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人工智慧導論(電腦類普通高等教育人工智慧通識課系列教材)

  • 作者：編者:雷建軍//楊莉|責編:李莎//戴薇
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030861733
  • 出版日期：2026/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：238
人民幣：RMB 56 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以「技術賦能、人文引領、實踐創新、倫理為界」為核心邏輯搭建三維架構，系統闡釋人工智慧的核心原理、關鍵技術及其在現實場景中的應用路徑。全書共十章，分為三大模塊：模塊一為理論奠基，介紹人工智慧發展歷程及神經網路、深度學習、大模型與具身智能的核心原理；模塊二為實踐賦能，覆蓋提示詞工程、智能資料處理、人機創作、數據分析、智能體應用等內容；模塊三為倫理護航，聚焦人工智慧應用中的數據隱私、演算法偏見、學術誠信與人工智慧素養培養等關鍵倫理議題，引導學生樹立「以人為本、技術向善」的價值自覺。本書將學術嚴謹性與實踐科學性有機結合，提供了一套兼具理論深度、實踐價值與倫理關懷的人工智慧通識教育解決方案。
    本書既適合作為師範院校人工智慧導論通識課程的教材，又可作為人工智慧愛好者的參考書。
作者介紹
編者:雷建軍//楊莉|責編:李莎//戴薇
目錄
第1章  人工智慧概述
  1.1  什麼是人工智慧
    1.1.1  人工智慧的起源
    1.1.2  「人工」與「智能」的解讀
    1.1.3  人工智慧的能力層級
  1.2  人工智慧的發展歷程與未來趨勢
    1.2.1  人工智慧的發展歷程
    1.2.2  人工智慧的未來趨勢
  1.3  人工智慧的三大學派
    1.3.1  符號主義學派
    1.3.2  連接主義學派
    1.3.3  行為主義學派
    1.3.4  學派的融合與未來展望
  1.4  人工智慧研究的主要內容
  1.5  人工智慧涉及的學科及專業
第2章  從神經網路到深度學習
  2.1  神經元細胞的數字化模型
    2.1.1  神經元細胞和感知機
    2.1.2  感知機的分類判斷模型
    2.1.3  感知機如何學會正確分類
  2.2  人工神經網路
    2.2.1  從單層感知機到多層感知機
    2.2.2  人工神經網路的基本功能特點
    2.2.3  卷積神經網路
  2.3  機器學習
    2.3.1  機器學習的發展和分類
    2.3.2  監督學習和無監督學習
    2.3.3  機器學習的應用
  2.4  深度學習
    2.4.1  深度學習的發展及其特點
    2.4.2  深度學習與機器學習的異同
    2.4.3  深度學習的應用和發展
第3章  大模型與具身智能
  3.1  大模型概述
    3.1.1  什麼是大模型
    3.1.2  大模型的發展歷程
    3.1.3  國外大模型產品
    3.1.4  國內大模型產品
    3.1.5  大模型的工作原理
    3.1.6  大模型的分類及代表產品
  3.2  具身智能概述
    3.2.1  什麼是具身智能
    3.2.2  具身智能的發展歷程
  3.3  具身智能的載體——機器人
    3.3.1  什麼是機器人
    3.3.2  機器人的發展歷程
    3.3.3  機器人的分類及應用
第4章  提示詞工程
  4.1  提示詞的輸入與應用
    4.1.1  輸入提示詞的方法

    4.1.2  提示詞在生活中的應用
    4.1.3  提示詞在教學中的應用
  4.2  提示詞撰寫技巧
    4.2.1  萬能提示詞公式
    4.2.2  撰寫提示詞的要點
    4.2.3  分步提問與追問策略
    4.2.4  常見問題及優化技巧
  4.3  提示詞原理
    4.3.1  提示詞的工作原理
    4.3.2  提示詞的構成
    4.3.3  向大模型提問的過程
    4.3.4  幻覺的產生
  4.4  常用提示詞框架
    4.4.1  快速簡潔獲得答案的提示詞框架
    4.4.2  有明確任務目標的提示詞框架
    4.4.3  輸出創意性答案的提示詞框架
    4.4.4  輸出規範性答案的提示詞框架
第5章  AI賦能高效處理教學資料
  5.1  音視頻的下載與AI解析
    5.1.1  音視頻的下載
    5.1.2  音視頻的AI解析
  5.2  電子版課程標準、教材的下載
    5.2.1  電子版課程標準的下載
    5.2.2  電子版教材的下載
  5.3  圖像的AI生成
    5.3.1  課本圖片的獲取
    5.3.2  課本圖片的AI處理
    5.3.3  AI文生圖
  5.4  視頻的AI生成
    5.4.1  即夢AI生成視頻
    5.4.2  即夢AI生成數字人
    5.4.3  即夢AI數字分身出鏡生成視頻
    5.4.4  合併視頻
第6章  AI賦能高效高質量備課
  6.1  教師主導初步設計
    6.1.1  堅守教學設計原創性
    6.1.2  把握高效設計四支點
    6.1.3  實施二十分鐘啟動法
  6.2  三維解構內容分析
    6.2.1  從信息傳遞到意義深挖
    6.2.2  三維分析法
  6.3  智能優化教學設計
    6.3.1  收集優秀教學設計
    6.3.2  AI對比分析異同
    6.3.3  提煉亮點、創新應用
  6.4  觀摩解構名師課例
    6.4.1  智能獲取優質課例
    6.4.2  音視頻轉寫逐字稿
    6.4.3  AI解構課堂隱性邏輯
    6.4.4  對比提煉教學策略

    6.4.5  規避盲目複製誤區
  6.5  人機協同優化教學目標
    6.5.1  突破傳統教學目標困境
    6.5.2  人機協同優化教學目標
  6.6  智能生成課件資源
    6.6.1  AI驅動大綱錨定邏輯
    6.6.2  智能生成PPT課件
    6.6.3  課件迭代優化
    6.6.4  拓展多元資源生態
第7章  AI智能化數據整理與分析
  7.1  WPS AI文字文檔應用
    7.1.1  WPS AI在文字文檔中的功能概述
    7.1.2  WPS AI寫作助手
  7.2  WPS AI演示設計應用
    7.2.1  演示文稿中的WPS AI功能簡介
    7.2.2  WPS AI設計助手
    7.2.3  WPS AI自動美化PPT
  7.3  WPS AI數據表格應用
    7.3.1  智能公式生成
    7.3.2  AI表格助手
    7.3.3  智能條件格式設置
    7.3.4  自動化數據分析
第8章  AI賦能學術研究與文稿撰寫
  8.1  文獻查詢
  8.2  文獻閱讀
    8.2.1  論文粗讀
    8.2.2  論文精讀
  8.3  文獻綜述
    8.3.1  初步生成文獻綜述
    8.3.2  文本完善
  8.4  論文寫作
    8.4.1  精準定題與破題
    8.4.2  設計研究方案、完善文本
    8.4.3  注意事項
    8.4.4  論文投稿
  8.5  課題申報
    8.5.1  選題
    8.5.2  研究背景
    8.5.3  國內外研究現狀
    8.5.4  研究意義
    8.5.5  參考文獻
    8.5.6  研究方案、內容、方法
    8.5.7  研究重難點、創新點
    8.5.8  研究計劃
    8.5.9  預期成果
    8.5.10  注意事項
第9章  扣子智能體的應用
  9.1  扣子智能體快速入門
    9.1.1  扣子的核心功能和應用形態
    9.1.2  扣子的優勢

    9.1.3  使用AI助手智能體
    9.1.4  搭建一個AI助手智能體
  9.2  扣子工作流生成古詩視頻
    9.2.1  工作流中生成素材
    9.2.2  工作流中生成剪映素材
    9.2.3  工作流中生成剪映草稿
    9.2.4  導入剪映草稿、調試工作流
    9.2.5  工作流的導入導出
第10章  AI倫理與規範應用
  10.1  AI倫理核心內涵與教育價值
    10.1.1  AI倫理的基本定義與核心原則
    10.1.2  教育場景中AI倫理的獨特性
    10.1.3  堅守「育人為本」的倫理底線
  10.2  教學場景中的AI倫理風險與規避策略
    10.2.1  學生過度依賴與思維惰化風險
    10.2.2  作業代寫與學術誠信危機
    10.2.3  教師角色的重新定位與專業成長
    10.2.4  數據隱私與信息安全風險
    10.2.5  演算法偏見與教育公平問題
    10.2.6  AI幻覺與信息誤導風險
    10.2.7  知識產權與原創性爭議
  10.3  師生AI素養與倫理規範培養
    10.3.1  教師AI倫理認知與實踐準則
    10.3.2  學生AI使用規範與責任意識培養
    10.3.3  家校協同的AI倫理教育機制
  10.4  教育領域AI倫理政策與實踐指南
    10.4.1  國內外AI教育倫理相關政策解讀
    10.4.2  課堂教學AI倫理應用操作規範
    10.4.3  AI教學工具使用倫理審查流程
    10.4.4  學校層面的AI治理建議
參考文獻

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