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人工智能与未来实践教程
本书是河南省“十四五”普通高等教育规划教材《人工智能与未来》的配套实践教程，内容分为环境搭建、人工智能基础和人工智能应用三部分，其中人工智能基础与人工智能应用部分与教材内容呼应。第一部分环境搭建：主要是针对本书中基础和应用部分的环境配置内容，包括常用办公软件、Python环境安装以及第三方库的配置；第二部分人工智能基础包括五类实践项目，分别是实践2数据可视化，实践3数据采集、分析与应用，实践4简单排序算法，实践5机器学习算法KNN和实践6神经网络算法；第三部分人工智能应用包括六类实践项目，分别是实践7基础办公类AIGC生成，实践8高级AIGC生成、实践9智能体搭建、实践10 DeepSeek本地化部署、实践11人脸识别和实践12智能驾驶。
本书提供实践代码和源程序，实践部分不仅有详细的实践指导过程，还可以通过扫描二维码查看指导视频，方便学习。
本书适合作为高等院校人工智能通识课教材或计算机专业的人工智能导论实践教程，也可以作为想了解人工智能入门理论和应用的读者的参考书。
作者：
主 编 王红梅 陈建辉 副主编 孙新德 陈勇斌 吴宁
定价：
43.00元
出版时间：
2025-08-29
ISBN：
978-7-04-065527-8
物料号：
65527-00
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
重点项目：
暂无
版面字数：
360.00千字
开本：
16开
全书页数：
暂无
装帧形式：
平装
- 前辅文
- 实践1 环境配置
- 1.1 WPS
- 1.1.1 WPS简介
- 1.1.2 WPS下载
- 1.1.3 WPS安装
- 1.1.4 WPS注册和登录
- 1.2 Python安装
- 1.2.1 查看安装Python需要的环境
- 1.2.2 Python安装包的下载
- 1.2.3 Python的安装
- 1.2.4 Python试运行
- 1.3 Python第三方库的安装
- 1.3.1 确定Python要安装的第三方库
- 1.3.2 使用pip install命令安装
- 1.3.3 异常处理
- 1.3.4 本书第三方库安装命令
- 1.1 WPS
- 实践2 数据可视化
- 2.1 实践目标
- 2.2 实践原理与方法
- 2.3 实践内容
- 2.4 项目1：对比分析DeepSeek和OpenAI
- 2.5 项目2：图表混排——就业推荐表设计
- 2.6 项目3：演示文稿展示家乡美
- 思考与练习
- 实践3 数据采集、分析与应用
- 3.1 实践目标
- 3.2 实践原理与方法
- 3.3 实践内容
- 3.4 WPS表格基本数据处理方法
- 3.4.1 单元格引用
- 3.4.2 数据填充
- 3.4.3 数据筛选
- 3.4.4 公式与函数
- 3.4.5 图表
- 3.5 基于办公软件的学情分析
- 3.5.1 项目1：班级成绩计算分析步骤
- 3.5.2 项目2：学业预警
- 3.6 项目3：人工智能赋能专业调查问卷和数据分析
- 3.6.1 线上数据采集平台登录
- 3.6.2 线上问卷设计
- 3.6.3 问卷发布与数据采集
- 3.6.4 数据统计与分析方法
- 思考与练习
- 实践4 简单排序算法
- 4.1 实践目标
- 4.2 实践原理与方法
- 4.3 实践内容
- 4.4 项目1：选择排序算法
- 4.4.1 实现展示
- 4.4.2 功能分析
- 4.5 项目2：冒泡排序算法
- 4.5.1 实现展示
- 4.5.2 功能分析
- 4.6 项目3：选择排序法和冒泡排序法对比
- 4.6.1 功能实现
- 4.6.2 功能分析
- 思考与练习
- 实践5 机器学习算法KNN
- 5.1 实践目标
- 5.2 实践原理与方法
- 5.3 实践内容
- 5.4 项目1：KNN手写数字识别方法1
- 5.4.1 准备训练数据集
- 5.4.2 准备测试数据
- 5.4.3 手写数字识别
- 5.4.4 算法效果评价
- 5.5 项目2：KNN手写数字识别方法2
- 5.5.1 准备训练数据集
- 5.5.2 手写数字识别
- 思考与练习
- 实践6 神经网络算法
- 6.1 实践目标
- 6.2 实践原理与方法
- 6.3 实践内容
- 6.4 项目1：神经网络手写数字识别方法
- 6.4.1 准备训练数据集
- 6.4.2 手写数字识别
- 6.4.3 调整神经网络层次和参数
- 6.5 项目2：基于MNIST数据集的TensorFlow手写数字识别
- 6.5.1 MNIST数据集
- 6.5.2 数据可视化
- 6.5.3 MNIST手写数字识别率
- 6.5.4 调整神经网络层次和参数
- 6.5.5 进行手写字识别
- 思考与练习
- 实践7 基础办公类AIGC生成
- 7.1 实践目标
- 7.2 实践原理与方法
- 7.3 实践内容
- 7.4 项目1：基于文心一言大模型的内容生成
- 7.4.1 文本生成
- 7.4.2 表格生成
- 7.4.3 图片生成
- 7.4.4 PPT生成
- 7.5 项目2：基于WPS的内容生成
- 7.5.1 智能文档生成
- 7.5.2 智能表格处理
- 7.5.3 智能生成PPT
- 7.5.4 WPS灵犀
- 思考与练习
- 实践8 高级AIGC生成
- 8.1 实践目标
- 8.2 实践原理与方法
- 8.3 实践内容
- 8.4 项目1：图像生成
- 8.5 视频生成
- 8.5.1 项目2：即梦创作平台
- 8.5.2 项目3：可灵创作平台
- 8.6 数字人
- 8.6.1 项目4：即梦数字人
- 8.6.2 项目5：讯飞智作数字人
- 思考与练习
- 实践9 智能体搭建
- 9.1 实践目标
- 9.2 实践原理与方法
- 9.3 实践内容
- 9.4 项目1：智谱清言创建智能体
- 9.5 项目2：扣子创建智能体
- 9.5.1 创建基本智能体
- 9.5.2 设置智能体模型及参数
- 9.5.3 添加插件
- 9.5.4 激活触发器
- 9.5.5 添加知识库
- 9.5.6 添加记忆
- 9.5.7 对话体验
- 9.6 项目3：智能体高级应用——混合智能
- 9.6.1 创建智能体和工作流
- 9.6.2 添加插件
- 9.6.3 添加大模型
- 9.6.4 设置输出和试运行
- 9.6.5 功能优化和最终发布
- 思考与练习
- 实践10 DeekSeek本地化部署
- 10.1 实践目标
- 10.2 实践原理与方法
- 10.3 实践内容
- 10.4 DeepSeek本地部署
- 10.4.1 Ollama下载与安装
- 10.4.2 DeepSeek部署与对话
- 10.4.3 Chatbox AI交互式对话
- 10.4.4 添加知识库
- 10.4.5 添加在线大模型
- 10.4.6 卸载Ollama以及Chatbox AI
- 思考与练习
- 实践11 人脸识别
- 11.1 实践目标
- 11.2 实践原理与方法
- 11.3 实践内容
- 11.4 项目1：手机人脸识别解锁
- 11.5 项目2：人脸识别实现
- 11.6 项目3：一个人脸识别系统
- 11.6.1 数据录入和人脸采集
- 11.6.2 模型训练
- 11.6.3 人脸识别
- 思考与练习
- 实践12 智能驾驶
- 12.1 实践目标
- 12.2 实践原理与方法
- 12.3 实践内容
- 12.4 项目1：头歌实践《测试场试车》实践项目
- 12.4.1 第1关：智能汽车直行
- 12.4.2 第2关：遇到障碍物直角左转
- 12.4.3 第3关：沿线行驶直角右转
- 12.5 项目2：自主研发智能驾驶虚拟仿真实验
- 12.5.1 第1关：智能直行
- 12.5.2 第2关：直角右转
- 12.5.3 第3关：复杂左转
- 思考与练习
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