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人工智能基础与应用

样章
作者：
主编 狄巨星 副主编 范晶晶 徐东飞 花永 李飞
定价：
45.00 元
版面字数：
380.00千字
开本：
16开
装帧形式：
平装
版次：
1
最新版次
印刷时间：
暂无
ISBN：
978-7-04-068156-7
物料号：
68156-00
出版时间：
2026-09-02
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
本书是高等学校工科专业人工智能通识课程教材，由长期从事人工智能教学与研究的一线教师编写，适用于建筑类、机械类、电气类、土木类、能源动力类等工科专业学生学习，也可供相关领域工程技术人员及AI爱好者参考。 全书共9章，构建“理论认知—技术应用—实践落地—伦理规范”的教学体系，涵盖AI概论、底层理论、核心能力、国产大模型、AIGC创作、智能体开发、工科行业赋能、伦理规范及项目实战等内容。融入机械零件检测、智能识别、智能运维等典型工科案例，将抽象知识点通俗拆解、将零散原理具象呈现。 本书秉持“通识易懂、实践导向、立德树人”的理念，融入德育内容，兼顾知识、能力与价值引领。全书结构清晰、语言通俗、案例丰富、实操性强，配套在线实践任务，着力培育读者AI认知素养、工具应用能力、跨学科思维与创新实践能力。
  • 目录
    • 前辅文
      • 第1章 AI是什么？——人工智能概论
        • 1.1 聊聊天就能懂的AI：从“手机语音助手”到“校园门禁刷脸”
          • 1.1.1 从身边现象认识AI
            • 1.1.2 AI不等于“会说话的机器人”
              • 1.1.3 普通程序、自动化工具与AI的区别
                • 1.1.4 AI系统的一般工作流程
                  • 1.1.5 AI与机器学习、深度学习、生成式AI的关系
                    • 1.1.6 初学AI的常见误区
                    • 1.2 AI的成长故事：从“会算数”到“能画画”
                      • 1.2.1 从“机器能否思考”说起
                        • 1.2.2 从专家系统到机器学习
                          • 1.2.3 深度学习带来的突破
                            • 1.2.4 生成式AI：从“识别内容”到“生成内容”
                              • 1.2.5 人工智能发展的几条启示
                              • 1.3 人工智能的“三要素”：数据、算法、算力
                                • 1.3.1 为什么要理解“三要素”
                                  • 1.3.2 数据：AI学习的“经验来源”
                                    • 1.3.3 算法：把数据转化为能力的方法
                                      • 1.3.4 算力：支撑模型训练和应用的计算资源
                                        • 1.3.5 一个模型训练过程的通俗拆解
                                          • 1.3.6 模型结果为什么需要验证
                                          • 1.4 学AI有什么用？——和所学专业的“小联系”
                                            • 1.4.1 AI与大学学习的关系
                                              • 1.4.2 建筑类专业中的AI应用
                                                • 1.4.3 机械类专业中的AI应用
                                                  • 1.4.4 电气类专业中的AI应用
                                                    • 1.4.5 土木类专业中的AI应用
                                                      • 1.4.6 能源动力类专业中的AI应用
                                                        • 1.4.7 不同专业如何提出AI问题
                                                          • 1.4.8 AI是助手，不是替代者
                                                          • 1.5 四次工业革命与AI的国家意义
                                                            • 1.5.1 从工业革命看技术变革
                                                              • 1.5.2 人工智能与国家发展
                                                                • 1.5.3 AI与工程责任
                                                                  • 1.5.4 AI与个人成长
                                                                    • 1.5.5 负责任地使用AI的基本原则
                                                                      • 1.5.6 小任务：把AI与个人专业连接起来
                                                                        • 1.5.7 本章学习方法：从“会用AI”到“会判断AI”
                                                                        • 本章小结
                                                                          • 思考与练习
                                                                          • 第2章 人工智能的基石——底层逻辑与算法
                                                                            • 2.1 引言：从思想到代码
                                                                              • 2.1.1 什么是算法？——从烹饪食谱到智能程序
                                                                                • 2.1.2 算法的“三层世界观”：底层逻辑·设计范式·具体算法
                                                                                • 2.2 历史回眸：三起两落中的范式转换
                                                                                  • 2.3 符号逻辑：知识与显式推理
                                                                                    • 2.3.1 核心逻辑：数理逻辑
                                                                                      • 2.3.2 设计范式：符号主义
                                                                                        • 2.3.3 经典算法：专家系统、知识图谱、自动定理证明
                                                                                          • 2.3.4 映射实例：逻辑三段论
                                                                                          • 2.4 概率逻辑：不确定性的量化与更新
                                                                                            • 2.4.1 核心逻辑：概率论与贝叶斯定理
                                                                                              • 2.4.2 设计范式：贝叶斯主义（先验→证据→后验）
                                                                                                • 2.4.3 经典算法：朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络
                                                                                                  • 2.4.4 映射实例：垃圾邮件过滤
                                                                                                  • 2.5 学习逻辑：从数据中拟合函数
                                                                                                    • 2.5.1 核心逻辑：最优化理论+统计学习理论
                                                                                                      • 2.5.2 设计范式
                                                                                                        • 2.5.3 经典算法：回归、分类、聚类、降维
                                                                                                          • 2.5.4 核心挑战：偏差-方差权衡、过拟合与正则化
                                                                                                            • 2.5.5 映射实例：房价预测（线性回归）与鸢尾花分类（决策树）
                                                                                                            • 2.6 表示学习逻辑：连接主义与深度学习
                                                                                                              • 2.6.1 核心逻辑：表示学习+梯度下降+链式法则
                                                                                                                • 2.6.2 设计范式：连接主义（人工神经元、前馈网络、反向传播）
                                                                                                                  • 2.6.3 经典算法：MLP、CNN、RNN、Transformer
                                                                                                                    • 2.6.4 映射实例：猫图识别（CNN的层次化特征）
                                                                                                                    • 2.7 搜索与优化逻辑：在可能性空间中寻优
                                                                                                                      • 2.7.1 核心逻辑：图论+组合优化
                                                                                                                        • 2.7.2 设计范式：启发式搜索（A＊）、元启发式算法（遗传算法）
                                                                                                                          • 2.7.3 经典算法：A＊搜索算法、遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法
                                                                                                                            • 2.7.4 映射实例：GPS导航中的A＊搜索算法
                                                                                                                            • 2.8 范式融合：现代AI的混合交响
                                                                                                                              • 2.8.1 神经符号AI
                                                                                                                                • 2.8.2 深度概率模型（VAE、扩散模型）
                                                                                                                                  • 2.8.3 自监督学习与大模型预训练
                                                                                                                                    • 2.8.4 通往AGI的路径
                                                                                                                                    • 2.9 算法选择：从任务场景到技术决策
                                                                                                                                      • 2.9.1 认知决策任务：学习逻辑（可解释性优先vs精度优先）
                                                                                                                                        • 2.9.2 感知交互任务：表示学习逻辑
                                                                                                                                          • 2.9.3 创作生成任务：概率+表示融合
                                                                                                                                            • 2.9.4 工程优化任务：搜索逻辑
                                                                                                                                            • 本章小结
                                                                                                                                              • 思考与练习
                                                                                                                                              • 第3章 AI的“小本领”——人工智能能力认知
                                                                                                                                                • 3.1 AI能做什么？——典型应用大揭秘
                                                                                                                                                  • 3.2 AI也有“小缺点”：现阶段能力的局限性
                                                                                                                                                    • 3.3 国产AI平台初体验
                                                                                                                                                      • 3.4 AI模型在图像分类中的应用——以铝型材缺陷分类为例
                                                                                                                                                        • 3.4.1 铝型材缺陷特点与数据集结构
                                                                                                                                                          • 3.4.2 卷积神经网络训练原理
                                                                                                                                                            • 3.4.3 铝型材缺陷分类模型训练过程
                                                                                                                                                              • 3.4.4 铝型材缺陷分类模型的验证
                                                                                                                                                              • 3.5 AI模型在图像生成中的应用——以单图超分辨率为例
                                                                                                                                                                • 3.5.1 单图超分辨率处理简介与相关数据集
                                                                                                                                                                  • 3.5.2 单图超分辨率模型的训练
                                                                                                                                                                    • 3.5.3 单图超分辨率模型处理效果验证
                                                                                                                                                                    • 本章小结
                                                                                                                                                                      • 思考与练习
                                                                                                                                                                      • 第4章 会“说话”的AI——大语言模型与应用
                                                                                                                                                                        • 4.1 什么是大语言模型？——像“聊天机器人”一样的AI
                                                                                                                                                                          • 4.2 主流国产大模型介绍
                                                                                                                                                                            • 4.2.1 豆包：问专业问题、写小报告很方便
                                                                                                                                                                              • 4.2.2 DeepSeek：查工科基础知识点、写简单代码
                                                                                                                                                                                • 4.2.3 千问：查智慧农业、智能家居小常识
                                                                                                                                                                                • 4.3 怎么让AI更懂你——提示词技巧
                                                                                                                                                                                  • 4.3.1 AI回答不尽人意
                                                                                                                                                                                    • 4.3.2 提示词的五要素模型（RCTFC）
                                                                                                                                                                                      • 4.3.3 提示词优化技巧
                                                                                                                                                                                        • 4.3.4 常见错误与修正策略
                                                                                                                                                                                        • 4.4 中国科学家与AI大模型的发展
                                                                                                                                                                                          • 4.4.1 从“汉字难题”到“语言智能”
                                                                                                                                                                                            • 4.4.2 AI大模型时代的中国贡献
                                                                                                                                                                                              • 4.4.3 从“卡脖子”到“争口气”
                                                                                                                                                                                              • 本章小结
                                                                                                                                                                                                • 思考与练习
                                                                                                                                                                                                • 第5章 AIGC是什么？——AI能“写、画、剪”
                                                                                                                                                                                                  • 5.1 什么是AIGC
                                                                                                                                                                                                    • 5.1.1 从“识别”到“生成”的质变
                                                                                                                                                                                                      • 5.1.2 核心能力拆解：“写、画、剪”——AIGC的三大生产力工具
                                                                                                                                                                                                        • 5.1.3 重新定位：AI是“副驾驶”，而非“驾驶员”
                                                                                                                                                                                                        • 5.2 多模态大模型：能同时处理文字和图片的AI
                                                                                                                                                                                                          • 5.2.1 多模态大模型
                                                                                                                                                                                                            • 5.2.2 实际应用场景
                                                                                                                                                                                                              • 5.2.3 技术原理
                                                                                                                                                                                                                • 5.2.4 国内外代表性的AIGC创作平台
                                                                                                                                                                                                                  • 5.2.5 实践案例
                                                                                                                                                                                                                  • 5.3 AI的“创作秀”
                                                                                                                                                                                                                    • 5.3.1 写文字：用AI写班级活动通知（管理类应用）
                                                                                                                                                                                                                      • 5.3.2 画图片：用AI画简单机械零件图（机械类应用）
                                                                                                                                                                                                                        • 5.3.3 做PPT：用AI生成“AI与专业”主题PPT框架
                                                                                                                                                                                                                        • 5.4 文化自信、文化传承与青年担当
                                                                                                                                                                                                                          • 5.4.1 文化自信——用AI传承千年美学
                                                                                                                                                                                                                            • 5.4.2 AI时代的文化传承与青年担当
                                                                                                                                                                                                                            • 本章小结
                                                                                                                                                                                                                              • 思考与练习
                                                                                                                                                                                                                              • 第6章 自己做“AI助手”——智能体开发与应用
                                                                                                                                                                                                                                • 6.1 AI智能体是什么
                                                                                                                                                                                                                                  • 6.1.1 智能体的基本含义
                                                                                                                                                                                                                                    • 6.1.2 从传统智能体到AI智能体
                                                                                                                                                                                                                                      • 6.1.3 AI智能体的核心能力结构
                                                                                                                                                                                                                                        • 6.1.4 AI智能体与普通AI的区别
                                                                                                                                                                                                                                          • 6.1.5 大语言模型为何成为关键接口
                                                                                                                                                                                                                                          • 6.2 零代码开发平台
                                                                                                                                                                                                                                            • 6.2.1 什么是零代码开发
                                                                                                                                                                                                                                              • 6.2.2 零代码、低代码与代码开发
                                                                                                                                                                                                                                                • 6.2.3 零代码平台如何构建智能体
                                                                                                                                                                                                                                                  • 6.2.4 常见国产平台举例
                                                                                                                                                                                                                                                    • 6.2.5 零代码平台的核心功能介绍
                                                                                                                                                                                                                                                    • 6.3 简单智能体案例：“宿舍作息提醒AI”
                                                                                                                                                                                                                                                      • 6.4 智能体如何工作
                                                                                                                                                                                                                                                        • 6.4.1 智能体运行的全流程
                                                                                                                                                                                                                                                          • 6.4.2 智能体的三大核心模块
                                                                                                                                                                                                                                                            • 6.4.3 智能体科学设计与实操优化小技巧
                                                                                                                                                                                                                                                            • 6.5 实践与优化
                                                                                                                                                                                                                                                              • 本章小结
                                                                                                                                                                                                                                                                • 思考与练习
                                                                                                                                                                                                                                                                • 第7章 AI帮你成长——人工智能赋能学业与职业发展
                                                                                                                                                                                                                                                                  • 7.1 AI+行业应用案例
                                                                                                                                                                                                                                                                    • 7.1.1 建筑类
                                                                                                                                                                                                                                                                      • 7.1.2 机械类
                                                                                                                                                                                                                                                                        • 7.1.3 电气类
                                                                                                                                                                                                                                                                          • 7.1.4 管理类
                                                                                                                                                                                                                                                                            • 7.1.5 土木类
                                                                                                                                                                                                                                                                              • 7.1.6 能源动力类
                                                                                                                                                                                                                                                                                • 7.1.7 医学类
                                                                                                                                                                                                                                                                                  • 7.1.8 文史类
                                                                                                                                                                                                                                                                                    • 7.1.9 教育类
                                                                                                                                                                                                                                                                                    • 7.2 AI对未来职业的影响
                                                                                                                                                                                                                                                                                      • 7.2.1 容易被AI改变的工作
                                                                                                                                                                                                                                                                                        • 7.2.2 人的核心竞争力
                                                                                                                                                                                                                                                                                          • 7.2.3 AI不是替代你，而是替代不会用AI的人
                                                                                                                                                                                                                                                                                          • 7.3 AI时代的能力与成长路径
                                                                                                                                                                                                                                                                                            • 7.3.1 AI时代的核心能力
                                                                                                                                                                                                                                                                                              • 7.3.2 AI能力的分阶段发展路径
                                                                                                                                                                                                                                                                                                • 7.3.3 本课程与能力培养的对应关系
                                                                                                                                                                                                                                                                                                • 7.4 AI实践与竞赛入门
                                                                                                                                                                                                                                                                                                  • 7.4.1 人工智能学科竞赛目录
                                                                                                                                                                                                                                                                                                    • 7.4.2 深度解析核心竞赛
                                                                                                                                                                                                                                                                                                      • 7.4.3 AI竞赛中的核心算法与技术细节
                                                                                                                                                                                                                                                                                                      • 本章小结
                                                                                                                                                                                                                                                                                                        • 思考与练习
                                                                                                                                                                                                                                                                                                        • 第8章 AI的“道德底线”——人工智能伦理
                                                                                                                                                                                                                                                                                                          • 8.1 使用AI要注意什么？——保护隐私
                                                                                                                                                                                                                                                                                                            • 8.1.1 隐私保护
                                                                                                                                                                                                                                                                                                              • 8.1.2 算法公平
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                • 8.1.3 决策透明
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  • 8.1.4 人机协作
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    • 8.1.5 结论
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    • 8.2 AI的“公平性”
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      • 8.2.1 AI算法偏见的形成根源与典型危害
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        • 8.2.2 AI算法公平性评估的核心维度与标准
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          • 8.2.3 消除模型偏见的核心技术与实操方法
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            • 8.2.4 算法公平性的行业适用场景与实践价值
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            • 8.3 人工智能伦理治理政策
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              • 8.3.1 法律层面：确立治理的根本遵循
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                • 8.3.2 部门规章：明确服务与应用的具体底线
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  • 8.3.3 相关行业AI的规范
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  • 8.4 正确使用AI，做“负责任的AI使用者”
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    • 8.5 讨论活动：“AI会不会抢工作？”
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      • 8.5.1 历史视野
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        • 8.5.2 机制解析
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          • 8.5.3 新职业的涌现
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            • 8.5.4 人的不可替代价值
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              • 8.5.5 大学时代的应对之道
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                • 8.5.6 课堂讨论方案设计
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                • 本章小结
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  • 思考与练习
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  • 第9章 用AI做小项目与写报告
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    • 9.1 项目背景与目标
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      • 9.1.1 时代背景：AI技术正在重塑传统工科行业
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        • 9.1.2 项目目标：从“学AI”到“用AI”再到“评AI”
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          • 9.1.3 项目的教育意义
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          • 9.2 项目适用专业方向
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            • 9.2.1 机械类方向：螺丝好坏识别、轴承磨损检测
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              • 9.2.2 建筑类方向：教室门窗状态检测、家具位置识别
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                • 9.2.3 土木类方向：水管破损检测、水管接头定位
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  • 9.2.4 能源动力类方向：锅炉阀门状态监测、设备故障分类
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    • 9.2.5 跨专业融合方向
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    • 9.3 实验内容与要求
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      • 9.3.1 阶段一：基础模型训练
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        • 9.3.2 阶段二：小项目开发与报告撰写
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        • 9.4 进阶拓展任务
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          • 9.5 考核方式
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            • 9.6 资源与工具推荐
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              • 本章小结
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                • 思考与练习
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                • 附录
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  • 附录1 决策树分类鸢尾花的实现示例过程
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    • 附录2 线性回归预测房价
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      • 附录3 随机森林回归完整
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        • 附录4 模拟的商场会员数据及k-means聚类
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        • 参考文献

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        相关图书

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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        暂无作者

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        26.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        大学计算机基础课程报告论坛论文集2005

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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        0.00 元 收藏

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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        李畅 陈德通 董连 等

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        14.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        大学计算机应用基础实验指导与习题

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        张兆臣 等

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        12.50 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        关于进一步加强高等学校计算机基础教学的意见暨计算机基础课程教学基本要求（试行）

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        非专业教指委 编制

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        10.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        大学计算机基础上机实习指导

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        李志蜀

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        17.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        大学计算机基础

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        李志蜀

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        23.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        大学计算机基础实验指导(第二版)

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        吴宏伟 梅险

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        14.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        大学计算机基础实验操作与学习指导

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        朱家义 陈付贵

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        12.50 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        计算机文化基础

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        韩金仓

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        30.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        大学计算机基础实验教程

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        宋淑芝 侯锡铭

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        15.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        大学计算机基础教程

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        王春红 张世民

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        29.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        计算机文化基础实践指导与自学指南

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        韩忠东 刘瑾 张庆峰

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        17.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        大学计算机基础教程

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        欧阳春娟 谭云兰

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        28.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        大学计算机基础

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        朱文球 刘强 陈青

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        32.80 元 收藏