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人工智慧通識應用基礎(人工智慧通識數智融合精品教材)

  • 作者：編者:胡峰俊//任設東//曹曙樺|責編:孟宇
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121535819
  • 出版日期：2026/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：216
人民幣：RMB 56 元      售價：元
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內容大鋼
    本書基於大學各專業新生的知識特點（數學基礎薄弱、編程能力有限），深入淺出地介紹現代人工智慧的核心技術與應用方法，重點突出輕量化理論和強應用實踐。全書共6章，主要內容包括：人工智慧的基本概念、發展歷史與關鍵技術、算力基礎、倫理；機器學習的基礎演算法及應用案例；深度學習的基礎原理，並通過蘋果成熟度預測、動物圖像分類、校園電信詐騙預測等案例幫助讀者理解理論知識；大模型與AIGC技術，涵蓋Transformer架構、API調用與本地部署；提示的編寫原則與優化策略，通過營銷方案、科研項目申報、科普文章等案例教會學生高效使用大模型；智能體的定義、核心特徵與開發平台，圍繞插件、知識庫、工作流等模塊，通過具體案例培養學生搭建智能體的實踐能力。本書強調知識體系的完整性、內容的精練性和案例的貼近性，以低代碼/零代碼方式完成實踐教學，旨在培養學生的AI素養和解決本領域實際問題的能力，為後續專業課程與人工智慧融合奠定基礎。
    本書適用對象廣泛，可作為高等學校各專業人工智慧通識課程教材（建議32學時），也可供對人工智慧感興趣的廣大讀者閱讀。
作者介紹
編者:胡峰俊//任設東//曹曙樺|責編:孟宇
    胡峰俊，教授/博士，浙江省「萬人計劃」科技創新領軍人才，浙江省高校領軍人才培養計劃高層次拔尖人才，浙江省151人才第二層次人才，中國產學研合作促進會第三屆理事會理事，浙江-荷蘭口腔疾病數字化診療聯合實驗室中方負責人，長期從事人工智慧技術方向的研究。曾獲浙江省科技進步二等獎3項，浙江省科技進步獎三等獎2項。曾主持國家自然科學基金面上項目1項，國家自然科學基金國際合作與交流項目1項，浙江省重點研發計劃1項，省部級課題2項；參與國家自然科學基金3項，浙江省重點研發計劃項目1項，浙江省國際科技合作載體聯合研發項目1項，浙江省自然科學基金1項，浙江省公益項目3項，並簽訂橫向課題40余項。在中科院1區TOP期刊Redox Biology、IEEE Trans.Consumer Electron、Bioactive materials發表論文20余篇，承擔重要刊物審稿人工作。授權發明專利20余件。
目錄
第1章 人工智慧概述
  1.1 什麼是人工智慧？
  1.2 人工智慧發展歷史
    1.2.1 人工智慧孕育階段
    1.2.2 人工智慧曲折發展階段
    1.2.3 人工智慧蓬勃發展階段
  1.3 人工智慧的關鍵技術
    1.3.1 機器學習
    1.3.2 深度學習
    1.3.3 大模型技術
  1.4 人工智慧的算力基礎
    1.4.1 人類的算力演變
    1.4.2 人工智慧核心算力：GPU
  1.5 人工智慧倫理
    1.5.1 人工智慧生成內容的固有缺陷
    1.5.2 負責任人工智慧的核心倫理原則
    1.5.3 典型倫理風險與社會議題
  本章小結
  章節習題
第2章 機器學習基礎及應用
  2.1 機器學習的類別
    2.1.1 監督學習
    2.1.2 無監督學習
    2.1.3 強化學習
  2.2 機器學習的流程
  2.3 機器學習經典演算法
    2.3.1 線性回歸
    2.3.2 邏輯回歸
    2.3.3 決策樹
    2.3.4 K-近鄰
    2.3.5 樸素貝葉斯
    2.3.6 支持向量機
    2.3.7 聚類
  2.4 機器學習應用案例
    2.4.1 外賣員配送時長預測
    2.4.2 大學生性格分類
  本章小結
  章節習題
第3章 深度學習基礎及應用
  3.1 神經網路基礎
    3.1.1 生物神經元
    3.1.2 人工神經元
    3.1.3 人工神經網路結構
  3.2 多層感知機
    3.2.1 多層感知機網路結構
    3.2.2 網路參數學習
  3.3 卷積神經網路
    3.3.1 卷積神經網路結構
    3.3.2 卷積與池化
    3.3.3 卷積神經網路全連接

    3.3.4 經典卷積神經網路
  3.4 循環神經網路
  3.5 深度學習開發框架
    3.5.1 TensorFlow
    3.5.2 PyTorch
    3.5.3 PaddlePaddle
    3.5.4 MindSpore
  3.6 深度學習應用案例
    3.6.1 基於MLP的蘋果成熟度預測
    3.6.2 基於CNN的動物圖像分類
    3.6.3 基於LSTM的校園電信詐騙預測
  本章小結
  章節習題
第4章 大模型基礎原理與應用
  4.1 初識大模型
  4.2 大模型在AIGC中的應用
    4.2.1 AI生成PPT
    4.2.2 AI生成思維導圖
    4.2.3 AI圖像創作
    4.2.4 AI音頻處理
    4.2.5 AI視頻創作
    4.2.6 AI圖生視頻
    4.2.7 AI配音
    4.2.8 AI輔助編程
  4.3 大模型的底座架構——Transformer
    4.3.1 分詞——把文字變成「電腦理解的語言」
    4.3.2 詞嵌入——為每個詞創建「多維身份證」
    4.3.3 注意力機制——大模型的「思考焦點」
  4.4 大模型訓練過程
  4.5 大模型API調用
  4.6 大模型本地部署
    4.6.1 Ollama本地部署大模型
    4.6.2 Cherry Studio大模型可視化應用
  本章小結
  章節習題
第5章 提示工程
  5.1 提示是什麼？
    5.1.1 提示的定義
    5.1.2 提示工程的定義與價值
  5.2 提示的編寫原則與優化策略
    5.2.1 提示的編寫原則
    5.2.2 提示的優化策略
    5.2.3 高級提示技巧
  5.3 提示的應用案例
    5.3.1 從0到1，和AI一起生成一份完整的營銷方案
    5.3.2 AI輔助學生科研項目申報
    5.3.3 AI生成健康科普文章
  本章小結
  章節習題
第6章 智能體及其應用

  6.1 什麼是智能體？
    6.1.1 智能體的定義與核心特徵
    6.1.2 智能體的應用場景
  6.2 大模型時代知識工程的範式演變
    6.2.1 提示工程範式
    6.2.2 上下文工程範式
    6.2.3 駕馭工程範式
  6.3 智能體開發平台
    6.3.1 低代碼/零代碼智能體構建平台
    6.3.2 LangChain智能體開發框架與工具鏈
  6.4 智能體開發中的重要模塊
    6.4.1 大模型選型
    6.4.2 插件
    6.4.3 知識庫
    6.4.4 工作流
  6.5 智能體開發綜合案例
    6.5.1 AI資訊信息獲取小助手
    6.5.2 OpenClaw智能體基礎操作
  本章小結
  章節習題
參考文獻

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