人工智能概論

梁靜、王萬良、張興義

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商品描述

《人工智能概論》緊扣國家教育數字化政策,遵循“認知—技術—實踐—責任”的遞進邏輯,分為4大部分共十二章,主要講解走進智能時代,理解國家戰略;掌握智能技術,構建能力基石;開展場景實踐,提升應用能力;踐行科技責任,迎接智能未來等。 《人工智能概論》采用案例驅動模式,搭配實訓項目與特色欄目,兼顧通識性與實用性;同時融入行業規範、職業道德與安全意識,致力於實現“技術技能+職業素養”的全面育人目標。此外,《人工智能概論》從職業發展趨勢與應具備的核心素養出發,為讀者規劃終身學習與持續提升的路徑,讓人工智能素養伴隨個人發展不斷進化。 《人工智能概論》適合作為非計算機專業(如理工農醫、經管文法等)學生的人工智能通識課教材,可幫助跨學科人才掌握人工智能基礎技能。

作者簡介

梁靜,中共黨員,河南工學院副書記、副校長,二級教授,國家優青,河南省青年科技工作者協會會長,智能農業動力裝備全國重點實驗室副主任,河南省優化與智能控制技術工程研究中心主任,河南省教育廳重點學科電子信息學術技術帶頭人。曾榮獲河南省優秀專家、中原千人-青年拔尖人才、河南省首席科普專家、河南省優秀青年科技專家、河南青年五四獎章、鄭州市五一勞動獎章、河南省文明教師、“出彩河南人”2021最美教師、愛思唯爾2021 和2022中國高被引學者、全球前2%**科學家等榮譽稱號。 長期從事群體智能優化算法設計及其應用方面的教學與科學研究。谷歌學術總引用28600余次,h 指數為67,在全球進化計算領域排第27位(全球女性第2位,華人女性第1 位);谷歌學術單篇引用**為4400余次,位居2017 年全球進化計算領域十年高被引文章首位;擔任多個國際Top期刊的Associate Editor。曾獲得IEEE 計算智能學會優秀博士論文獎(全球每年僅1名)、教育部自然科學獎二等獎、中國仿真學會自然科學獎二等獎、中科院一區Top期刊IEEE Transactions on Evolutionary Computation的Outstanding Associate Editor等榮譽。

目錄大綱

目 錄

 

第1 部分  走進智能時代,理解國家戰略

第1 章 認識人工智能,把握時代浪潮  002

1.1 人工智能的定義、內涵與裏程碑  003

1.2 國家“人工智能+”行動與產業融合趨勢  008

第2 章 人工智能思維構建,實現思維躍遷  010

2.1 計算思維與人工智能思維  012

2.2 數據驅動與模型驅動的核心範式  018

2.3 “人工智能+ 專業”的融合路徑  024

 

第2 部分  掌握智能技術,構建能力基石

第3 章 開啟Python 入門,解鎖編程智慧  031

3.1 環境搭建與基礎語法  032

3.2 人工智能工具庫:NumPy 與Pandas 實操  057

3.3 小工具實戰:Python 日常應用開發  062

第4 章 夯實數據基礎,實現數據賦能  070

4.1 理解數據:從資源到資產  071

4.2 夯實基礎:構建數據治理體系  077

4.3 技術支撐:建設數據平臺與處理能力  080

4.4 實現賦能:數據驅動的人工智能應用  086

第5 章 理解機器學習,走進模型世界  096

5.1 經典機器學習算法思想  097

5.2 機器學習模型的訓練、評估與調優  104

5.3 深度學習與大模型基礎原理  111

第6 章 體驗智能感知,探索交互前沿  123

6.1 計算機視覺基礎與應用  124

6.2 自然語言處理基礎與應用  132

6.3 跨模態融合與智能交互前沿  137

 

第3 部分  開展場景實踐,提升應用能力

第7 章 掌握生成式人工智能,激發創作潛能  143

7.1 生成式人工智能技術概述  145

7.2 提示詞設計與優化策略  154

7.3 AIGC 圖文內容生成實戰  162

第8 章 駕馭人工智能音視頻,創作多模態作品  166

8.1 人工智能音視頻生成工具與原理認知  167

8.2 人工智能語音合成、分離與處理實戰  174

8.3 人工智能視頻生成與智能剪輯實戰  181

8.4 數字人生成與AIGC 短片綜合創作  190

第9 章 運用人工智能賦能學習和職場生活  198

9.1 人工智能輔助學業提升  199

9.2 人工智能辦公技巧  206

9.3 人工智能助力生活管理:從無序忙碌到從容生活  211

第10 章 開發智能系統,創新場景方案  219

10.1 認識智能體與系統架構  220

10.2 使用低代碼平臺開發  227

 

第4 部分  踐行科技責任,迎接智能未來

第11 章 恪守技術倫理,築牢發展底線  247

11.1 算法偏見、公平性與可解釋性  248

11.2 數據隱私、安全與相關法規  252

11.3 人工智能治理與向善發展  259

第12 章 洞察職業未來,堅持終身學習  264

12.1 人工智能驅動的職業變革  266

12.2 智能時代的核心素養培育  270

12.3 個人終身學習路徑規劃  274

 

參考文獻  280