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人工智能应用实践 —— 产教融合教程


作者:
主编 张静 刘智国 宋万杰 副主编 聂亚宁 鞠景会 董伟 张旭生
定价:
35.00 元
版面字数:
280.00千字
开本:
16开
装帧形式:
平装
版次:
1
最新版次
印刷时间:
暂无
ISBN:
978-7-04-068099-7
物料号:
68099-00
出版时间:
2026-08-27
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

本书聚焦人工智能应用实践,以产教融合和项目化教学为核心理念,系统介绍生成式人工智能AIGC与智能体技术在真实场景中的应用。全书内容覆盖人工智能基础知识、核心算法、多模态生成技术以及文本、图像、语音等典型应用场景,结合教育、办公、文创、金融、交通、智能制造等行业的实际案例,将理论与实践紧密结合。教材特别强调实践操作与项目驱动,介绍主流AIGC工具的使用方法、提示词工程优化策略以及综合实践项目设计流程,帮助学生在掌握理论的同时,获得工程实践中的技术能力和操作经验。书中通过循序渐进的理论讲解,手绘示意图、流程图和实际界面操作示例,引导学生逐步理解AIGC的原理,掌握智能体的开发方法,并能够在真实项目中应用这些原理和方法。教材不仅注重技术技能的传授,也强调计算思维、创新能力与解决问题能力的培养,鼓励学生将人工智能技术应用于课程作业、科研实践、创新竞赛和职业发展等多种场景。 本书适合作为高等学校本科人工智能通识课程教材,同时也可作为对人工智能应用实践感兴趣的读者的参考用书,为学习者提供完整、系统、可操作的学习方案。
  • 目录
    • 前辅文
      • 第1章 人工智能概述
        • 1.1 人工智能的内涵与体系
          • 1.1.1 人工智能的定义与核心特征
            • 1.1.2 人工智能、智能体与AIGC的关系
              • 1.1.3 人工智能的应用价值与边界
              • 1.2 人工智能的发展历程与重要节点
                • 1.3 人工智能主要流派与技术思想
                  • 1.4 人工智能学科的定位与产业全景
                    • 1.5 人工智能学习的路径与实践方法
                      • 1.5.1 人工智能通识课核心学习重点
                        • 1.5.2 AIGC与智能体入门路径
                          • 1.5.3 理论+项目+实践三位一体学习法
                          • 【本章小结】
                            • 【习题】
                            • 第2章 人工智能核心基础知识
                              • 2.1 数据与算法基础
                                • 2.1.1 数据类型、特征与预处理
                                  • 2.1.2 人工智能典型算法思想
                                  • 2.2 计算机视觉基础
                                    • 2.2.1 图像数字化与特征提取
                                      • 2.2.2 经典视觉模型与工作原理
                                        • 2.2.3 计算机视觉在产业场景中的应用
                                        • 2.3 自然语言处理基础
                                          • 2.3.1 词法、句法与语义分析
                                            • 2.3.2 文本表示与语言模型基础
                                              • 2.3.3 NLP与AIGC、智能体的融合
                                              • 2.4 机器学习基本概念
                                                • 2.4.1 机器学习的定义与分类
                                                  • 2.4.2 监督/无监督学习
                                                    • 2.4.3 机器学习在真实项目中的作用
                                                    • 2.5 深度学习入门
                                                      • 2.5.1 神经网络结构与基本原理
                                                        • 2.5.2 典型深度学习模型简介
                                                          • 2.5.3 深度学习支撑AIGC与智能体的核心逻辑
                                                          • 【本章小结】
                                                            • 【习题】
                                                            • 第3章 人工智能真实应用场景
                                                              • 3.1 智能语音交互场景
                                                                • 3.1.1 语音识别与合成原理
                                                                  • 3.1.2 真实场景:助手、客服、转写、车载
                                                                    • 3.1.3 语音+智能体融合应用
                                                                    • 3.2 计算机视觉与图像识别场景
                                                                      • 3.2.1 图像分类、目标检测、图像分割
                                                                        • 3.2.2 计算机视觉应用的真实场景
                                                                          • 3.2.3 计算机视觉技术在AIGC生成中的应用
                                                                          • 3.3 自然语言处理与文本智能场景
                                                                            • 3.3.1 机器翻译的发展与真实应用
                                                                              • 3.3.2 计算机视觉应用的真实场景
                                                                                • 3.3.3 AIGC在文本处理中的产业创新
                                                                                • 3.4 推荐系统与个性化服务场景
                                                                                  • 3.4.1 推荐系统的核心原理
                                                                                    • 3.4.2 推荐系统应用的真实场景
                                                                                      • 3.4.3 智能体对推荐系统的优化作用
                                                                                      • 【本章小结】
                                                                                        • 【习题】
                                                                                        • 第4章 人工智能行业应用项目
                                                                                          • 4.1 人工智能+教育
                                                                                            • 4.1.1 个性化学习与智能导学系统
                                                                                              • 4.1.2 AIGC辅助教学:课件、题库、答疑
                                                                                                • 4.1.3 智能体在教学管理中的应用
                                                                                                • 4.2 人工智能+医疗健康
                                                                                                  • 4.2.1 医学影像AI辅助诊断项目
                                                                                                    • 4.2.2 智能问诊与慢病管理项目
                                                                                                      • 4.2.3 医疗智能体协同服务实践
                                                                                                      • 4.3 人工智能+金融
                                                                                                        • 4.3.1 智能风控与反欺诈项目
                                                                                                          • 4.3.2 智能投顾与量化辅助项目
                                                                                                            • 4.3.3 AIGC与智能体在金融服务中的应用
                                                                                                            • 4.4 人工智能+交通与自动驾驶
                                                                                                              • 4.4.1 智能导航与交通优化项目
                                                                                                                • 4.4.2 自动驾驶感知与决策项目
                                                                                                                  • 4.4.3 智能体在自动驾驶中的核心作用
                                                                                                                  • 4.5 人工智能+农业与工业
                                                                                                                    • 4.5.1 智慧农业:监测、灌溉、病虫害识别
                                                                                                                      • 4.5.2 智能制造:缺陷检测、预测性维护
                                                                                                                        • 4.5.3 AIGC与智能体在产业中的创新应用
                                                                                                                        • 【本章小结】
                                                                                                                          • 【习题】
                                                                                                                          • 第5章 AIGC及其开发实践
                                                                                                                            • 5.1 AIGC基础概述
                                                                                                                              • 5.1.1 AIGC的概念与发展演进
                                                                                                                                • 5.1.2 生成模型及其核心原理
                                                                                                                                  • 5.1.3 AIGC技术的特征
                                                                                                                                  • 5.2 AIGC多模态生成技术
                                                                                                                                    • 5.2.1 文本生成技术及其应用
                                                                                                                                      • 5.2.2 图像生成技术及其应用
                                                                                                                                        • 5.2.3 多模态融合生成技术
                                                                                                                                        • 5.3 AIGC行业应用场景
                                                                                                                                          • 5.3.1 教育领域智能赋能应用
                                                                                                                                            • 5.3.2 AIGC在办公与文创场景中的应用
                                                                                                                                            • 5.4 AIGC实操与综合实践
                                                                                                                                              • 5.4.1 主流AIGC工具的使用方法
                                                                                                                                                • 5.4.2 提示词工程与内容优化
                                                                                                                                                  • 5.4.3 综合实践项目的设计与实现
                                                                                                                                                  • 【本章小结】
                                                                                                                                                    • 【习题】
                                                                                                                                                    • 第6章 智能体技术及其开发实践
                                                                                                                                                      • 6.1 智能体的基本概念
                                                                                                                                                        • 6.1.1 智能体的定义与基本特征
                                                                                                                                                          • 6.1.2 智能体的结构与分类体系
                                                                                                                                                          • 6.2 智能体开发平台
                                                                                                                                                            • 6.2.1 智能体开发平台的类型与特点
                                                                                                                                                              • 6.2.2 智能体开发平台的核心功能与技术架构
                                                                                                                                                              • 6.3 智能体开发实例
                                                                                                                                                                • 6.3.1 Coze开发平台实操基础
                                                                                                                                                                  • 6.3.2 换脸与换装智能体开发实例
                                                                                                                                                                    • 6.3.3 虚拟数字人智能体开发实例
                                                                                                                                                                    • 【本章小结】
                                                                                                                                                                      • 【习题】
                                                                                                                                                                      • 第7章 人工智能模型的开发与实践
                                                                                                                                                                        • 7.1 基于PaddleX的图像识别技术
                                                                                                                                                                          • 7.1.1 PaddleX框架概述与运行环境
                                                                                                                                                                            • 7.1.2 图像识别的基本原理与模型结构
                                                                                                                                                                              • 7.1.3 PaddleX图像识别项目实操
                                                                                                                                                                              • 7.2 基于机器学习的图像分类系统
                                                                                                                                                                                • 7.2.1 图像分类技术的基本原理与流程
                                                                                                                                                                                  • 7.2.2 数据集预处理与模型训练
                                                                                                                                                                                    • 7.2.3 图像分类系统的搭建与测试
                                                                                                                                                                                    • 7.3 基于YOLO的视频识别系统
                                                                                                                                                                                      • 7.3.1 YOLO模型的特点与技术优势
                                                                                                                                                                                        • 7.3.2 YOLO模型的基本思想
                                                                                                                                                                                          • 7.3.3 YOLO模型的主要技术优势
                                                                                                                                                                                            • 7.3.4 YOLOv4 关键技术
                                                                                                                                                                                              • 7.3.5 视频目标检测工作机制
                                                                                                                                                                                              • 7.4 视频识别系统的开发与实践
                                                                                                                                                                                                • 7.4.1 案例项目概述
                                                                                                                                                                                                  • 7.4.2 项目运行环境
                                                                                                                                                                                                    • 7.4.3 数据集与标注
                                                                                                                                                                                                      • 7.4.4 模型训练流程
                                                                                                                                                                                                        • 7.4.5 图片检测实践
                                                                                                                                                                                                          • 7.4.6 视频检测实践
                                                                                                                                                                                                            • 7.4.7 模型评估与系统性能分析
                                                                                                                                                                                                            • 【本章小结】
                                                                                                                                                                                                              • 【习题】
                                                                                                                                                                                                              • 第8章 人工智能伦理、安全与未来发展
                                                                                                                                                                                                                • 8.1 人工智能伦理与行业规范
                                                                                                                                                                                                                  • 8.1.1 人工智能伦理的核心原则
                                                                                                                                                                                                                    • 8.1.2 AIGC内容合规与伦理边界
                                                                                                                                                                                                                      • 8.1.3 智能体应用的伦理规范
                                                                                                                                                                                                                      • 8.2 数据安全与隐私保护
                                                                                                                                                                                                                        • 8.2.1 数据安全风险与防范
                                                                                                                                                                                                                          • 8.2.2 个人隐私与数据合规
                                                                                                                                                                                                                            • 8.2.3 AIGC与智能体数据安全要求
                                                                                                                                                                                                                            • 8.3 AI偏见、公平性与可信AI
                                                                                                                                                                                                                              • 8.3.1 AI偏见的来源与影响
                                                                                                                                                                                                                                • 8.3.2 公平性优化的基本方法
                                                                                                                                                                                                                                  • 8.3.3 建设可信AI的路径
                                                                                                                                                                                                                                  • 8.4 人工智能产业的发展趋势与技术方向
                                                                                                                                                                                                                                    • 8.4.1 AIGC的发展及其对产业的赋能
                                                                                                                                                                                                                                      • 8.4.2 智能体技术的突破与应用前景
                                                                                                                                                                                                                                        • 8.4.3 人工智能面临的挑战
                                                                                                                                                                                                                                        • 8.5 人工智能与职业发展
                                                                                                                                                                                                                                          • 8.5.1 AI对就业结构的影响
                                                                                                                                                                                                                                            • 8.5.2 面向AI时代的职业能力
                                                                                                                                                                                                                                              • 8.5.3 产教融合下的人才成长路径
                                                                                                                                                                                                                                              • 【本章小结】
                                                                                                                                                                                                                                                • 【习题】
                                                                                                                                                                                                                                                • 参考文献

                                                                                                                                                                                                                                                相关图书