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人工智能通识教程

样章
作者：
主编 赵喜玲 牛炳麟
定价：
54.00 元
版面字数：
440.00千字
开本：
16开
装帧形式：
平装
版次：
1
最新版次
印刷时间：
2026年
ISBN：
978-7-04-067691-4
物料号：
67691-00
出版时间：
2026-08-05
读者对象：
高等教育
一级分类：
计算机/教育技术类
二级分类：
计算机基础课程
三级分类：
大学计算机基础

本书是响应国家人工智能发展战略，面向高等院校人工智能通识教育需求编写的人工智能通识教材，也是河南省“十四五”普通高等教育规划教材。全书共10章，包括计算机基础、人工智能概述、人工智能关键技术、大模型、AIGC的应用、AI在办公软件中的应用、人工智能生态、人工智能+、具身智能、人工智能伦理与法律。

本书结构清晰，内容翔实，案例丰富，注重理论阐述与实际应用相结合，旨在帮助读者系统构建人工智能知识体系，理解其技术原理、发展趋势与社会影响。通过学习，读者可掌握人工智能的基本概念与核心思维，了解其在多领域尤其是农林相关场景中的创新应用，提升智能素养与跨学科整合能力。

本书可作为高等学校各专业的人工智能通识课程教材，也可作为社会读者了解人工智能的普及读本。

  • 前辅文
  • 第1章 计算机基础
    • 1.1 计算机发展与分类
      • 1.1.1 计算机的产生
      • 1.1.2 计算机的发展
      • 1.1.3 计算机的特点及分类
      • 1.1.4 计算机的应用领域
    • 1.2 数据在计算机中的表示
      • 1.2.1 进位计数制
      • 1.2.2 进制转换
      • 1.2.3 字符编码
      • 1.2.4 声音编码
      • 1.2.5 图像编码
    • 1.3 计算机的工作原理
      • 1.3.1 图灵机模型
      • 1.3.2 冯·诺依曼体系结构
    • 1.4 计算机系统
      • 1.4.1 计算机硬件系统
      • 1.4.2 计算机软件系统
    • 1.5 计算思维
      • 1.5.1 计算思维的核心内涵
      • 1.5.2 计算思维与人工智能的内在联系
    • 本章小结
    • 习题
  • 第2章 人工智能概述
    • 2.1 人工智能的定义与分类
      • 2.1.1 人工智能的定义
      • 2.1.2 人工智能的分类
    • 2.2 人工智能的发展
      • 2.2.1 孕育阶段（1956年之前）
      • 2.2.2 形成阶段（1956—1976年）
      • 2.2.3 发展阶段（1976—2010年）
      • 2.2.4 突破阶段（2010年至今）
    • 2.3 人工智能的要素
      • 2.3.1 数据
      • 2.3.2 算法
      • 2.3.3 算力
    • 2.4 人工智能的学科基础
    • 本章小结
    • 习题
  • 第3章 人工智能关键技术
    • 3.1 机器学习
      • 3.1.1 什么是机器学习
      • 3.1.2 机器学习算法的分类
      • 3.1.3 机器学习的基本流程
      • 3.1.4 深度学习
    • 3.2 自然语言处理
      • 3.2.1 什么是自然语言处理
      • 3.2.2 自然语言处理的层次
      • 3.2.3 自然语言处理的核心任务
      • 3.2.4 自然语言处理的流程
    • 3.3 计算机视觉
      • 3.3.1 什么是计算机视觉
      • 3.3.2 计算机视觉的核心处理任务
      • 3.3.3 计算机视觉处理过程
    • 3.4 智能语音处理
      • 3.4.1 什么是智能语音处理
      • 3.4.2 智能语音处理的核心任务
      • 3.4.3 语音处理和语音合成处理过程
    • 本章小结
    • 习题
  • 第4章 大模型
    • 4.1 大模型概述
      • 4.1.1 大模型的定义
      • 4.1.2 大模型和小模型的区别
      • 4.1.3 大模型的发展历程
      • 4.1.4 大模型的分类
      • 4.1.5 大模型产品
    • 4.2 大模型架构
      • 4.2.1 Transformer模型
      • 4.2.2 基于Transformer的变体模型
    • 4.3 大模型提示工程
      • 4.3.1 Prompt工程简介
      • 4.3.2 Prompt优化技巧
      • 4.3.3 相关应用
    • 本章小结
    • 习题
  • 第5章 AIGC的应用
    • 5.1 AIGC概述
      • 5.1.1 AIGC的定义
      • 5.1.2 AIGC驱动下的内容创作新模式
      • 5.1.3 AIGC的应用行业
      • 5.1.4 常见的AIGC工具类型
    • 5.2 AIGC文本生成
      • 5.2.1 利用文心一言撰写新闻报道
      • 5.2.2 利用豆包撰写营销文案
      • 5.2.3 利用DeepSeek撰写通用事务文书
      • 5.2.4 利用Kimi撰写学术研究文本
    • 5.3 AIGC图片生成与图像处理
      • 5.3.1 生成艺术画
      • 5.3.2 生成插画
      • 5.3.3 生成海报
      • 5.3.4 处理图像
    • 5.4 AIGC音频合成与制作
      • 5.4.1 制作中文播客
      • 5.4.2 制作声音克隆
      • 5.4.3 制作短视频音效
    • 5.5 AIGC视频生成
      • 5.5.1 文生视频
      • 5.5.2 图生视频
      • 5.5.3 AI数字人
    • 本章小结
    • 习题
  • 第6章 AI在办公软件中的应用
    • 6.1 智能办公概述
      • 6.1.1 WPS Office简介
      • 6.1.2 文档处理
      • 6.1.3 数据处理
      • 6.1.4 演示文稿设计
    • 6.2 AI处理文档
      • 6.2.1 AI帮我写
      • 6.2.2 AI帮我改
      • 6.2.3 AI伴写
      • 6.2.4 AI文档问答
      • 6.2.5 AI全文总结
      • 6.2.6 AI排版
    • 6.3 AI处理表格
      • 6.3.1 AI表格生成
      • 6.3.2 AI写公式
      • 6.3.3 AI条件格式
      • 6.3.4 AI数据分析
    • 6.4 AI处理演示文稿
      • 6.4.1 AI生成PPT
      • 6.4.2 AI生成多页PPT
      • 6.4.3 AI美化PPT
    • 本章小结
    • 习题
  • 第7章 人工智能生态
    • 7.1 人工智能与大数据
      • 7.1.1 大数据的概念
      • 7.1.2 大数据特征
      • 7.1.3 大数据与人工智能的关系
    • 7.2 人工智能与云计算
      • 7.2.1 云计算的概念
      • 7.2.2 云计算的特征
      • 7.2.3 云计算与人工智能的关系
    • 7.3 人工智能与物联网
      • 7.3.1 物联网的概念
      • 7.3.2 物联网的特征
      • 7.3.3 物联网与人工智能的关系
    • 7.4 人工智能与Python
      • 7.4.1 Python概述
      • 7.4.2 Python开发环境的配置
      • 7.4.3 Python基本规范
      • 7.4.4 标识符和关键字
      • 7.4.5 输入输出
      • 7.4.6 变量
      • 7.4.7 数据类型
      • 7.4.8 运算符与表达式
      • 7.4.9 模块与包的使用
    • 本章小结
    • 习题
  • 第8章 人工智能+
    • 8.1 人工智能+医疗
      • 8.1.1 智慧医疗
      • 8.1.2 健康管理
      • 8.1.3 医药创新
    • 8.2 人工智能+教育
      • 8.2.1 精准化教学
      • 8.2.2 个性化学习
      • 8.2.3 自动化考评
      • 8.2.4 科学化管理
    • 8.3 人工智能+交通
      • 8.3.1 动态交通优化
      • 8.3.2 智慧交管升级
      • 8.3.3 车路协同服务
      • 8.3.4 出行即服务
    • 8.4 人工智能+金融
      • 8.4.1 智能客服
      • 8.4.2 智能投顾
      • 8.4.3 智能投研
      • 8.4.4 智能风控
      • 8.4.5 智能理赔
    • 8.5 人工智能+农业
      • 8.5.1 智能种植
      • 8.5.2 智能养殖
      • 8.5.3 智能农业装备
      • 8.5.4 智能农产品加工与流通
    • 本章小结
    • 习题
  • 第9章 具身智能
    • 9.1 具身智能概述
      • 9.1.1 具身智能的概念
      • 9.1.2 具身智能的四大核心要素
      • 9.1.3 具身智能的发展历程
    • 9.2 具身智能的核心能力
      • 9.2.1 具身感知
      • 9.2.2 具身推理
      • 9.2.3 具身执行
    • 9.3 人形机器人
      • 9.3.1 人形机器人的定义
      • 9.3.2 人形机器人的核心技术模块
      • 9.3.3 典型的人形机器人
    • 9.4 具身智能的应用领域
      • 9.4.1 工业制造领域
      • 9.4.2 自动驾驶领域
      • 9.4.3 物流运输领域
      • 9.4.4 家庭服务领域
      • 9.4.5 医疗康养领域
      • 9.4.6 其他领域
    • 本章小结
    • 习题
  • 第10章 人工智能伦理与法律
    • 10.1 人工智能伦理的概念及主要问题
      • 10.1.1 人工智能伦理的概念
      • 10.1.2 人工智能伦理的主要问题
    • 10.2 人工智能伦理典型案例
    • 10.3 人工智能伦理的治理原则
    • 10.4 解决人工智能伦理问题的策略
      • 10.4.1 制定和执行相关法规和政策
      • 10.4.2 促进公平和透明
      • 10.4.3 制定伦理指导原则
      • 10.4.4 提高公众对AI伦理问题的意识
      • 10.4.5 推动国际合作
    • 本章小结
    • 习题

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