目录

第1篇基础篇

第1章计算机应用基础

1.1计算机发展概述

1.1.1计算工具

1.1.2计算机的产生与发展

1.1.3计算机的分类

1.2计算机系统组成

1.2.1冯·诺依曼体系结构

1.2.2计算机系统的基本组成

1.2.3计算机硬件系统

1.2.4计算机软件系统

1.3信息编码和数据表示

1.3.1数据的单位

1.3.2数制及数制之间的转换

1.3.3二进制数的算术运算和逻辑运算

1.3.4数据编码

1.4程序设计与计算思维

1.4.1程序与程序设计

1.4.2计算思维

1.5操作系统

1.5.1操作系统概述

1.5.2操作系统分类

1.5.3常见的操作系统

1.6数字媒体技术

1.6.1数字媒体技术概述

1.6.2数字媒体分类

第2章人工智能基础

2.1人工智能的发展与学派

2.1.1人工智能的定义与学派

2.1.2人工智能的发展历史

2.1.3中国人工智能的发展

2.2人工智能技术基础

2.2.1人工智能技术架构

2.2.2人工智能技术基础

2.3人工智能的应用

2.3.1计算机视觉： 赋予机器感知视觉世界的能力

2.3.2语音识别： 开启人机语音交互的大门

2.3.3自然语言处理： 实现人机语言沟通与理解

2.3.4生物特征识别： 基于个体生理特征的精准身份验证

2.3.5知识图谱： 构建智能认知的知识网络

2.3.6人机交互： 创造更自然、高效的互动体验

第3章人工智能技术

3.1机器学习

3.1.1基本概念

3.1.2监督学习

3.1.3无监督学习

3.1.4强化学习

3.2深度学习

3.2.1生物神经系统

3.2.2人工神经网络

3.2.3深度神经网络

3.2.4大模型

3.3计算机视觉

3.3.1图像

3.3.2视频

3.3.3计算机视觉任务

3.3.4计算机视觉应用

3.4自然语言处理

3.4.1基本概念

3.4.2自然语言处理任务

3.4.3自然语言处理方法

3.4.4自然语言处理应用

第2篇应用篇

第4章人工智能行业应用

4.1金融领域的人工智能应用

4.1.1智能金融概述

4.1.2智能交易支付

4.1.3智能征信

4.1.4智能投资顾问

4.1.5智能营销

4.2教育领域的人工智能应用

4.2.1智能教育综述

4.2.2智慧内容生成

4.2.3智慧交互

4.2.4智慧教育场景

4.2.5智慧教育体系

4.3医学领域的人工智能应用

4.3.1智能医学概述

4.3.2虚拟助理与辅助诊断

4.3.3医学影像辅助决策

4.3.4智能健康管理

4.3.5智能远程医疗

4.4交通领域的人工智能应用

4.4.1智能交通概述

4.4.2智能交通感知

4.4.3智能交通服务

4.4.4智慧公路建设

第5章生成式人工智能

5.1提示词与大模型交互的技巧

5.1.1提示词概述

5.1.2提示词构建原则

5.1.3提示词设计技巧

5.1.4高级提示词技巧

5.1.5提示词的注意事项

5.2生成式人工智能高效办公应用

5.2.1AIGC与文本生成

5.2.2AIGC与数据处理

5.2.3AIGC与会议、日程管理

5.2.4AIGC与客户服务

5.2.5AIGC与项目管理

5.3生成式人工智能助力学习

5.3.1个性化学习计划的制订

5.3.2推荐适合的学习资源和课程

5.3.3知识讲解与答疑

5.3.4学习资料生成

5.3.5语言学习辅助

5.3.6考试准备与评估

5.4文案设计与内容创作的应用

5.4.1广告与营销文案创作

5.4.2故事与小说创作

5.4.3新闻与资讯写作

5.5图像和视频生成的实践应用

5.5.1图像生成的实践应用

5.5.2视频生成的实践应用

第6章智能办公应用

6.1WPS AI智能文字编辑

6.1.1AI赋能阅读

6.1.2AI赋能写作

6.1.3AI伴写

6.1.4AI排版

6.2WPS AI智能表格处理

6.2.1案例背景

6.2.2案例实操

6.3WPS AI智能演示文稿设计

6.3.1快速生成毕业论文答辩演示文稿

6.3.2快速提升演示文稿的设计美感

第7章人工智能安全与伦理

7.1人工智能引发的隐私保护问题

7.1.1隐私保护的重要性与内涵

7.1.2人工智能与隐私保护的关系

7.1.3应对人工智能隐私保护问题的策略与措施

7.1.4隐私泄露案例分析

7.1.5人工智能隐私保护的发展趋势

7.2算法偏见的产生与影响

7.2.1算法偏见概述

7.2.2算法偏见的案例分析

7.2.3应对算法偏见的策略与措施

7.3人工智能对不同行业就业结构的影响

7.3.1AI对不同行业的影响

7.3.2人工智能对不同技能水平就业结构的影响

7.3.3应对人工智能对就业结构影响的策略

7.4人工智能面临的法律与社会挑战

7.4.1人工智能引发的法律困境

7.4.2人工智能创作成果的责任问题

7.4.3知识产权保护困境

7.4.4人工智能带来的社会伦理挑战

7.4.5人工智能法律与社会治理的发展方向

第3篇体验篇

第8章文本识别

8.1文本识别： 人工智能如何读懂文字信息

8.1.1OCR及其应用

8.1.2OCR的核心流程

8.1.3OCR技术面临的挑战与发展方向

8.2国内OCR的主流AI开放平台

8.2.1腾讯云AI开放平台(文字识别OCR)

8.2.2阿里云AI开放平台(文字识别)

8.2.3百度智能云AI开放平台(文字识别)

8.3百度智能云文字识别产品的体验与应用

8.3.1百度智能云文字识别产品介绍

8.3.2百度智能云文字识别产品的实践应用

第9章图像识别

9.1图像识别： 从像素解析到智能理解

9.1.1图像识别的定义及其应用

9.1.2图像识别的过程

9.2百度AI能力体验中心的体验与应用

9.2.1百度AI能力体验中心

9.2.2人脸识别的实践应用

9.3基于百度EasyDL图像的实践应用

9.3.1百度EasyDL平台概述

9.3.2图像分类的实训项目

第10章语音识别

10.1语音识别的发展与应用

10.1.1语音识别的概念与优势

10.1.2语音识别的发展历程

10.1.3语音识别的典型应用场景

10.2语音识别流程： 让机器“听懂”人类语言

10.2.1音频信号获取与预处理

10.2.2特征提取

10.2.3声学建模

10.2.4语言建模

10.2.5解码与后处理

10.2.6案例： 手机语音助手识别流程解析

10.3语音识别的工具与平台

10.3.1常用语音识别框架

10.3.2常用商用语音识别API介绍

10.4语音识别的挑战与前沿

10.4.1方言、噪声干扰、多说话人识别

10.4.2低资源语言的语音识别

10.4.3多模态语音识别

10.4.4大模型与语音识别

第11章AI智能体

11.1豆包AI智能体

11.1.1下载与安装

11.1.2使用他人已创建的智能体

11.1.3创建新的AI智能体

11.2扣子AI智能体

11.2.1案例背景

11.2.2创建步骤

参考文献