人工智能通識（人文藝術類 微課版）
張穎
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商品描述
本書以“全面提升人工智能核心素養”為立足點，系統闡述人工智能的基礎理論並結合人文藝術領域的跨學科融合趨勢，詳盡展示人工智能在文學、繪畫、音樂、影視、舞蹈、戲劇等藝術細分領域的最新應用成果。本書共10章，內容涵蓋人工智能概述、人工智能主要技術、數字時代藝術、人工智能與文學創作、人工智能與繪畫、人工智能與音樂、人工智能與影視、人工智能與數字人、人工智能與其他應用、人工智能倫理與挑戰等，旨在為讀者構建一個全面的人工智能知識框架，同時深入剖析人工智能在人文藝術領域的廣泛應用場景與發展價值。 本書內容特色鮮明，架構設計嚴謹，邏輯脈絡清晰。采用“理論闡釋+技術解析+案例實踐+習題鞏固”的編寫思路，將理論與實踐結合。本書可作為人文藝術類及綜合型院校的人工智能通識課程的教材，也可以作為對人工智能感興趣讀者的參考用書。
作者簡介
張穎，碩士，南京藝術學院副教授，2006年6月畢業於東南大學計算機系，有十多年企業實戰經驗，先後在IBM上海研發中心、愛立信南京研發中心、中國電信等大型企業工作近十年，從事產品設計和研發工作。2020年以人才引進方式加入南藝，主要從事大數據、人工智能與藝術等方面的研究工作。曾以第一作者身份出版《編寫高質量代碼：改善Python程序的91個建議》專著，擁有國際專利一篇，國內專利5篇，具備國際產品經理、國際項目經理認證，主持江蘇省教育廳人工智能研究課題一項。目前主講課程包括《人工智能與藝術》、《信息技術》等
目錄大綱
第 1章 人工智能概述 1
1.1 人工智能基礎 2
1.1.1 人工智能的定義 2
1.1.2 人工智能的內涵 3
1.2 人工智能的發展歷史 4
1.3 人工智能的核心要素 8
1.4 人工智能的研究及應用 9
1.4.1 人工智能的研究內容 9
1.4.2 人工智能的行業應用 11
1.5 人工智能的發展趨勢 13
1.6 小結 14
1.7 習題 14
第２章 人工智能主要技術 16
2.1 機器學習 17
2.1.1 機器學習概述 17
2.1.2 機器學習的主要流派 18
2.1.3 機器學習的分類 19
2.1.4 常見的機器學習算法 22
2.2 人工神經網絡 25
2.2.1 生物神經元 25
2.2.2 人工神經網絡概述 26
2.2.3 BP神經網絡與訓練 27
2.2.4 神經網絡的種類 28
2.3 深度學習 30
2.3.1 深度學習的發展歷史 30
2.3.2 深度學習的定義 30
2.3.3 卷積神經網絡 31
2.3.4 深度學習場景與面臨的挑戰 33
2.4 自然語言處理 34
2.4.1 自然語言處理概述 34
2.4.2 自然語言處理面臨的挑戰 35
2.4.3 自然語言處理的原理 36
2.4.4 自然語言處理場景 37
2.5 計算機視覺 37
2.5.1 計算機視覺概述 37
2.5.2 計算機視覺核心技術 38
2.5.3 計算機視覺應用領域 41
2.6 小結 43
2.7 習題 43
第3章 數字時代藝術 44
3.1 藝術與科技 45
3.1.1 藝術與科技的關系 45
3.1.2 人工智能與藝術交融 46
3.1.3 數字時代藝術的特征 48
3.2 AIGC 51
3.2.1 AIGC的定義與內涵 51
3.2.2 AIGC的發展歷程 52
3.2.3 AIGC常見模態 53
3.2.4 AIGC利弊分析 54
3.3 小結 56
3.4 習題 57
第4章 人工智能與文學創作 58
4.1 人工智能在文學創作的發展 59
4.1.1 人工智能與文學創作的發展歷程 59
4.1.2 常見語言大模型介紹 63
4.1.3 人工智能文學創作反思 65
4.2 人工智能文學創作原理 66
4.2.1 提示詞概述 66
4.2.2 提示詞使用策略 67
4.2.3 文本生成與訓練 69
4.3 人工智能文學創作實驗 71
4.3.1 利用DeepSeek進行詩歌創作 71
4.3.2 利用百度作家平臺創作短篇小說 73
4.4 小結 77
4.5 習題 77
第5章 人工智能與繪畫 78
5.1 人工智能在繪畫領域的發展 79
5.1.1 人工智能繪畫概述 79
5.1.2 人工智能畫家和作品 79
5.1.3 人工智能繪畫的發展歷程 83
5.1.4 人工智能繪畫的趨勢 84
5.2 人工智能繪畫的原理 85
5.2.1 圖像處理技術 85
5.2.2 人工智能繪畫生成技術 87
5.2.3 人工智能繪畫工具 91
5.2.4 人工智能繪畫分類 92
5.3 人工智能繪畫實驗 93
5.3.1 用吐司實現文生圖 93
5.3.2 用通義萬相實現圖像風格遷移 97
5.3.3 用LiblibAI實現二次元圖片轉為照片 98
5.4 小結 101
5.5 習題 101
第6章 人工智能與音樂 103
6.1 人工智能在音樂領域的發展 104
6.1.1 人工智能音樂生成與創作 104
6.1.2 人工智能音樂信息處理與識別 109
6.1.3 人工智能音樂制作與音頻處理 111
6.1.4 人工智能音樂表演、教育與傳播 112
6.1.5 人工智能音樂發展與反思 114
6.2 人工智能音樂生成原理 115
6.2.1 人工智能音樂特征提取 115
6.2.2 人工智能音樂生成模型 116
6.2.3 智能聲音合成 119
6.2.4 人工智能音樂創作工具 120
6.3 人工智能音樂創作實驗 121
6.3.1 使用騰訊智影進行文本配音與聲音合成 121
6.3.2 使用Beatoven公司的AI音樂生成平臺輔助音樂生成與創作 124
6.4 小結 126
6.5 習題 127
第7章 人工智能與影視 128
7.1 人工智能在影視領域的應用 129
7.1.1 人工智能在前期籌備階段的應用 129
7.1.2 人工智能在拍攝與制作階段的應用 131
7.1.3 人工智能在宣傳和發行階段的應用 133
7.2 人工智能視頻生成原理 135
7.2.1 人工智能視頻生成技術 135
7.2.2 人工智能視頻生成過程 138
7.2.3 常見的視頻生成工具 139
7.3 人工智能視頻創作實驗 140
7.3.1 使用通義千問+通義萬相進行舞蹈創作 140
7.3.2 利用即夢AI進行視頻創作 144
7.4 小結 146
7.5 習題 146
第8章 人工智能與數字人 147
8.1 數字人概述 148
8.1.1 數字人的定義與分類 148
8.1.2 數字人的發展歷程 149
8.1.3 數字人應用領域與未來趨勢 150
8.2 數字人創作原理 152
8.2.1 數字人創作技術介紹 152
8.2.2 典型數字人案例分析 154
8.2.3 數字人創作流程 156
8.2.4 數字人創作工具介紹 157
8.3 人工智能數字人創作實驗 158
8.3.1 利用剪映創作數字人 158
8.3.2 利用來畫制作數字人微課視頻 163
8.4 小結 166
8.5 習題 167
第9章 人工智能與其他應用 168
9.1 人工智能在舞蹈領域的應用 169
9.2 人工智能在戲劇領域的應用 173
9.3 人工智能在藝術設計領域的應用 177
9.4 人工智能在傳媒領域的應用 179
9.5 人工智能與未來藝術 181
9.6 小結 184
9.7 習題 184
第 10章 人工智能倫理與挑戰 185
10.1 人工智能倫理問題 186
10.2 構建人工智能倫理框架 188
10.3 人工智能的行業規範與政策 189
10.4 小結 192
10.5 習題 192
