人工智能通識教程
楊鵬 余明輝 李秀秀 鐘閏祿 陳海山 謝海燕
- 出版商: 清華大學
- 出版日期: 2026-06-01
- 定價: $359
- 售價: $358
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 255
- ISBN: 7302717257
- ISBN-13: 9787302717256
-
相關分類:
Large language model、DeepLearning、影像辨識 Image-recognition
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$294人工智能通識
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商品描述
本書緊扣職業教育“產教融合、實踐導向”的政策要求，以人工智能“認知—技術—應用—倫理”為邏輯主線，采用項目化組織模式，從人工智能的演進脈絡切入，逐步延伸至核心技術、典型場景應用與前沿倫理議題，帶領讀者走進人工智能的世界。 本書註重理論與實踐相結合，知識點同步匹配案例講解，既覆蓋人工智能的基礎概念、核心技術體系，也聚焦圖像識別、語音處理、大模型、AIGC、具身智能等實用領域，每個項目都配套提供了清晰的思維導圖與詳細的實操步驟描述，兼顧通識知識傳遞與職業技能訓練。全書以項目牽引、任務驅動為特色，既搭建起完整的人工智能知識框架，又強化場景應用、工具實操能力，幫助學習者在“做中學”過程中構建 AI 時代的核心素養。 本書可作為職業本科及高等院校人工智能通識類課程教材，也可作為人工智能愛好者的自學教材，同時可作為企事業單位開展數字化轉型培訓的參考資料。
作者簡介
楊鵬，計算機軟件教授，中國計算機學會(CCF)傑出會員，廣東省教學名師，廣東省技術能手，廣州職業技術大學信息工程學院（數字化賦能中心）院長、第二期國家“雙高計劃”高水平專業群負責人、省級教師創新團隊負責人、省級專業教學資源庫負責人、CCF職業教育發展委員會常務委員、廣東省職業學校計算機類專業教學指導委員會委員。從事高職教育22年，主持獲得國家教學成果獎二等獎，指導學生獲國賽一等獎3項，主編出版十四五國家規劃教材1部，授權發明專利10項，主持建成獲國家CNAS實驗室認可資質的軟件評測中心，主持獲廣東省計算機學會科技獎一等獎。
目錄大綱
項目1 探尋AI的演進脈絡：AI歷程回溯
項目背景
思維導圖
項目相關知識
1.1 什麼是人工智能
1.2 人工智能從幻想走向科學
1.3 人工智能元年
1.4 人工智能的潮起潮落
1.5 中國人工智能的發展歷程
項目任務
任務1-1 今昔對比看發展
任務1-2 以圖搜圖，讓搜索更簡單
項目小結與展望
課後練習
項目2 梳理AI的“智慧圖譜”：AI核心技術
項目背景
思維導圖
項目相關知識
2.1 相關概念
2.1.1 人工智能的核心要素
2.1.2 人工智能的發展階段
2.1.3 人工智能的兩種形態
2.2 核心技術
2.2.1 機器學習
2.2.2 人工神經網絡
2.2.3 深度學習
2.2.4 強化學習
2.3 典型應用領域
2.3.1 計算機視覺
2.3.2 自然語言處理
2.3.3 工業制造
2.3.4 智能醫療
2.3.5 金融科技
項目任務
任務2-1 觀察與分析人工智能應用場景
任務2-2 對比分析不同人工智能學習技術
任務2-3 研討人工智能前沿應用案例
項目小結與展望
課後練習
項目3 解析計算機的視覺世界：圖像識別技術應用
項目背景
思維導圖
項目相關知識
3.1 圖像識別技術基礎
3.1.1 圖像識別的基本概念
3.1.2 圖像識別的基本流程
3.1.3 圖像識別的技術指標
3.2 典型應用場景分析
3.2.1 人臉識別
3.2.2 醫療影像診斷
3.2.3 自動駕駛感知
3.2.4 工業質量檢測
3.2.5 智能安防監控
3.3 技術實現路徑
3.3.1 傳統圖像識別技術
3.3.2 基於深度學習的圖像識別技術
項目任務
任務3-1 基於傳統技術的圖像識別實踐
任務3-2 基於深度學習技術的圖像識別實踐
任務3-3 實際應用場景模擬
項目小結與展望
課後練習
項目4 解碼聲音的辨識密鑰：語音識別技術應用
項目背景
思維導圖
項目相關知識
4.1 語音信號處理基礎
4.1.1 聲音的物理特性與數字化
4.1.2 特征提取方法
4.1.3 噪聲處理技術
4.2 傳統語音識別模型
4.2.1 聲學模型
4.2.2 語言模型與解碼器
4.3 端到端語音識別模型
4.4 語音合成技術
4.4.1 TTS流程概述
4.4.2 傳統合成方式概述
4.4.3 神經網絡合成方法
4.5 技術應用場景
項目任務
任務4-1 語音識別系統構建
任務4-2 文本轉語音系統設計
任務4-3 語音交互系統設計
項目小結與展望
課後練習
項目5 解構大模型的生成密碼：大模型技術
項目背景
思維導圖
項目相關知識
5.1 大模型基礎
5.1.1 核心任務類型
5.1.2 語義表示與語義嵌入
5.2 大模型核心架構
5.2.1 註意力機制
5.2.2 Transformer原理
5.2.3 典型架構與模型分類
5.3 模型訓練與優化方法
5.3.1 預訓練與全量參數微調
5.3.2 高效參數微調
5.3.3 提示詞設計
5.4 典型應用場景
5.4.1 智能問答與教學助理
5.4.2 文本生成與內容創作
5.4.3 智能翻譯與語言理解
5.5 技術前沿與發展趨勢
5.5.1 多模態智能模型
5.5.2 專用領域模型
5.5.3 模型可解釋性與安全合規
項目任務
任務5-1 繪制“校園教務問答大模型工作原理”簡圖
任務5-2 提示工程與提示框架
任務5-3 體驗並比較國內3個大模型平臺
項目小結與展望
課後練習
項目6 探索AI的生成藝術：AIGC應用
項目背景
思維導圖
項目相關知識
6.1 認識AIGC
6.1.1 什麼是AIGC
6.1.2 AIGC的發展歷程
6.1.3 AIGC的生成原理
6.1.4 AIGC的行業應用
6.1.5 AIGC的使用方法
6.2 AIGC在文案創作中的應用
6.2.1 文案創作提示詞優化技巧
6.2.2 不同場景下的AIGC文案創作策略
6.2.3 AIGC文案創作的合規性與倫理邊界
6.3 AIGC在圖像設計中的應用
6.3.1 圖像生成關鍵技術
6.3.2 常見的AI圖像生成工具
6.3.3 AI畫圖提示詞設計
6.4 AIGC在視頻創作中的應用
6.4.1 視頻生成的常用工具
6.4.2 視頻生成的提示詞設計
6.4.3 視頻生成的步驟
6.5 AIGC在程序設計中的應用
6.5.1 AI在程序設計中的應用
6.5.2 常見AI輔助程序設計工具
6.5.3 AI輔助程序設計提示詞技巧
項目任務
任務6-1 使用AIGC設計“秋分”節氣海報
任務6-2 使用AIGC創作文創產品“醒獅”宣傳視頻
任務6-3 使用AIGC生成“課堂點名積分”系統
項目小結與展望
課後練習
項目7 構建AI的場景賦能：智能體應用
項目背景
思
