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人工智慧通識課實踐教程(普通高等教育通識類課程系列教材)

  • 作者：編者:馮大春//劉雙印//胡海艷|責編:張玉玲
  • 出版社：中國水利水電
  • ISBN：9787522645827
  • 出版日期：2026/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：239
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    本書作為人工智慧通識課的實踐教材，系統且詳盡地闡述了AI大模型基礎、AI智能辦公實踐（涵蓋文檔處理、表格處理、演示文稿處理）、AIGC應用（包括圖像、音頻、視頻等）、Python基礎以及AI模型實踐等常見AI技術的應用方法與操作技巧，全書共包含12個實驗。
    本書內容豐富，實用性強，旨在提升學生的人工智慧實踐與應用能力，同時輔助教師提高教學效果。本書既適用於高校人工智慧通識課程的教學與實踐，亦可單獨作為人工智慧操作及技能的輔導書籍使用。
作者介紹
編者:馮大春//劉雙印//胡海艷|責編:張玉玲
目錄
前言
實驗1  AI大模型實踐入門
  1.1  實驗目的
  1.2  知識準備
    1.2.1  大模型簡介
    1.2.2  常用大模型工具
    1.2.3  提示詞
  1.3  實驗內容和步驟
    1.3.1  大模型在線問答
    1.3.2  大模型文本生成與理解
    1.3.3  大模型圖片生成與理解
    1.3.4  大模型生成網頁小工具
    1.3.5  大模型智能體創建
實驗2  大模型本地部署與交互
  2.1  實驗目的
  2.2  知識準備
    2.2.1  Docker
    2.2.2  Ollama
    2.2.3  Open WebUI
  2.3  實驗內容和步驟
  2.4  常見問題與排錯
實驗3  AI智能辦公實踐——文檔處理
  3.1  實驗目的
  3.2  知識準備
    3.2.1  WPS Office
    3.2.2  WPS AI
    3.2.3  中國知網文獻檢索
    3.2.4  大語言模型
    3.2.5  用於AIGC場景的大模型提示詞
    3.2.6  本科畢業論文選題及排版規範
  3.3  實驗內容和步驟
    3.3.1  下載安裝WPS 365及WPS AI文檔處理
    3.3.2  模擬畢業論文生成選題
    3.3.3  完成論文框架搭建及內容生成
    3.3.4  畢業論文格式設置
    3.3.5  生成論文目錄、摘要與封面
    3.3.6  論文審閱與修訂
實驗4  AI智能辦公實踐——表格處理
  4.1  實驗目的
  4.2  知識準備
    4.2.1  單元格與工作表
    4.2.2  輸入數據
    4.2.3  公式與引用
    4.2.4  函數
    4.2.5  WPS表格處理的常見功能
  4.3  實驗內容和步驟
    4.3.1  通過AI平台獲取表格數據
    4.3.2  通過WPS AI創建員工信息表
    4.3.3  通過WPS AI對錶格進行操作
    4.3.4  客戶滿意度調查分析

    4.3.5  零售店的進銷存管理
實驗5  AI智能辦公實踐——演示文稿處理
  5.1  實驗目的
  5.2  知識準備
    5.2.1  提示詞原則
    5.2.2  WPS AI生成PPT
    5.2.3  AI大模型輔助生成PPT
  5.3  實驗內容和步驟
    5.3.1  使用WPS AI輔助生成畢業論文答辯PPT
    5.3.2  使用WPS AI結合其他大模型輔助生成畢業實習總結及彙報PPT
    5.3.3  使用DeepSeek和Kimi+生成大學生創新創業大賽路演PPT
    5.3.4  使用訊飛智文輔助生成行業分析PPT
實驗6  圖片、音頻類AIGC應用實踐
  6.1  實驗目的
  6.2  知識準備
    6.2.1  DeepSeek大模型
    6.2.2  通義萬相
    6.2.3  百度AI圖片助手
    6.2.4  即夢AI
    6.2.5  豆包
    6.2.6  海綿音樂
    6.2.7  TTSMAKER
  6.3  實驗內容和步驟
    6.3.1  文生圖——人文類
    6.3.2  文生圖——社科類
    6.3.3  文生圖——管理類
    6.3.4  文生圖——藝術設計類
    6.3.5  文生圖——場景融合類
    6.3.6  文生音頻——歌曲
    6.3.7  文生音頻——朗讀
    6.3.8  文生音頻——自動朗讀的PPT
實驗7  視頻類AIGC應用實踐
  7.1  實驗目的
  7.2  知識準備
    7.2.1  可靈
    7.2.2  剪映
    7.2.3  海螺AI & MiniMax
    7.2.4  智譜清言
  7.3  實驗內容和步驟
    7.3.1  文生視頻——人文社科類
    7.3.2  文生視頻——管理類
    7.3.3  文生視頻——藝術設計類
    7.3.4  文生視頻——漫劇
實驗8  Python的安裝與部署
  8.1  實驗目的
  8.2  知識準備
    8.2.1  Python語言簡介
    8.2.2  環境變數
    8.2.3  虛擬環境
    8.2.4  包管理工具pip

  8.3  實驗內容和步驟
    8.3.1  下載Python安裝包
    8.3.2  安裝Python解釋器
    8.3.3  驗證安裝結果
    8.3.4  Python程序初體驗1
    8.3.5  Python程序初體驗2
實驗9  Python數據分析
  9.1  實驗目的
  9.2  知識準備
    9.2.1  Pandas
    9.2.2  NumPy
    9.2.3  Matplotlib
  9.3  實驗內容和步驟
    9.3.1  安裝Anaconda
    9.3.2  測試JupyterLab
  9.4  Python+應用領域
    9.4.1  智慧化學
    9.4.2  智慧工業
    9.4.3  智慧農業
    9.4.4  智慧人文
實驗10  Python機器視覺
  10.1  實驗目的
  10.2  知識準備
    10.2.1  深度學習
    10.2.2  卷積神經網路
    10.2.3  ResNet18模型
    10.2.4  PyTorch框架
  10.3  Python+應用領域
    10.3.1  智慧環境
    10.3.2  智慧識別
    10.3.3  智慧工業
實驗11  文本對話——調用Ollama本地模型進行對話實踐
  11.1  實驗目的
  11.2  知識準備
    11.2.1  Ollama簡介
    11.2.2  Gemma簡介
    11.2.3  Ollama API介面
    11.2.4  系統提示詞
  11.3  實驗內容和步驟
    11.3.1  Ollama安裝與模型下載
    11.3.2  Python調用Ollama API進行基礎對話
    11.3.3  使用系統提示詞進行對話
  11.4  實驗總結
  11.5  擴展練習
實驗12  智圖識言——基於Ollama視覺模型的圖像識別、分類與語音播報實踐
  12.1  實驗目的
  12.2  知識準備
    12.2.1  Ollama視覺模型調用原理
    12.2.2  Edge TTS原理與參數
    12.2.3  提示詞與系統提示詞

    12.2.4  Gradio框架基礎與本實驗原理
    12.2.5  Streamlit框架入門及其與Gradio的對比
    12.2.6  圖像識別與視覺大模型常用術語
    12.2.7  Edge TTS語音合成的配置維度
  12.3  實驗內容和步驟
    12.3.1  環境安裝與啟動
    12.3.2  關鍵代碼解析：視覺模型如何識別圖片
    12.3.3  圖片分類實驗：多標籤分類與JSON輸出
    12.3.4  關鍵代碼解析：TTS如何設置與合成原理
    12.3.5  Gradio界面
    12.3.6  運行與測試
  12.4  實驗結果與分析
  12.5  思考與拓展
附錄一  推薦軟硬體環境及AI工具網站
附錄二  Aurora提示詞英文版（Developed by Toby）

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