人工智能通識基礎

盧道設 孫潔 羅允勵 紀其順 李鑫

  • 出版商: 清華大學
  • 出版日期: 2025-09-01
  • 售價: $359
  • 語言: 簡體中文
  • ISBN: 7302702705
  • ISBN-13: 9787302702702
  • 相關分類: DeepLearning
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商品描述

"本書采用理論與實踐相結合的教學方式,挑選了大量實際案例,通過生動形象的案例和深入淺出的講解,重點介紹人工智能在辦公場景的圖像處理、視頻分析、音頻處理及多媒體交互等領域的技術實現與創新應用。通過解析人工智能核心技術開發流程與工具鏈體系,結合醫療、交通、電商、農業及政務等行業的典型實踐案例,全方位展現人工智能技術的產業價值與社會影響。全書共設5章內容: 第1章概述人工智能技術體系與應用場景; 第2章聚焦人工智能在辦公軟件中的功能集成; 第3章解析多媒體處理領域的人工智能解決方案; 第4章梳理人工智能開發工具鏈與實施路徑; 第5章闡釋人工智能的核心算法與關鍵技術。本書突出實用導向,配置詳盡的操作步驟、進階習題與項目實訓,旨在幫助學習者系統掌握人工智能工具的應用技能,獲得工程化問題的解決能力,為職業發展構建紮實的能力基礎。 本書既適合作為高等學校的通識課程教材,也可作為人工智能相關專業教材,還可為技術開發人員、高等教育工作者及跨領域研究者提供技術參考,助力人工智能人才培養與技術創新生態建設。 "

作者簡介

"盧道設,副教授,簡歷:曾擔任教研室主任、專業負責人等職務,負責教研室工作和專業發展等工作;主要教授課程有數據庫、Android移動應用開發、Java項目開發、Linux操作系統等。作為項目執行人參與完成省級專項資金高職院校專業建設(軟件技術專業)。參與中國高等教育學會教育數學專業委員相關項目,其成果獲頒發研究成果一等獎2項。參與主編、副主編教材《Photoshop圖形圖像處理》、《office2013從入門到精通案例教程》。獲得廣州華夏職業學院教育教學成果獎一等獎;曾多次在廣州華夏職業學院評為“優秀教師”、“最受學生歡迎教師”、“優秀指導教師”、“優秀兼職督導”等稱號。指導學生參加多項省教育廳主辦的廣東省技能競賽、廣東省計算機設計大賽以及其他行業比賽獲得一等獎2項,二等獎3項,三等獎13項。獲得軟件著作權一項。"

目錄大綱

目錄

第1章人工智能概述和應用

1.1人工智能的定義、特點與分類

1.1.1人工智能的定義

1.1.2人工智能的特點

1.1.3人工智能的分類

1.2人工智能的發展歷程

1.2.1萌芽階段(20世紀40—50年代)

1.2.2形成階段(20世紀50—60年代)

1.2.3反思發展期(20世紀60—70年代初期)

1.2.4應用發展期(20世紀70年代初期至

80年代中期)

1.2.5低迷發展期(20世紀80年代中期至

90年代中期)

1.2.6穩步發展期(20世紀90年代中期至2010年)

1.2.7蓬勃發展期(2011年至今)

1.3人工智能技術應用場景

1.3.1智慧交通

1.3.2智慧電商

1.3.3智能醫學

1.3.4智能制造

1.3.5智慧農業

1.3.6智慧政務

1.4國內開放平臺

1.4.1百度AI開放平臺

1.4.2騰訊AI開放平臺

1.4.3阿裏雲AI

習題1

實訓1

第2章人工智能在辦公軟件中的應用

2.1WPS AI寫作助手

2.1.1智能文本生成

2.1.2智能潤色

2.1.3風格與格式排版

人工智能通識基礎

目錄

2.2WPS AI數據助手

2.2.1數據洞察與分析

2.2.2預測模型與趨勢分析

2.2.3自定義報告生成

2.2.4自動圖表生成

2.3WPS AI演示助手

2.3.1PPT智能生成

2.3.2PPT智能美化

2.4郵件與日程管理

2.4.1AI郵件助手

2.4.2日程安排與提醒功能

2.5會議管理

2.5.1智能會議預訂系統

2.5.2智能會議內容整理

習題2

實訓2

第3章人工智能在多媒體中的應用

3.1圖像處理

3.1.1圖像處理的特點

3.1.2圖像識別的應用領域

3.1.3圖像生成及編輯工具介紹

3.1.4圖像處理提示詞的編寫

3.1.5案例——文生圖: 使用文心一格完成繪制打鐵花圖像

3.1.6案例——圖生圖: 使用文心一格完成繪制彩色噴霧圖像

3.2視頻處理

3.2.1視頻處理的特點

3.2.2視頻處理應用領域

3.2.3視頻分析與處理工具介紹

3.2.4視頻處理提示詞的編寫

3.2.5案例——文字生成視頻: 使用剪映制作視頻“傳統爆米花制作”

3.2.6案例——圖片生成視頻: 使用即夢制作視頻“打鐵花”

3.2.7案例——數字人: 使用剪映數字人功能完成售賣京劇

臉譜掛件視頻制作

3.3音頻處理

3.3.1視頻處理的特點

3.3.2音頻處理應用領域

3.3.3音頻處理工具

3.3.4音頻處理提示詞

3.4多媒體搜索與推薦

3.4.1多媒體搜索

3.4.2AI搜索工具介紹

3.4.3AI推薦

3.5用戶交互與增強體驗

3.5.1用戶交互

3.5.2用戶增強體驗

習題3

實訓3

第4章人工智能開發與工具

4.1常用AI編程語言

4.1.1Python與人工智能

4.1.2R語言與人工智能

4.2AI開發框架

4.2.1TensorFlow

4.2.2PyTorch

4.2.3PaddlePaddle(飛漿)

4.3數據集與資源

4.3.1數據集基礎知識

4.3.2常見數據集資源

4.3.3數據集存儲與管理

4.3.4數據處理工具與技術

4.3.5數據集分析與評估

4.4AI項目開發流程

4.4.1需求分析

4.4.2數據收集與預處理

4.4.3模型選擇與訓練

4.4.4模型評估與優化

4.4.5部署與集成

4.4.6結果分析與報告

習題4

實訓4

第5章人工智能的關鍵技術

5.1機器學習基礎

5.1.1概述與分類

5.1.2常用算法

5.1.3應用前景與未來趨勢

5.1.4決策樹概念與構建過程

5.1.5使用Excel工具構建決策樹

5.1.6使用KNIME工具構建決策樹

5.2神經網絡

5.2.1基本原理

5.2.2結構類型

5.2.3訓練與優化

5.3深度學習

5.3.1核心技術

5.3.2應用領域

5.3.3挑戰與趨勢

習題5

實訓5

參考文獻

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