目 錄
第1章 人工智能概述 1
1.1 人工智能是什么 2
1.1.1 人工智能的定義及其演進 2
1.1.2 人工智能的分類 2
1.1.3 人工智能的基本原理 3
1.1.4 人工智能的學(xué)科背景 4
1.2 人工智能的發(fā)展歷程 5
1.2.1 人工智能的理論、技術(shù)和哲學(xué)背景 5
1.2.2 人工智能的起源 5
1.2.3 人工智能發(fā)展的第一次浪潮：符號主義主導(dǎo)的早期探索期 6
1.2.4 人工智能發(fā)展的第二次浪潮：統(tǒng)計學(xué)習(xí)驅(qū)動的復(fù)興期 7
1.2.5 人工智能發(fā)展的第三次浪潮：機器學(xué)習(xí)引領(lǐng)的繁榮期 8
1.2.6 人工智能發(fā)展的第四次浪潮：大模型時代 8
1.2.7 未來發(fā)展趨勢 9
1.3 人工智能的應(yīng)用 10
1.3.1 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈 10
1.3.2 醫(yī)療健康領(lǐng)域 11
1.3.3 教育領(lǐng)域 12
1.3.4 交通領(lǐng)域 13
1.3.5 金融領(lǐng)域 14
1.4 本章小結(jié) 14
本章實驗 15
實驗1 AI“看圖說話”——圖像識別體驗 15
實驗2 拓展案例：“AI應(yīng)用暢想”小組討論 16
第2章 人工智能關(guān)鍵技術(shù) 17
2.1 從“感知”到“行動”的智能躍遷 17
2.1.1 計算智能：人工智能的“生存本能” 17
2.1.2 感知智能：人工智能的“感官系統(tǒng)” 19
2.1.3 認知智能：人工智能的“思考中樞” 21
2.1.4 行為智能：讓機器“動起來”的智慧 23
2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 24
2.2.1 如何構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 25
2.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練 26
2.2.3 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 27
2.2.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 28
2.2.5 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 30
2.2.6 長短時記憶網(wǎng)絡(luò) 31
2.2.7 Transformer 32
2.3 機器學(xué)習(xí) 34
2.3.1 機器學(xué)習(xí)與機器智能 34
2.3.2 機器學(xué)習(xí)的類型和應(yīng)用 35
2.3.3 監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí) 36
2.3.4 深度學(xué)習(xí) 40
2.3.5 強化學(xué)習(xí) 43
2.3.6 遷移學(xué)習(xí) 45
2.3.7 機器創(chuàng)造 47
2.4 感知智能 49
2.4.1 數(shù)字圖像處理技術(shù) 49
2.4.2 計算機視覺與機器視覺 55
2.4.3 模式識別與圖像分類 56
2.4.4 人臉識別 58
2.4.5 目標檢測與識別 61
2.4.6 自動駕駛與環(huán)境感知 63
2.5 認知智能 65
2.5.1 邏輯推理 65
2.5.2 知識表示 66
2.5.3 搜索技術(shù) 68
2.5.4 知識圖譜 70
2.5.5 認知計算 74
2.6 語言智能 75
2.6.1 語言與認知 75
2.6.2 自然語言處理 76
2.6.3 智能問答系統(tǒng) 78
2.6.4 聊天機器人 79
2.6.5 語音識別 81
2.6.6 機器翻譯 83
2.7 本章小結(jié) 85
本章實驗 85
實驗1 申領(lǐng)個人電子身份證——感知智能之人臉識別應(yīng)用 85
實驗2 構(gòu)建個人知識庫——認知智能之知識圖譜應(yīng)用 86
實驗3 拓展案例：“AI應(yīng)用暢想”小組討論 92
第3章 大模型技術(shù)及其應(yīng)用 93
3.1 大模型技術(shù)概述 93
3.1.1 大模型技術(shù)的發(fā)展歷程 93
3.1.2 傳統(tǒng)AI與AIGC的區(qū)別 96
3.2 AIGC技術(shù) 100
3.2.1 AIGC的定義與特點 100
3.2.2 模型應(yīng)用場景的差異化分析 102
3.3 文本類AIGC應(yīng)用實踐 106
3.3.1 文本生成工具 106
3.3.2 文本生成的應(yīng)用場景 109
3.3.3 文本生成的優(yōu)勢和挑戰(zhàn) 110
3.4 圖像類AIGC應(yīng)用實踐 111
3.4.1 圖像生成工具 111
3.4.2 圖像生成的應(yīng)用場景 114
3.4.3 圖像生成的優(yōu)勢和挑戰(zhàn) 115
3.5 語音類AIGC應(yīng)用實踐 117
3.5.1 語音生成工具 117
3.5.2 語音生成的應(yīng)用場景 121
3.5.3 語音生成的優(yōu)勢和挑戰(zhàn) 122
3.6 視頻類AIGC應(yīng)用實踐 123
3.6.1 視頻生成工具 123
3.6.2 視頻生成的應(yīng)用場景 125
3.6.3 視頻生成的優(yōu)勢和挑戰(zhàn) 126
3.7 AIGC技術(shù)在輔助編程中的應(yīng)用 127
3.7.1 AI輔助編程工具 127
3.7.2 AI輔助編程的應(yīng)用場景 129
3.8 本章小結(jié) 130
本章實驗 131
實驗1 使用DeepSeek進行創(chuàng)意寫作 131
實驗2 使用即夢AI探索圖像生成技術(shù) 134
實驗3 訊飛智作AI語音生成技術(shù)實踐 135
實驗4 即夢AI視頻生成技術(shù)實踐 138
實驗5 DeepSeek對話式編程實踐 140
第4章 智能體 143
4.1 智能體概述 143
4.1.1 智能體的發(fā)展歷程 143
4.1.2 智能體的定義與內(nèi)涵 145
4.1.3 智能體的基本特征 145
4.1.4 智能體的分類 146
4.2 智能體的組成 147
4.2.1 智能體的組成概述 147
4.2.2 大模型 148
4.2.3 觀察 148
4.2.4 思考 149
4.2.5 行動 149
4.2.6 記憶 150
4.2.7 組件協(xié)作與系統(tǒng)整合 151
4.3 智能體的關(guān)鍵技術(shù)支撐 152
4.3.1 概述 152
4.3.2 多模態(tài)融合技術(shù) 153
4.3.3 大模型技術(shù) 153
4.3.4 推理決策技術(shù) 154
4.3.5 執(zhí)行技術(shù) 155
4.3.6 存儲技術(shù) 155
4.4 扣子平臺 156
4.4.1 智能體平臺概述 156
4.4.2 平臺背景與定位 156
4.4.3 核心功能特性 157
4.4.4 技術(shù)架構(gòu)特點 157
4.5 扣子平臺開發(fā)流程與核心功能 158
4.5.1 智能體開發(fā)流程 158
4.5.2 插件 159
4.5.3 對話流 160
4.5.4 工作流 161
4.5.5 提示詞 161
4.5.6 知識庫 162
4.5.7 數(shù)據(jù)庫 162
4.5.8 其他功能選項 163
4.6 基于扣子平臺的智能客服系統(tǒng)開發(fā)案例 164
4.6.1 案例背景與需求分析 164
4.6.2 架構(gòu)設(shè)計 164
4.6.3 開發(fā)實施過程 165
4.6.4 案例總結(jié)與擴展思考 177
4.7 本章小結(jié) 178
本章實驗 178
實驗 AI“個人專屬助手”——我的智能體創(chuàng)造實驗 178
第5章 人工智能與辦公自動化 180
5.1 辦公自動化概述 181
5.2 文字處理 184
5.2.1 AI輔助內(nèi)容生成 185
5.2.2 AI輔助文字排版 193
5.3 表格處理 196
5.3.1 AI輔助數(shù)據(jù)分析 196
5.3.2 AI輔助表格生成 202
5.4 演示文稿設(shè)計 208
5.4.1 AI輔助演示文檔設(shè)計 209
5.4.2 智能美化演示文稿 215
5.5 多語言翻譯與轉(zhuǎn)換 217
5.6 大模型在辦公自動化中的應(yīng)用：優(yōu)勢與挑戰(zhàn) 218
5.7 本章小結(jié) 219
本章實驗 219
實驗1 AI輔助文字處理綜合應(yīng)用 219
實驗2 AI輔助電子表格數(shù)據(jù)分析與可視化 220
實驗3 AI輔助演示文稿制作與優(yōu)化 220
第6章 具身智能 221
6.1 具身智能的概念與內(nèi)涵 221
6.1.1 具身智能的定義 221
6.1.2 具身智能與傳統(tǒng)AI的區(qū)別 222
6.2 具身智能的發(fā)展歷程 222
6.3 具身智能的技術(shù)體系 224
6.3.1 感知模塊 225
6.3.2 決策模塊 226
6.3.3 行動模塊 226
6.3.4 反饋模塊 227
6.3.5 支撐要素 227
6.3.6 安全與隱私保障 228
6.4 具身智能的應(yīng)用領(lǐng)域 228
6.4.1 工業(yè)制造與物流自動化 228
6.4.2 醫(yī)療健康與服務(wù)機器人 231
6.4.3 家庭服務(wù)與智慧生活 233
6.4.4 特殊環(huán)境作業(yè) 235
6.5 人形機器人 237
6.5.1 人形機器人的發(fā)展現(xiàn)狀 237
6.5.2 人形機器人的未來趨勢 238
6.6 本章小結(jié) 239
本章實驗 240
實驗 機器人語音識別 240
第7章 人工智能倫理 248
7.1 人工智能倫理的概念 249
7.1.1 人工智能倫理的定義 249
7.1.2 人工智能倫理的基本原則 250
7.2 人工智能倫理典型問題 256
7.2.1 自動駕駛倫理問題 256
7.2.2 人臉識別倫理問題 259
7.3 人工智能倫理治理原則 261
7.3.1 人類利益原則 261
7.3.2 責任原則 262
7.3.3 透明度原則 262
7.3.4 權(quán)責一致原則 262
7.4 本章小結(jié) 262
本章實驗 263
實驗 案例分析 263