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人工智慧通識教程(普通高等學校人工智慧通識教育系列教材)

  • 作者：編者:李英梅//常驥//馬憲敏|責編:吳超莉//戴薇
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030861283
  • 出版日期：2026/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：299
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統講授人工智慧通識核心知識與實踐方法，內容涵蓋人工智慧基礎概念、發展歷程、電腦系統支撐與信息表示技術；圍繞信息素養、計算思維、人工智慧思維展開能力培養；深入講解數據、算力、模型三大核心要素與機器學習、深度學習基礎理論；系統介紹智能辦公軟體、大模型與提示詞工程、AIGC多模態應用、智能體與具身智能技術；闡釋人工智慧倫理規範，並輔以Python基礎與人工智慧應用入門實踐。
    本書結構嚴謹、表述規範、深淺適度，注重理論與實踐結合、思維培養與工具應用並重，可作為高等院校各專業人工智慧通識課程教材，也可供相關從業者與自學者學習參考。
作者介紹
編者:李英梅//常驥//馬憲敏|責編:吳超莉//戴薇
目錄
第1章  人工智慧與電腦系統基礎
  1.1  人工智慧概述
    1.1.1  人工智慧的定義與內涵
    1.1.2  人工智慧的分類
    1.1.3  人工智慧的主要研究領域
    1.1.4  人工智慧的發展歷程
  1.2  電腦系統基礎
    1.2.1  電腦硬體系統組成
    1.2.2  電腦軟體系統分類
    1.2.3  電腦基本工作原理
    1.2.4  電腦網路
    1.2.5  信息的表示
  本章練習
第2章  計算思維與人工智慧思維
  2.1  計算思維
    2.1.1  問題分解與抽象建模
    2.1.2  邏輯流程與結構化表達
    2.1.3  自動化與規模化思維方式
  2.2  人工智慧思維
    2.2.1  規則驅動思維的局限
    2.2.2  數據驅動與模型驅動思維
    2.2.3  人工智慧如何形成「判斷」
  2.3  人機協同與智能增強
    2.3.1  人機協同關係的三個層次
    2.3.2  人機協同的典型應用模式
  本章練習
第3章  數據、算力、模型與智能演算法基礎
  3.1  數據
    3.1.1  數據在人工智慧系統中的價值與影響
    3.1.2  數據的類型與主要來源
    3.1.3  數據採集、標注與質量控制
  3.2  算力
    3.2.1  算力的定義與分類
    3.2.2  支撐算力的核心硬體
    3.2.3  雲計算與算力服務
  3.3  模型
    3.3.1  模型的定義
    3.3.2  模型的演進
    3.3.3  模型的訓練、部署與應用
  3.4  機器學習與深度學習基礎知識
    3.4.1  機器學習的基礎知識
    3.4.2  深度學習的基礎知識
  3.5  從機器學習到大模型
  本章練習
第4章  智能辦公軟體WPS AI
  4.1  WPS AI概述
  4.2  WPS AI輔助文本生成與內容創作
    4.2.1  WPS AI輔助文本生成與優化
    4.2.2  WPS AI輔助文獻閱讀與分析
    4.2.3  WPS AI助力文檔格式化

    4.2.4  使用WPS AI簡歷模板創建個人簡歷
  4.3  WPS AI電子錶格與數據處理
    4.3.1  WPS表格的AI功能介紹
    4.3.2  WPS AI表格助手
    4.3.3  WPS AI寫公式
    4.3.4  WPS AI數據分析
    4.3.5  WPS AI條件格式
  4.4  WPS AI演示文稿製作
    4.4.1  WPS演示文稿的AI功能介紹
    4.4.2  利用WPS AI智能生成PPT
    4.4.3  運用WPS AI智能優化PPT
  本章練習
第5章  大模型工具與提示詞
  5.1  大模型
    5.1.1  大模型概述
    5.1.2  大模型產品介紹
    5.1.3  大模型的特點
  5.2  提示詞工程
    5.2.1  提示詞的基本概念與重要性
    5.2.2  提示詞的基本方法
    5.2.3  提示詞設計原則與技巧
  本章練習
第6章  AIGC應用與實踐
  6.1  AIGC技術原理與多模態生成
    6.1.1  AIGC介紹
    6.1.2  AIGC的基本原理
    6.1.3  多模態模型的輸入與輸出機制
    6.1.4  文本、圖像、語音與視頻的統一生成框架
  6.2  圖片類AIGC應用實踐
    6.2.1  文生圖
    6.2.2  圖生圖
  6.3  語音類AIGC應用實踐
  6.4  視頻類AIGC應用實踐
    6.4.1  視頻類AIGC的主要應用方式與常用平台
    6.4.2  視頻類AIGC的典型應用任務實踐
  6.5  輔助編程與測試
    6.5.1  智能代碼生成工具
    6.5.2  AIGC在程序調試與測試中的應用
    6.5.3  AIGC輔助編程的優勢與局限
  本章練習
第7章  智能體與具身智能
  7.1  智能體概述
  7.2  智能體的應用實踐
    7.2.1  通用智能助手
    7.2.2  基於大模型的智能體平台
    7.2.3  智能體的創建
  7.3  具身智能
  本章練習
第8章  人工智慧倫理
  8.1  人工智慧倫理的宏觀體系

    8.1.1  人工智慧倫理問題的產生原因
    8.1.2  人工智慧倫理問題的核心類型
    8.1.3  人工智慧倫理與傳統技術倫理的差異
  8.2  演算法偏見與公平性深度解析
    8.2.1  演算法偏見的表現與成因
    8.2.2  演算法公平性的核心原則
    8.2.3  演算法可解釋性的技術要求
  8.3  AIGC的核心風險與職業道德
    8.3.1  AIGC的核心風險
    8.3.2  AIGC相關法律法規與職業道德
  8.4  AIGC的新型職業類型與倫理要求
    8.4.1  AIGC的新型職業類型
    8.4.2  AIGC新型職業的倫理要求
  本章練習
第9章  Python基礎與人工智慧應用入門
  9.1  Python語言概述
    9.1.1  Python的特點與應用領域
    9.1.2  Python的環境搭建與運行方式
  9.2  Python基礎語法
    9.2.1  數據與數據類型
    9.2.2  控制結構
    9.2.3  函數與模塊
  9.3  Python與人工智慧初步實踐
    9.3.1  Python數據處理基礎
    9.3.2  數據可視化：學生成績分佈圖
  本章練習
參考文獻

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