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人工智能基础与实践 （新文科版）
本书是专为新文科人才量身打造的人工智能入门教材，以“理论筑基、实践赋能、伦理护航”为核心，构建适配文科思维的AI知识体系。全书分为理论篇与实践篇，系统介绍人工智能的基础原理、技术应用与人文思考。
理论篇从人工智能的本质特征与发展脉络切入，解析数据、算法、算力三要素的底层逻辑，聚焦机器学习、深度学习、大模型等核心技术，并结合金融、商务、政务、教育等文科密切相关领域的应用场景，展现AI作为“效率工具”与“创新引擎”的实践价值。同时，专门设置AI伦理章节，通过数据隐私、知识产权、责任界定等典型案例，引导读者从人文视角审视技术边界。
实践篇以AIGC技术为核心，从提示词工程基础出发，分章节详解文本、图像、语音、视频的生成与处理技术。所有案例均扎根文科场景，如用大语言模型撰写策划案、用图像工具设计文创海报、用语音技术整理会议纪要等，配套“需求分析-工具选择-效果优化”全流程指南，零技术基础读者可快速上手。
本书可作为高校文学、经济学、管理学、教育学、艺术学等新文科专业的通识教材，也可供文科从业者提升AI应用能力参考，助力读者在智能时代实现技术工具与人文价值的协同发展。
作者：
主编 王丽敏 胡建军 胡慧蓉 副主编 贺杰辉 操慧子 朱冰山
定价：
35.60元
出版时间：
2025-08-29
ISBN：
978-7-04-065631-2
物料号：
65631-00
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：
370.00千字
开本：
16开
全书页数：
暂无
装帧形式：
平装
- 前辅文
- 理论篇
- 第1章 人工智能概览
- 1.1 人工智能的定义
- 1.1.1 人工智能的本质
- 1.1.2 人工智能的特征
- 1.2 人工智能的发展
- 1.2.1 人工智能的起源
- 1.2.2 人工智能的发展
- 1.2.3 人工智能的展望
- 1.3 新文科人才AI素养
- 1.3.1 AI驱动的认知重构
- 1.3.2 跨学科的知识融合
- 本章拓展学习
- 习题
- 1.1 人工智能的定义
- 第2章 人工智能技术基础
- 2.1 人工智能三要素
- 2.1.1 人工智能的基石——数据
- 2.1.2 解锁智能的密码——算法
- 2.1.3 驱动智能的引擎——算力
- 2.2 人工智能核心技术
- 2.2.1 数据驱动的模式发现——机器学习
- 2.2.2 仿生神经的计算模型——深度学习
- 2.2.3 规模赋能的通用智能——多模态学习
- 2.2.4 规模赋能的通用智能——大模型技术
- 2.3 人工智能核心技术应用
- 2.3.1 智能客服系统概述
- 2.3.2 核心技术应用详解
- 2.3.3 技术协同架构
- 本章拓展学习
- 习题
- 2.1 人工智能三要素
- 第3章 人工智能行业应用
- 3.1 人工智能+金融
- 3.1.1 智能金融简介
- 3.1.2 智能金融的关键技术
- 3.1.3 智能金融应用场景
- 3.2 人工智能+商务
- 3.2.1 智能商务简介
- 3.2.2 智能商务关键技术
- 3.2.3 智能商务应用场景
- 3.3 人工智能+政务
- 3.3.1 智能政务简介
- 3.3.2 智能政务关键技术
- 3.3.3 智能政务应用场景
- 3.4 人工智能+教育
- 3.4.1 智能教育简介
- 3.4.2 智能教育关键技术
- 3.4.3 智能教育应用场景
- 3.5 人工智能+制造
- 3.5.1 智能制造简介
- 3.5.2 智能制造关键技术
- 3.5.3 智能制造应用场景
- 3.6 人工智能+交通
- 3.6.1 智能交通简介
- 3.6.2 智能交通关键技术
- 3.6.3 智能交通应用场景
- 习题
- 3.1 人工智能+金融
- 第4章 人工智能伦理
- 4.1 人工智能伦理的历史发展与进程
- 4.1.1 人工智能伦理的起源
- 4.1.2 人工智能伦理的发展
- 4.1.3 人工智能伦理的风险
- 4.2 人工智能伦理问题
- 4.2.1 数据隐私和安全
- 4.2.2 知识产权侵犯
- 4.2.3 责任与安全
- 4.3 人工智能伦理法律法规
- 4.3.1 国外人工智能伦理相关法律法规
- 4.3.2 我国人工智能伦理相关法律法规
- 4.4 人工智能伦理典型案例
- 4.4.1 AI引发隐私争议
- 4.4.2 AI编写新闻以假乱真
- 4.4.3 AI驾驶模糊权责边界
- 习题
- 4.1 人工智能伦理的历史发展与进程
- 第1章 人工智能概览
- 实践篇
- 第5章 AIGC应用概述
- 5.1 AIGC定义
- 5.1.1 什么是AIGC
- 5.1.2 AIGC发展历程
- 5.1.3 AIGC与大模型的关系
- 5.1.4 常见的AIGC工具类型
- 5.2 AIGC工具的应用核心：提示词工程
- 5.2.1 提示词工程的定义
- 5.2.2 提示词构建方法
- 5.3 AIGC工具应用必备技能
- 5.3.1 掌握AIGC应具备的核心能力
- 5.3.2 正确认识AIGC的能力边界
- 习题
- 5.1 AIGC定义
- 第6章 AIGC文本生成与优化
- 6.1 大语言模型的工作原理
- 6.1.1 大语言模型概述
- 6.1.2 大语言模型的工作原理
- 6.2 主流大语言模型简析
- 6.2.1 国内主流大语言模型
- 6.2.2 国外主流大语言模型
- 6.3 大语言模型应用场景
- 6.3.1 大语言模型应用场景
- 6.3.2 大语言模型应用体验
- 6.4 大语言模型应用实践
- 6.4.1 案例6-1：AIGC赋能高效学习——制定学习计划
- 6.4.2 案例6-2：AIGC赋能校园文化创意产品营销——产品策划
- 6.4.3 案例6-3：AIGC赋能高效分析财务报表
- 习题
- 6.1 大语言模型的工作原理
- 第7章 AIGC图像生成与处理
- 7.1 图像生成大模型工作原理
- 7.1.1 扩散模型
- 7.1.2 图像生成工作流程
- 7.2 常用的AIGC图像生成与处理工具
- 7.2.1 国内主流工具
- 7.2.2 国外主流工具
- 7.3 AIGC工具处理图像技术
- 7.3.1 图像增强与恢复
- 7.3.2 图像操纵与编辑
- 7.3.3 图像生成
- 7.4 图像生成大模型应用实践
- 7.4.1 图像生成大模型应用场景
- 7.4.2 案例7-1：AIGC赋能校园文化创意产品营销——宣传海报
- 习题
- 7.1 图像生成大模型工作原理
- 第8章 AIGC语音生成与处理
- 8.1 语音生成大模型工作原理
- 8.1.1 引言：让机器开口说话的魔法
- 8.1.2 标准流程：TTS系统的剖析
- 8.2 常用的AIGC语音生成与处理工具
- 8.2.1 主流云服务平台
- 8.2.2 专业化独立工具
- 8.2.3 开源与自托管方案
- 8.3 语音生成大模型应用场景
- 8.3.1 语音生成大模型应用场景
- 8.3.2 语音生成大模型应用体验
- 8.4 语音生成大模型应用实践
- 8.4.1 案例8-1：AIGC赋能校园文化创意产品营销——语音推广
- 8.4.2 案例8-2：AIGC高效整理会议记录
- 习题
- 8.1 语音生成大模型工作原理
- 第9章 AIGC视频生成与处理
- 9.1 视频生成大模型的工作原理
- 9.1.1 视频生成大模型的基本概念
- 9.1.2 视频生成大模型的基本工作原理
- 9.2 常用的AIGC视频生成与处理工具
- 9.2.1 智谱清影
- 9.2.2 即梦AI
- 9.2.3 腾讯混元AI视频
- 9.2.4 海螺AI视频
- 9.2.5 剪映
- 9.2.6 通义万相AI视频
- 9.3 视频生成大模型应用实践
- 9.3.1 视频生成大模型应用场景
- 9.3.2 利用视频生成工具生成多场景视频
- 9.3.3 案例9-1：AIGC赋能校园文化创意产品营销——宣传视频
- 9.3.4 案例9-2：粤财商学实践与创新孵化基地——项目宣传视频
- 习题
- 9.1 视频生成大模型的工作原理
- 第5章 AIGC应用概述
- 参考文献
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