编写公司年会抽奖程序
    - 6.4.2 实践工坊12：利用人工智能生成演示文稿与动图
    - 6.4.3 实践工坊13：创建“旅游小助手”智能体并生成旅游方案
    - 6.4.4 实践工坊14：打造“人工智能基础”课程学习智能体
  - 思考与练习
- 第七章智能未来：生成式人工智能的发展、挑战与跨学科应用
  - 本章概述
  - 学习目标
  - 导入场景
  - 7.1 生成式人工智能的发展历程与伦理挑战
    - 7.1.1 生成式人工智能的演进路径
    - 7.1.2 人工智能伦理：著作权归属与内容安全
  - 7.2 跨学科创新：人工智能赋能各行各业
    - 7.2.1 实践工坊15：基于大模型的小微企业应收账款风险识别案例
    - 7.2.2 实践工坊16：开发语音交互智能体——“人工智能基础”
  - 课程学习小助手
    - 7.2.3 实践工坊17：开发常见疾病居家健康指导智能体
    - 7.2.4 实践工坊18：图片处理多场景应用设计
  - 思考与练习

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