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人工智能应用基础
本书为高等职业教育人工智能通识课程系列教材之一，同时为高等职业教育计算机类课程新形态一体化教材。
本书采用“项目引领、任务驱动”的编写方式，构建“认知构建—技术实战—工具应用—行业融合—开发实践”五阶教学体系，系统介绍人工智能的基本概念、关键技术、典型工具、行业应用及开发方法。项目1引导学生初识人工智能，建立对AI的基本认知框架；项目2围绕AIGC技术，开展文案生成、图像创作、语音合成等实战训练；项目3聚焦AI+WPS智能办公，提升学生在文档、表格、演示等场景中的智能应用能力；项目4以智能体开发为核心，培养学生构建具备交互能力的AI应用；项目5深入行业真实场景，展示AI在直播等场景的落地实践；项目6通过Python编程实现图书借阅管理模块，训练学生的编程思维与系统构建能力；项目7以手写数字识别为综合项目，贯穿数据集获取与观察、数据预处理、模型搭建、模型训练与评估、模型保存与加载全流程，完成一个完整的AI项目实战。
本书配有微课视频、授课用PPT等丰富的数字化教学资源。与本书配套的数字课程在“智慧职教”平台（www.icve.com.cn）上线，学习者可登录平台在线学习，授课教师可调用本课程构建符合自身教学特色的SPOC课程，详见“智慧职教”服务指南。授课教师也可登录“高等教育出版社产品信息检索系统”（xuanshu.hep.com.cn）搜索并下载本书配套教学资源，首次使用本系统的用户，请先进行注册并完成教师资格认证。
本书为高等职业教育人工智能通识课程的配套教材，也可作为人工智能爱好者和相关从业人员的参考书。
作者：
檀明 张克柱 主编
定价：
49.50 元
出版时间：
2026-03-16
ISBN：
978-7-04-066986-2
物料号：
66986-00
读者对象：
高等职业教育
一级分类：
计算机大类
二级分类：
计算机类
三级分类：
计算机应用技术
重点项目：
暂无
版面字数：
310千字
开本：
16开
装帧形式：
平装
版次：
1
最新版次印刷时间：
2026年
- 目录
- 前辅文
- 基础篇
- 项目1 初识人工智能
- 任务1.1 了解身边的人工智能
- 任务引入
- 知识准备
- 1.1.1 人工智能的定义
- 1.1.2 人工智能研究的主要内容
- 1.1.1 人工智能的定义
- 任务实施
- 技能训练
- 任务引入
- 任务1.2 探究人工智能的产生与发展
- 任务引入
- 知识准备
- 1.2.1 萌芽与诞生：从“机器思维”设想到学科定名（20世纪40-50年代）
- 1.2.2 波折与探索：从繁荣到寒冬（20世纪60-80年代）
- 1.2.3 稳步发展与应用起步（20世纪90年代-21世纪初）
- 1.2.4 深度学习驱动的爆发期（21世纪初至今）
- 1.2.1 萌芽与诞生：从“机器思维”设想到学科定名（20世纪40-50年代）
- 任务实施
- 技能训练
- 任务引入
- 任务1.3 探索人工智能的应用领域
- 任务引入
- 知识准备
- 1.3.1 人工智能的主要技术领域
- 1.3.2 人工智能的主要应用领域
- 1.3.1 人工智能的主要技术领域
- 任务实施
- 技能训练
- 任务引入
- 任务1.4 认知人工智能素养与风险
- 任务引入
- 知识准备
- 1.4.1 人工智能素养的定义
- 1.4.2 人工智能风险
- 1.4.3 人工智能风险防范
- 1.4.1 人工智能素养的定义
- 任务实施
- 技能训练
- 任务引入
- 项目小结
- 思考与练习
- 任务1.1 了解身边的人工智能
- 项目2 AIGC技术实战
- 任务2.1 初识生成式人工智能（AIGC）
- 任务引入
- 任务分析
- 知识准备
- 2.1.1 生成式人工智能概述
- 2.1.2 常用的AIGC工具
- 2.1.3 提问的艺术
- 2.1.1 生成式人工智能概述
- 任务实施
- 技能训练
- 任务引入
- 任务2.2 AIGC在文案生成的应用DeepSeek助力英语四级备考
- 任务引入
- 任务分析
- 知识准备
- 2.2.1 AI文生文的基本原理
- 2.2.2 AIGC文生文技术的应用场景
- 2.2.3 常用文生文工具
- 2.2.1 AI文生文的基本原理
- 任务实施
- 技能训练
- 任务引入
- 任务2.3 “声潮澎湃，音为有你”生成校园歌手大赛海报
- 任务引入
- 任务分析
- 知识准备
- 2.3.1 AI绘画的技术原理
- 2.3.2 AIGC生图的应用场景
- 2.3.3 AIGC图像生成的常用工具
- 2.3.1 AI绘画的技术原理
- 任务实施
- 技能训练
- 任务引入
- 任务2.4 千古诗韵——AIGC语音合成古诗词有声书
- 任务引入
- 任务分析
- 知识准备
- 2.4.1 AI生成音频的基本原理
- 2.4.2 语音合成的应用场景
- 2.4.3 AI语音合成的常用工具
- 2.4.1 AI生成音频的基本原理
- 任务实施
- 技能训练
- 任务引入
- 项目小结
- 思考与练习
- 任务2.1 初识生成式人工智能（AIGC）
- 项目3 AI+WPS智能办公项目实战
- 任务3.1 常用的AIGC办公工具
- 任务引入
- 任务分析
- 知识准备
- 3.1.1 OfficeAI内容优化
- 3.1.2 WPS灵犀智能化办公
- 3.1.3 DeepSeek文档生成
- 3.1.4 ChatExcel表格处理
- 3.1.5 通义PPT创作
- 3.1.6 Kimi长文本处理
- 3.1.1 OfficeAI内容优化
- 任务实施
- 技能训练
- 任务引入
- 任务3.2 AI+WPS文档处理与优化
- 任务引入
- 任务分析
- 知识准备
- 3.2.1 AI帮我写
- 3.2.2 AI排版
- 3.2.3 AI搜索
- 3.2.4 AI阅读
- 3.2.1 AI帮我写
- 任务实施
- 技能训练
- 任务引入
- 任务3.3 AI+WPS电子表格处理
- 任务引入
- 任务分析
- 知识准备
- 3.3.1 AI表格生成
- 3.3.2 AI写公式
- 3.3.3 AI条件格式
- 3.3.4 AI数据分析
- 3.3.1 AI表格生成
- 任务实施
- 技能训练
- 任务引入
- 任务3.4 AI+WPS演示文稿制作
- 任务引入
- 任务分析
- 知识准备
- 3.4.1 AI主题生成PPT
- 3.4.2 AI生成单页PPT
- 3.4.3 AI文档生成PPT
- 3.4.4 AI大纲生成PPT
- 3.4.5 AI生成图片
- 3.4.1 AI主题生成PPT
- 任务实施
- 技能训练
- 任务引入
- 项目小结
- 思考与练习
- 任务3.1 常用的AIGC办公工具
- 项目4 智能体开发与实践
- 任务4.1 智能体开发工具认知
- 任务引入
- 任务分析
- 知识准备
- 4.1.1 智能体技术架构
- 4.1.2 星火平台操作界面详解
- 4.1.1 智能体技术架构
- 任务实施
- 技能训练
- 任务引入
- 任务4.2 AI播客——星火智能体开发平台
- 任务引入
- 任务分析
- 知识准备
- 任务实施
- 技能训练
- 任务引入
- 项目小结
- 思考与练习
- 任务4.1 智能体开发工具认知
- 项目5 AI行业应用项目实战
- 任务5.1 了解AI大模型的演进与AIGC的关系
- 任务引入
- 任务分析
- 知识准备
- 5.1.1 探索AI大模型的演进历程
- 5.1.2 大模型全景图
- 5.1.3 大模型与AIGC的关系
- 5.1.4 大模型助推AIGC步入快车道
- 5.1.1 探索AI大模型的演进历程
- 任务实施
- 技能训练
- 任务引入
- 任务5.2 AI工具在直播场景的应用
- 任务引入
- 任务分析
- 知识准备
- 5.2.1 稿定AI
- 5.2.2 小鱼AI写作
- 5.2.3 豆包
- 5.2.4 剪映
- 5.2.1 稿定AI
- 任务实施
- 技能训练
- 任务引入
- 项目小结
- 思考与练习
- 任务5.1 了解AI大模型的演进与AIGC的关系
- 项目1 初识人工智能
- 拓展篇
- 项目6 Python编程应用——实现图书借阅管理模块
- 任务6.1 搭建Python开发环境
- 任务引入
- 任务分析
- 知识准备
- 6.1.1 认识Python
- 6.1.2 了解Python集成开发环境（IDE）
- 6.1.1 认识Python
- 任务实施
- 技能训练
- 任务引入
- 任务6.2 实现图书信息管理功能
- 任务引入
- 任务分析
- 知识准备
- 6.2.1 变量
- 6.2.2 数据类型
- 6.2.3 列表
- 6.2.4 字典
- 6.2.5 循环
- 6.2.6 if条件语句
- 6.2.7 文件操作
- 6.2.8 异常处理
- 6.2.1 变量
- 任务实施
- 技能训练
- 任务引入
- 任务6.3 实现图书借阅与归还功能
- 任务引入
- 任务分析
- 知识准备
- 6.3.1 函数
- 6.3.2 变量的作用域
- 6.3.1 函数
- 任务实施
- 技能训练
- 任务引入
- 项目小结
- 思考与练习
- 任务6.1 搭建Python开发环境
- 项目7 手写数字识别项目实战
- 任务7.1 数据集获取与观察
- 任务引入
- 任务分析
- 知识准备
- 7.1.1 认识MNIST数据集
- 7.1.2 Matplotlib可视化
- 7.1.1 认识MNIST数据集
- 任务实施
- 技能训练
- 任务引入
- 任务7.2 数据预处理
- 任务引入
- 任务分析
- 知识准备
- 任务实施
- 技能训练
- 任务引入
- 任务7.3 基础模型搭建
- 任务引入
- 任务分析
- 知识准备
- 任务实施
- 技能训练
- 任务引入
- 任务7.4 模型训练与评估
- 任务引入
- 任务分析
- 知识准备
- 7.4.1 损失函数选择
- 7.4.2 评估指标
- 7.4.1 损失函数选择
- 任务实施
- 技能训练
- 任务引入
- 任务7.5 模型保存与加载
- 任务引入
- 任务分析
- 知识准备
- 任务实施
- 技能训练
- 任务引入
- 项目小结
- 思考与练习
- 任务7.1 数据集获取与观察
- 项目6 Python编程应用——实现图书借阅管理模块
- 参考文献
- 前辅文
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