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人工智慧通識基礎(題庫版AI時代高等學校通識教育系列教材)

  • 作者：編者:盧道設//孫潔//羅允勵//紀其順//李鑫|責編:陳景輝//李燕
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302702702
  • 出版日期：2025/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：197
人民幣：RMB 59.9 元      售價：元
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內容大鋼
    本書採用理論與實踐相結合的教學方式，挑選了大量實際案例，通過生動形象的案例和深入淺出的講解，重點介紹人工智慧在辦公場景的圖像處理、視頻分析、音頻處理及多媒體交互等領域的技術實現與創新應用。通過解析人工智慧核心技術開發流程與工具鏈體系，結合醫療、交通、電商、農業及政務等行業的典型實踐案例，全方位展現人工智慧技術的產業價值與社會影響。全書共設5章內容：第1章概述人工智慧技術體系與應用場景；第2章聚焦人工智慧在辦公軟體中的功能集成；第3章解析多媒體處理領域的人工智慧解決方案；第4章梳理人工智慧開發工具鏈與實施路徑；第5章闡釋人工智慧的核心演算法與關鍵技術。本書突出實用導向，配置詳盡的操作步驟、進階習題與項目實訓，旨在幫助學習者系統掌握人工智慧工具的應用技能，獲得工程化問題的解決能力，為職業發展構建紮實的能力基礎。
    本書既適合作為高等學校的通識課程教材，也可作為人工智慧相關專業教材，還可為技術開發人員、高等教育工作者及跨領域研究者提供技術參考，助力人工智慧人才培養與技術創新生態建設。
作者介紹
編者:盧道設//孫潔//羅允勵//紀其順//李鑫|責編:陳景輝//李燕
目錄
第1章  人工智慧概述和應用
  1.1  人工智慧的定義、特點與分類
    1.1.1  人工智慧的定義
    1.1.2  人工智慧的特點
    1.1.3  人工智慧的分類
  1.2  人工智慧的發展歷程
    1.2.1  萌芽階段（20世紀40—50年代）
    1.2.2  形成階段（20世紀50—60年代）
    1.2.3  反思發展期（20世紀60—70年代初期）
    1.2.4  應用發展期（20世紀70年代初期至80年代中期）
    1.2.5  低迷發展期（20世紀80年代中期至90年代中期）
    1.2.6  穩步發展期（20世紀90年代中期至2010年）
    1.2.7  蓬勃發展期（2011年至今）
  1.3  人工智慧技術應用場景
    1.3.1  智慧交通
    1.3.2  智慧電商
    1.3.3  智能醫學
    1.3.4  智能製造
    1.3.5  智慧農業
    1.3.6  智慧政務
  1.4  國內開放平台
    1.4.1  百度AI開放平台
    1.4.2  騰訊AI開放平台
    1.4.3  阿里雲AI
  習題1
  實訓1
第2章  人工智慧在辦公軟體中的應用
  2.1  WPS AI寫作助手
    2.1.1  智能文本生成
    2.1.2  智能潤色
    2.1.3  風格與格式排版
  2.2  WPS AI數據助手
    2.2.1  數據洞察與分析
    2.2.2  預測模型與趨勢分析
    2.2.3  自定義報告生成
    2.2.4  自動圖表生成
  2.3  WPS AI演示助手
    2.3.1  PPT智能生成
    2.3.2  PPT智能美化
  2.4  郵件與日程管理
    2.4.1  AI郵件助手
    2.4.2  日程安排與提醒功能
  2.5  會議管理
    2.5.1  智能會議預訂系統
    2.5.2  智能會議內容整理
  習題2
  實訓2
第3章  人工智慧在多媒體中的應用
  3.1  圖像處理
    3.1.1  圖像處理的特點

    3.1.2  圖像識別的應用領域
    3.1.3  圖像生成及編輯工具介紹
    3.1.4  圖像處理提示詞的編寫
    3.1.5  案例——文生圖：使用文心一格完成繪製打鐵花圖像
    3.1.6  案例——圖生圖：使用文心一格完成繪製彩色噴霧圖像
  3.2  視頻處理
    3.2.1  視頻處理的特點
    3.2.2  視頻處理的應用領域
    3.2.3  視頻分析與處理工具介紹
    3.2.4  視頻處理提示詞的編寫
    3.2.5  案例——文字生成視頻：使用剪映製作視頻「傳統爆米花製作」
    3.2.6  案例——圖片生成視頻：使用即夢製作視頻「打鐵花」
    3.2.7  案例——數字人：使用剪映數字人功能完成售賣京劇臉譜掛件視頻製作
  3.3  音頻處理
    3.3.1  視頻處理的特點
    3.3.2  音頻處理應用領域
    3.3.3  音頻處理工具
    3.3.4  音頻處理提示詞
  3.4  多媒體搜索與推薦
    3.4.1  多媒體搜索
    3.4.2  AI搜索工具介紹
    3.4.3  AI推薦
  3.5  用戶交互與增強體驗
    3.5.1  用戶交互
    3.5.2  用戶增強體驗
  習題3
  實訓3
第4章  人工智慧開發與工具
  4.1  常用AI編程語言
    4.1.1  Python與人工智慧
    4.1.2  R語言與人工智慧
  4.2  AI開發框架
    4.2.1  TensorFlow
    4.2.2  PyTorch
    4.2.3  PaddlePaddle（飛漿）
  4.3  數據集與資源
    4.3.1  數據集基礎知識
    4.3.2  常見數據集資源
    4.3.3  數據集存儲與管理
    4.3.4  數據處理工具與技術
    4.3.5  數據集分析與評估
  4.4  AI項目開發流程
    4.4.1  需求分析
    4.4.2  數據收集與預處理
    4.4.3  模型選擇與訓練
    4.4.4  模型評估與優化
    4.4.5  部署與集成
    4.4.6  結果分析與報告
  習題4
  實訓4

第5章  人工智慧的關鍵技術
  5.1  機器學習基礎
    5.1.1  概述與分類
    5.1.2  常用演算法
    5.1.3  應用前景與未來趨勢
    5.1.4  決策樹概念與構建過程
    5.1.5  使用Excel工具構建決策樹
    5.1.6  使用KNIME工具構建決策樹
  5.2  神經網路
    5.2.1  基本原理
    5.2.2  結構類型
    5.2.3  訓練與優化
  5.3  深度學習
    5.3.1  核心技術
    5.3.2  應用領域
    5.3.3  挑戰與趨勢
  習題5
  實訓5
參考文獻

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