目 录

第一部分　人工智能基础—进入AI世界

第1章　与人工智能的初次邂逅 2 

1.1初识人工智能：它是什么 2 

1.1.1引言：探索人工智能的奇妙世界 2 

1.1.2人工智能的基本定义与思考 .4 

1.1.3机器学习介绍：AI的基石  7 

1.1.4神经网络和深度学习介绍：模仿人脑的先进AI技术8 

1.1.5计算机视觉介绍：实现机器对视觉世界的深度理解 9 

1.1.6自然语言处理（NLP）：连接人类与机器的对话桥梁 9 

1.1.7构建世界的视觉形态：图像与视频生成技术 10 

1.2人工智能的发展历程：它是如何走入我们的世界 11 

1.2.1早期探索与理论基础12 

1.2.2人工智能的黄金时代 12 

1.2.3当今人工智能的发展13 

1.2.4人工智能发展的三起三落 14 

1.3人工智能的现状与未来：它今天做了什么，将来又将如何16 

1.3.1AI的当前应用  16 

1.3.2未来展望 17 

1.4思考练习 19 

1.4.1问题与答案 19 

1.4.2讨论题 19

第2章　人工智能在全球的足迹 .20 

2.1　全球视角：世界各地的人工智能发展概况 20 

2.1.1　中国人工智能和产业发展概况 21

2.1.2　美国人工智能和产业发展概况 22 

2.1.3　欧洲人工智能和产业发展概况 24 

2.1.4　亚洲主要国家人工智能发展概况 25 

2.2　中国智造：我们的成就 28 

2.2.1　在人工智能科研领域的成就 28 

2.2.2　人工智能产业发展成就 28 

2.2.3　人工智能硬件基础领域的成就：算力、芯片与5G的飞跃发展29 

2.2.4　中国智能制造成就30 

2.2.5　教育体系建设与人才培养成果 31 

2.3　科技与国家战略：规划我们的未来 31 

2.3.1　中国人工智能产业战略规划历史 32 

2.3.2　中国人工智能的政策框架和战略目标33 

2.3.3　以人工智能+行动推动国家新质生产力发展 34 

2.4　思考练习 35 

2.4.1　问题与答案 35 

2.4.2　讨论题 35

第3章　你与AI的未来  36 

3.1　职场变革：人工智能如何塑造你的职业未来 36 

3.1.1　AI的应用对劳动就业市场的影响37 

3.1.2　人工智能时代必备素质技能 40 

3.2　终身学习：如何在AI时代保持竞争力 41 

3.2.1　树立终身学习的理念 42 

3.2.2　保持自己竞争力的具体方法 42 

3.3　思考练习 44 

3.3.1　问题与答案 44 

3.3.2　讨论题 44

第二部分　探索AI的核心—AI技术背后的秘密

第4章　大数据的魅力  46 

4.1　大数据的力量 46 

4.1.1　大数据的历史简述：从数据仓库到大数据革命 47 

4.1.2　大数据的定义、特征和来源 48 

4.1.3　大数据的工作原理 49 

4.2　大数据的应用与人工智能：最佳拍档 51 

4.2.1　云计算与大数据：完美结合以驱动未来 51 

4.2.2　大数据的实际应用实例 52 

4.2.3　大数据的未来展望 53 

4.3　思考练习 55 

4.3.1　问题与答案 55 

4.3.2　讨论题 55 

第5章　计算机视觉—机器的眼睛56 

5.1　教会机器“看”世界 56 

5.2　计算机视觉的奇妙应用与未来展望 62 

5.2.1　计算机视觉的应用行业实例 62 

5.2.2　计算机视觉面临的技术挑战与未来发展 63 

5.3　思考练习 64 

5.3.1　问题与答案 64 

5.3.2　讨论题 65

第6章　语音识别—机器的耳朵 66 

6.1　机器如何“听”懂我们的语言 66 

6.1.1　语音识别的定义 67 

6.1.2　语音识别的关键技术与方法 67 

6.2　语音识别激动人心的应用 70 

6.2.1　语音识别应用实例 71 

6.2.2　语音识别的广阔前景 73 

6.3　思考练习 74 

6.3.1　问题与答案 74 

6.3.2　讨论题 75

第7章　机器学习基础—智能学习者  76 

7.1　机器学习的原理 76 

7.1.1　什么是机器学习77 

7.1.2　机器学习的历史77 

7.1.3　机器学习的主要类型 78 

7.2　实战操作：构建你的首个预测模型 82 

7.2.1　从数据到模型：机器学习的流程 82 

7.2.2　机器学习实战的例子展示（有Python基础的学习）83 

7.3　思考练习：小组探究 84 

7.3.1　问题与答案 84 

7.3.2　讨论题 84

第8章　深度学习—深入AI的奥秘 85 

8.1　深度学习的神秘面纱 85 

8.1.1　什么是深度学习 86 

8.1.2　深度学习的发展历程 86 

8.1.3　深度学习的工作原理 87 

8.2　神经网络：大脑与机器的桥梁 88 

8.2.1　什么是神经网络 89 

8.2.2　神经元 90 

8.2.3　神经网络的常见种类 91 

8.2.4　展望未来：深度学习与人脑 92 

8.2.5　神经网络构建实例（有Python基础的参考学习）93 

8.3　思考练习 95 

8.3.1　问题与答案 95 

8.3.2　讨论题 95

第9章　AIGC技术—全新的时代 96 

9.1　AIGC技术简介：创造力的来源 96 

9.1.1　AIGC的定义 97 

9.1.2　AIGC的发展历史 97 

9.1.3　AIGC的技术原理98 

9.1.4　AIGC需要强大的算力支持 102 

9.2　AIGC技术的应用与展望：我们能创造什么103 

9.2.1　AIGC的应用 103 

9.2.2　AIGC未来展望 105 

9.3　思考练习 107 

9.3.1　问题与答案 107 

9.3.2　讨论题 108

第三部分　 AI如何塑造世界—AI实践应用

第10章　人工智能的无限潜能  110 

10.1　人工智能的可能性：它能做什么 110 

10.1.1　人工智能科学研究中的应用 110 

10.1.2　人工智能在制造业中的应用 112 

10.1.3　人工智能在其他行业中的应用 113 

10.2　人工智能如何塑造我们的生活和未来 115 

10.2.1　技术融合与日常生活 115 

10.2.2　经济与就业领域的变革 116 

10.2.3　社会伦理和治理 116 

10.2.4　AI辅助科技前沿的突破117 

10.2.5　未来展望和思考 118 

10.3　思考练习 119 

10.3.1　问题与答案 119 

10.3.2　讨论题 119

第11章　AIGC让创意飞翔  120 

11.1　生成魔法：文字、图片和音乐 120 

11.1.1　国内外的AIGC主流产品（截至2024年5月） 121 

11.1.2　大语言模型聊天机器人的基本使用方法 123 

11.1.3　如何与大语言模型对话：提示词的操作方法实例 124 

11.1.4　一个“小白”从零开始用AI大模型挑战游戏编程的对话实录131 

11.1.5　Stable Di.usion图像生成软件介绍 140 

11.1.6　Stable Di.usion图像生成的基本入门 142 

11.1.7　Stable Di.usion软件的图像控制器高级操作功能 146 

11.1.8　图像生成提示词的一般撰写原则 153 

11.1.9　人工智能的音乐生成介绍 154 

11.1.10　人工智能的视频生成介绍 155 

11.1.11　人工智能的办公自动化PPT演示文稿的生成 156 

11.2　AIGC在娱乐领域的应用：新闻、学习和游戏的变革 157 

11.2.1　个性化新闻摘要157 

11.2.2　学习辅导的魔法 158 

11.2.3　教育游戏的创作160 

11.3　动手实践 ...161 

11.3.1　问题与解答 161 

11.3.2　实操练习 .162

第12章　AIGC在商业领域大显神通163 

12.1　广告与营销：AIGC创新且有趣 163 

12.1.1　AI大模型在广告文案创作中的应用示例164 

12.1.2　Stable Di.usion在视觉广告创作中的应用示例165 

12.2　服务升级：AIGC提升客户体验 168 

12.2.1　AI大模型在客户服务中的应用示例169 

12.2.2　Stable Di.usion在定制产品视觉展示中的应用示例 170 

12.3　思考练习 172 

12.3.1　问题与答案 172 

12.3.2　实操练习 173

第13章　自动驾驶—未来的出行方式  174 

13.1　自动驾驶技术解析 174 

13.1.1　自动驾驶的核心技术介绍 175 

13.1.2　自动驾驶等级 179 

13.1.3　自动驾驶当前的技术挑战 181 

13.2　自动驾驶在日常生活和工作场景中的应用 182 

13.2.1　自动驾驶在日常生活中的应用 183 

13.2.2　自动驾驶在工作场景中的应用 184 

13.2.3　自动驾驶的未来展望 186 

13.3　思考练习 188 

13.3.1　问题与解答 188 

13.3.2　讨论题 189

第14章　工业4.0时代的智能制造  190 

14.1　智能制造：技术如何改变制造业 190 

14.1.1　智能制造的定义与核心技术 191 

14.1.2　智能智造技术在制造过程中的应用 192 

14.1.3　智能制造的优势 193 

14.1.4　智能制造的挑战 194 

14.2　智能工厂：未来工厂的面貌 195 

14.2.1　智能工厂的定义与特点 195 

14.2.2　智能工厂的组成部分 197 

14.2.3　智能工厂的应用案例 198 

14.2.4　智能工厂的未来趋势 199 

14.3　思考练习 201 

14.3.1　问题与答案 201 

14.3.2　讨论题 201

第15章　绿色能源的智能守护者  202 

15.1　新能源时代：智能化技术的加持 202 

15.1.1　新能源的种类和特点 203 

15.1.2　智能化技术在新能源中的应用 204 

15.1.3　智能化技术对新能源发展的影响 206 

15.2　智慧能源：为城市和工厂提供新动力 207 

15.2.1　智慧能源的定义和组成 207 

15.2.2　智慧能源在城市中的应用 208 

15.2.3　智慧能源在工厂中的应用 210 

15.2.4　智慧能源的未来发展 211 

15.3　思考练习 212 

15.3.1　问题与答案 212 

15.3.2　讨论题 213

第16章　智慧医疗—AI作为医生  214 

16.1　AI在医疗诊断和治疗中的角色 214 

16.1.1　AI在医疗诊断中的应用215 

16.1.2　AI在治疗中的应用 217 

16.1.3　AI在医疗诊断和治疗中的优势219 

16.2　远程医疗：AI的新战场220 

16.2.1　AI在远程医疗中的应用场景220 

16.2.2　AI在远程医疗中的优势221 

16.2.3　AI在远程医疗的未来发展222 

16.3　思考练习 224 

16.3.1　问题与答案 224 

16.3.2　讨论题 225

第17章　AI在学习中的应用 226 

17.1　个性化学习：AI的助力 226 

17.1.1　个性化学习的基础 227 

17.1.2　个性化学习的具体应用 228 

17.1.3　案例分析 231 

17.1.4　个性化学习的未来展望 232 

17.2　智能课堂：未来的教育环境 233 

17.2.1　智能课堂的核心技术 234 

17.2.2　智能课堂的具体应用 236

17.2.3　智能课堂的实践案例分析 238 

17.3　思考练习240 

17.3.1　问题与解答 240 

17.3.2　实操练习 241

第18章　AI在财经领域的变革 .242 

18.1　金融、保险投资：AI的新角色 242 

18.1.1　AI在金融领域中的应用243 

18.1.2　AI在保险领域中的应用244 

18.1.3　AI在投资领域中的应用246 

18.2　智能风控：保护每个人的利益 248 

18.2.1　智能风控的基础 248 

18.2.2　智能风控的具体应用 249 

18.2.3　智能风控中的案例分析 250 

18.2.4　智能风控的未来展望 251 

18.3　思考练习 253 

18.3.1　问题与答案 253 

18.3.2　讨论题 253

第19章　旅游与文化—AI的新视角 254 

19.1　智慧旅游：个性化旅行体验 254 

19.1.1　智慧旅游介绍 255 

19.1.2　智能推荐系统 256 

19.1.3　虚拟导游 256 

19.1.4　智能行程规划257 

19.1.5　智能客服机器人 258 

19.2　文化遗产保护：AI的新使命 260 

19.2.1　文化遗产数字化261 

19.2.2　文化遗产的智能监测与保护 262 

19.2.3　文化遗产的修复与重建 263 

19.2.4　文化遗产的教育与传播 264 

19.3　思考练习265 

19.3.1　问题与答案 265 

19.3.2　讨论题 266 

第四部分　人工智能与社会 —共创美好未来

第20章　智慧中国的未来 268 

20.1　未来城市：智慧中国的愿景 268 

20.1.1　未来智慧城市的定义与特点 269 

20.1.2　智慧城市技术 270 

20.1.3　智慧城市的愿景 270 

20.1.4　案例研究：具体城市的智慧化实践 272 

20.2　绿色生活：智慧城市的日常 273 

20.2.1　绿色生活的定义与意义 273 

20.2.2　智慧城市中的绿色技术 274 

20.2.3　绿色出行与智慧交通 276 

20.2.4　绿色生活中的智能家居 277 

20.2.5　智慧社区与绿色生活 278 

20.3　思考练习 280 

20.3.1　问题与答案 280 

20.3.2　讨论题 280

第21章　AI与社会主义核心价值观  282 

21.1　机器智能与人类智慧的共存282 

21.1.1　技术与人文的对话283 

21.1.2　机器智能和人类智慧协同发展的案例283 

21.1.3　人机协同未来展望285 

21.2　AI在中国文化中的角色：传统与现代的融合 287 

21.2.1　传统文化中的AI 287 

21.2.2　现代文化中的AI 288 

21.2.3　AI在文化融合中的应用290 

21.3　AI教学与思想政治教育的结合 291 

21.3.1　AI在思想政治教育中的作用292 

21.3.2　AI推动思想政治课程一体化建设293 

21.3.3　AI助推思想政治教师专业发展294 

21.3.4　AI与思想政治教育融合的未来展望295 

21.4　思考练习 296 

21.4.1　问题与答案 296 

21.4.2　讨论题 296

第22章　AI伦理—构建正义的机器人298 

22.1　AI伦理的挑战：善恶的界限 298 

22.1.1　定义善恶 299 

22.1.2　AI伦理的专业术语解释300 

22.1.3　AI决策的案例分析 301 

22.1.4　AI伦理的复杂性  302 

22.2　利用AI建设更美好的社会302 

22.2.1　AI伦理的概念 303 

22.2.2　AI与人类价值观的对齐304 

22.3　思考练习：伦理议题讨论305

附录　综合习题307

推荐阅读与资源 . 313

后记  314

参考文献316