人工智能通識教程
宋廷強 劉亞林 主編 任澎 韋余永 宮道 王繼強 副主編
商品描述
本書面向普通高校學生和人工智能初學者，系統介紹人工智能的基本概念、發展歷程、技術基礎、工具應用、典型場景、倫理法規和未來趨勢。 本書內容涵蓋人工智能概述、人工智能應用中的數據處理基礎、人工智能工具與生態、人工智能賦能辦公、學術研究、教學革新、跨學科融合、內容創作、商業創新、技術倫理與法規等主題。教材註重通識性與實踐性，結合案例分析、設計實踐和問題研討，引導學習者理解人工智能的基本原理，掌握常見人工智能工具的使用方法，認識人工智能技術對學習、工作和社會發展的影響。 本書可作為高校人工智能通識課程教材，也可作為非計算機專業學生和社會學習者了解人工智能應用的入門讀物。
作者簡介
宋廷強，博士，副教授，碩士生導師，現為青島科技大學信息科學技術學院副院長，兼微電子學院副院長，中國計算機學會會員，山東省計算機學會理事，山東省計算機學會機器人專委會委員。研究領域主要包括人工智能、嵌入式系統開發、數據分析等。作為主要研究人員，曾參與或主持過國家863、國家自然科學基金、山東省自然科學基金、青島市科技規劃項目等多項科研項目，獲得發明專利5項，實用新型專利7項，軟件著作權10項，主編教材5部，譯著9部,獲得過山東省計算機應用成果三等獎、青島市科技進步二等獎等獎項，指導學生科技創新獲獎40多項。
目錄大綱
目錄
CONTENTS
第 1 章 緒論 .................................................................................................................1
微課視頻 67 分鐘
1.1 人工智能的概念 .........................................................................................................1
1.1.1 人工智能的概念的提出 ..................................................................................1
1.1.2 人工智能的定義 ..............................................................................................2
1.2 人工智能的發展與流派 .............................................................................................3
1.3 主要應用領域 ............................................................................................................7
1.3.1 技術支撐型應用 ..............................................................................................7
1.3.2 社會服務型應用 ..............................................................................................8
1.3.3 跨學科融合應用 ..............................................................................................9
1.4 案例分析：AlphaGo 的產業影響 ............................................................................10
設計實踐 ...........................................................................................................................12
問題研討 ...........................................................................................................................12
第 2 章 Python 與人工智能數據處理基礎 ....................................................................13
微課視頻 60 分鐘
2.1 Python 與人工智能 ..................................................................................................13
2.2 Python 開發環境搭建 ...............................................................................................13
2.2.1 Python 解釋器的安裝 ...................................................................................13
2.2.2 開發環境的選擇 ............................................................................................14
2.2.3 模塊與包的基本概念 ....................................................................................15
2.2.4 pip 包管理工具 .............................................................................................15
2.3 Python 語法基礎 ......................................................................................................15
2.3.1 變量 ..............................................................................................................15
2.3.2 註釋 ..............................................................................................................16
2.3.3 輸出 ..............................................................................................................16
2.3.4 縮進 ..............................................................................................................16
2.3.5 循環 ..............................................................................................................16
2.4 人工智能常用數據形式 ...........................................................................................17
113401-01 人工智能通識教程 二改.indd 3 2026/8/19 14:01:44 IV 人工智能通識教程
2.4.1 列表 ..............................................................................................................17
2.4.2 字典 ..............................................................................................................17
2.4.3 NumPy 數組 ..................................................................................................18
2.4.4 Pandas 表 ......................................................................................................18
2.5 常用人工智能數據處理工具包 ................................................................................19
2.5.1 NumPy ..........................................................................................................19
2.5.2 Pandas ...........................................................................................................19
2.5.3 Matplotlib ......................................................................................................19
2.5.4 Seaborn .........................................................................................................20
2.6 數據處理基本流程 ...................................................................................................20
2.6.1 讀取數據 .......................................................................................................21
2.6.2 查看數據 .......................................................................................................21
2.6.3 選擇字段 .......................................................................................................21
2.6.4 處理缺失值 ...................................................................................................21
2.6.5 去除重復值 ...................................................................................................22
2.6.6 簡單統計分析 ...............................................................................................22
2.7 案例分析：小費數據中的消費行為分析 .................................................................22
設計實踐 ...........................................................................................................................24
問題研討 ...........................................................................................................................24
第 3 章 人工智能工具與生態 .......................................................................................25
微課視頻 63 分鐘
3.1 相關技術基礎 ..........................................................................................................25
3.1.1 機器學習 .......................................................................................................25
3.1.2 深度學習 .......................................................................................................26
3.1.3 Transformer ...................................................................................................28
3.2 通用人工智能工具 ...................................................................................................30
3.2.1 語言模型與對話系統 ....................................................................................30
3.2.2 圖像生成與處理工具 ....................................................................................31
3.2.3 語音與翻譯工具 ............................................................................................32
3.2.4 數據分析與可視化工具 ................................................................................35
3.3 專業領域人工智能工具 ...........................................................................................36
3.3.1 學術研究工具 ...............................................................................................36
3.3.2 自然科學領域的人工智能應用成果 .............................................................39
3.4 跨平臺內容生成與管理工具 ....................................................................................42
3.4.1 社交媒體內容生成工具 ................................................................................42
3.4.2 社交媒體內容推薦工具 ................................................................................44
3.4.3 營銷與推廣工具 ............................................................................................45
113401-01 人工智能通識教程 二改.indd 4 2026/8/19 14:01:44 目錄 V
3.5 案例分析：人工智能的倫理與社會影響 .................................................................46
設計實踐 ...........................................................................................................................48
問題研討 ...........................................................................................................................48
第 4 章 人工智能賦能辦公與行政管理 .........................................................................49
微課視頻 28 分鐘
4.1 相關技術基礎 ..........................................................................................................49
4.2 智能文檔處理 ..........................................................................................................49
4.3 智能辦公工具 ..........................................................................................................50
4.3.1 WPS AI 工具 .................................................................................................50
4.3.2 Kimi+AiPPT .................................................................................................52
4.4 人工智能會議管理 ...................................................................................................54
4.5 人工智能翻譯與校對 ...............................................................................................57
設計實踐 ...........................................................................................................................58
問題研討 ...........................................................................................................................59
第 5 章 人工智能賦能學術研究 ...................................................................................60
微課視頻 46 分鐘
5.1 人工智能文獻分析與知識圖譜構建 ........................................................................60
5.2 人工智能論文閱讀與摘要提煉 ................................................................................64
5.2.1 全文內容提問 ...............................................................................................65
5.2.2 特定內容的交互式精讀 ................................................................................66
5.3 數據可視化與分析 ...................................................................................................68
5.4 科研協作與學術規範 ...............................................................................................74
設計實踐 ...........................................................................................................................75
問題研討 ...........................................................................................................................75
第 6 章 人工智能賦能教學革新 ...................................................................................76
微課視頻 67 分鐘
6.1 相關技術基礎 ..........................................................................................................76
6.1.1 教育數據挖掘 ...............................................................................................76
6.1.2 學習分析 .......................................................................................................77
6.1.3 人工智能教育應用 ........................................................................................78
6.2 人工智能驅動的精準備課與學情分析 .....................................................................79
6.3 智能教案設計與動態優化 ........................................................................................82
6.3.1 智能教案設計與優化 ....................................................................................82
6.3.2 人工智能生成教學課件 ................................................................................86
6.4 教育領域知識圖譜構建與課堂演示 ........................................................................90
6.4.1 教育領域知識圖譜的構建 ............................................................................90
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6.4.2 知識圖譜在課堂演示中的應用 .....................................................................92
6.5 學生能力圖譜構建與教學效果分析 ........................................................................93
6.5.1 學生能力圖譜構建 ........................................................................................93
6.5.2 基於能力圖譜的教學效果分析 .....................................................................96
6.6 人工智能出題與作業批改 ........................................................................................96
6.7 人工智能助教 ..........................................................................................................99
6.8 案例分析：人工智能輔助個性化教學與評估 .......................................................100
設計實踐 .........................................................................................................................102
問題研討 .........................................................................................................................102
第 7 章 跨學科融合應用 ............................................................................................103
微課視頻 62 分鐘
7.1 理工科：模型預測與實驗設計優化 ......................................................................103
7.2 文科：數字人文技術 .............................................................................................108
7.3 藝術類：角色 IP 設計與藝術倫理 ......................................................................... 111
7.4 醫學：人工智能病理分析與診斷流程 ................................................................... 114
7.5 案例分析：人工智能在跨學科研究中的應用 ................................................................. 115
7.5.1 平臺介紹：飛槳 .......................................................................................... 115
7.5.2 操作流程 ..................................................................................................... 115
7.5.3 結果解讀與交互分析 .................................................................................. 119
問題研討 .........................................................................................................................121
第 8 章 內容創作與新媒體運營 .................................................................................122
微課視頻 44 分鐘
8.1 相關技術基礎 ........................................................................................................122
8.1.1 生成式人工智能模型 ..................................................................................122
8.1.2 生成對抗網絡 .............................................................................................123
8.1.3 多模態學習 .................................................................................................123
8.2 賬號運營方法與人工智能工具應用 ......................................................................125
8.3 人工智能跨模態內容生成 ......................................................................................131
8.3.1 跨模態內容生成技術概述 ..........................................................................132
8.3.2 剪映人工智能文案成片 ..............................................................................133
8.3.3 即夢 AI 視頻生成與剪輯 ............................................................................138
8.4 多模態內容生成與倫理風險 ..................................................................................144
8.5 案例分析：人工智能生成社交媒體內容與視頻剪輯 ...........................................145
8.5.1 典型應用場景與商業價值 ..........................................................................146
8.5.2 人工智能引發的成本重構 ..........................................................................146
8.5.3 風險規避與能力建設 ..................................................................................147
設計實踐 .........................................................................................................................147
113401-01 人工智能通識教程 二改.indd 6 2026/8/19 14:01:44 目錄 VII
問題研討 .........................................................................................................................148
第 9 章 人工智能與商業創新 .....................................................................................150
微課視頻 45 分鐘
9.1 相關技術基礎 ........................................................................................................150
9.2 營銷策略優化與用戶畫像生成 ..............................................................................151
9.2.1 基於人工智能的營銷策略優化 ...................................................................151
9.2.2 用戶畫像生成與營銷策略優化 ...................................................................151
9.2.3 人工智能大模型在用戶畫像構建中的應用 ................................................152
9.3 直播業態變革與虛擬主播技術 ..............................................................................155
9.3.1 直播業態的結構性變革 ..............................................................................155
9.3.2 虛擬主播技術 .............................................................................................156
9.3.3 虛擬主播技術的應用示例 ..........................................................................156
9.4 案例分析：人工智能時代的創新創業 ...................................................................159
設計實踐 .........................................................................................................................162
問題研討 .........................................................................................................................162
第 10 章 人工智能技術倫理與法規 ............................................................................163
微課視頻 41 分鐘
10.1 數據隱私保護與匿名化技術 ................................................................................163
10.2 算法公平性驗證與偏見修正 ................................................................................165
10.3 國內外人工智能法規與治理框架 ........................................................................166
10.4 案例分析：人工智能倫理問題的識別與應對 .....................................................167
設計實踐 .........................................................................................................................168
問題研討 .........................................................................................................................168
第 11 章 未來趨勢 ....................................................................................................169
微課視頻 51 分鐘
11.1 通用人工智能：人工智能的終極目標 .................................................................169
11.1.1 什麼是通用人工智能？ ............................................................................169
11.1.2 通用人工智能與現有人工智能的區別 ......................................................169
11.1.3 通用人工智能的歷史願景：從理論構想走向現實挑戰 ...........................170
11.1.4 實現通用人工智能面臨的挑戰 .................................................................170
11.1.5 通用人工智能的社會沖擊：我們真的準備好了嗎？ ...............................171
11.2 技術融合：多模態交互與腦機接口 .....................................................................172
11.2.1 多模態交互：讓人工智能“全能感知”世界 ..........................................172
11.2.2 腦機接口：思維直連的革命 .....................................................................173
11.2.3 腦機接口的發展與應用 ............................................................................174
11.3 AI+X：學科交叉融合與職業生態重構 ................................................................175
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11.3.1 跨界融合：人工智能重塑傳統學科 ..........................................................175
11.3.2 職業版圖重構：消失、轉變與新生 ..........................................................175
11.3.3 未來職場的核心能力模型 .........................................................................176
11.3.4 個人發展策略：構建核心職業競爭力 ......................................................177
11.4 技術前沿：具身智能與量子人工智能 .................................................................177
11.4.1 具身智能：讓人工智能擁有“身體”與“感知” .....................................177
11.4.2 量子人工智能：計算範式的革命性突破 ..................................................181
11.4.3 未來展望：量子賦能的具身智能系統 ......................................................182
11.5 終身學習：個人知識庫構建與自主學習策略 .....................................................182
11.5.1 終身學習的核心價值與挑戰 .....................................................................182
11.5.2 個人人工智能知識庫的構建方法 ............................................................182
11.5.3 應對人工智能發展的三大關鍵能力 ..........................................................183
設計實踐 .........................................................................................................................184
問題研討 .........................................................................................................................184
參考文獻 ....................................................................................................................185
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