目录

第Ⅰ篇 基础认知篇

第1章 人工智能基础 / 2

1.1 AI简述 / 4

1.1.1 AI的经典定义 / 4

1.1.2 对 AI的误解 / 5

1.1.3 科学理解AI  / 5

1.2 AI发展简史 / 6

1.2.1 理论奠基 / 6

1.2.2 达特茅斯会议 / 7

1.2.3 三次发展浪潮 / 7

1.3 AI领域的法律和法规 / 9

1.3.1 AI领域的法律和法规现状 / 9

1.3.2 重点场景下 AI 技术法律适用的现实困境 / 10

1.3.3 AI合规实践要点与风险防控策略 / 11

1.4 AI核心技术和辅助技术 / 11

1.4.1 机器学习 / 11

1.4.2 深度学习 / 12

1.4.3 自然语言处理 / 13

1.4.4 计算机视觉 / 13

1.4.5 知识图谱 / 14

1.4.6 多模态学习 / 14

1.4.7 AI辅助技术 / 14

1.5 常用AI工具 / 15

1.5.1 聊天对话类AI / 15

1.5.2 内容创作类AI / 16

1.5.3 代码编程类AI / 16

1.5.4 办公辅助类AI / 17

1.5.5 搜索类AI / 17

1.5.6 AI工具的选择 / 18

1.6 数字意识 / 19

1.6.1 数字意识概述 / 19

1.6.2 数字化学习与社会责任 / 23

1.6.3 数字内容创新与安全防护 / 27

1.6.4 安全防护的核心策略 / 30

1.7 任务1：看图说话 / 30

1.8 任务2：智慧驾驶 / 31

1.9 任务3：单音节语音识别 / 31

1.10 本章小结 / 31

1.11 练一练 / 31

第Ⅱ篇 人工智能应用篇

第2章 AI赋能文本创作与沟通 / 36

2.1 AIGC概述 / 40

2.2 AIGC的核心技术 / 41

2.2.1 大语言模型 / 42

2.2.2 扩散模型 / 42

2.2.3 生成对抗网络 / 42

2.2.4 多模态学习 / 42

2.2.5 提示工程 / 43

2.2.6 模型优化技术 / 43

2.3 Transformer架构 / 44

2.3.1 自注意力机制的核心优势 / 45

2.3.2 Transformer的巧妙设计 / 46

2.4 提示工程的方法 / 46

2.5 提示的支柱：CLEAR结构化框架 / 47

2.5.1 背景设定 / 47

2.5.2 逻辑与任务 / 48

2.5.3 范例 / 48

2.5.4 角色扮演 / 48

2.5.5 结果格式 / 49

2.6 高级提示技巧与模板设计 / 49

2.6.1 高级提示技巧 / 49

2.6.2 不同任务场景下的提示模板设计示例 / 52

2.7 AI提示词入门手册 / 55

2.7.1 驯服你的AI助手 / 55

2.7.2 AIGC进阶训练 / 59

2.7.3 结语：AIGC不是“搜寻”，而是“共创” / 64

2.8 任务1：文本创作实践 / 64

2.9 任务2：会议记录智能化 / 64

2.10 任务3：实时翻译 / 65

2.11 本章小结 / 65

2.12 练一练 / 65

第3章 AI驱动学习研究与知识管理 / 68

3.1 学习科学与认知理论 / 72

3.1.1 学习科学 / 72

3.1.2 当代认知理论的发展趋势 / 73

3.1.3 学习科学与认知理论的关联 / 74

3.2 知识获取和提取技术 / 75

3.2.1 知识获取技术 / 75

3.2.2 知识提取技术 / 76

3.2.3 知识获取和提取的工具与框架 / 77

3.2.4 应用场景 / 77

3.2.5 面临的挑战与未来趋势 / 77

3.3 任务1：体验AIGC动态学习伙伴 / 78

3.4 任务2：AI构建个人知识网络 / 78

3.5 本章小结 / 78

3.6 练一练 / 79

第4章 AI生成与编辑内容 / 81

4.1 图像生成基础 / 84

4.1.1 文本编码 / 84

4.1.2 前向扩散 / 85

4.1.3 噪声预测与反向扩散 / 85

4.1.4 图像生成 / 85

4.2 文生图提示词技巧与实践 / 87

4.3 图像编辑与风格迁移 / 88

4.4 语音合成技术原理与实践 / 89

4.4.1 精准类比 / 89

4.4.2 严谨定义 / 89

4.5 视频生成与编辑基础 / 92

4.5.1 文生视频模型 / 92

4.5.2 智能视频编辑技术 / 92

4.6 任务1：视觉内容的商业应用案例 / 93

4.7 任务2：AI音乐生成工具的使用 / 94

4.8 任务3：数字人应用示例 / 94

4.9 本章小结 / 94

4.10 练一练 / 95

第Ⅲ篇 人工智能语言篇

第5章 AI辅助编程与数据分析入门 / 98

5.1 Python基础 / 101

5.1.1 Python概述 / 101

5.1.2 Python的基础内容 / 102

5.1.3 Python在人工智能中的应用简述 / 106

5.2 数据分析与可视化关键技术 / 106

5.2.1 数据分析基础概念与流程 / 106

5.2.2 数据预处理 / 107

5.2.3 机器学习 / 108

5.2.4  数据可视化方法 / 109

5.3 典型工具 / 112

5.3.1 AI辅助编程工具 / 112

5.3.2 数据分析工具 / 113

5.3.3 数据可视化工具 / 113

5.3.4 综合开发环境与平台 / 114

5.3.5 云计算与AI平台 / 114

5.4 任务1：AI编程助手的基本使用 / 114

5.5 任务2：代码生成与调试 / 114

5.6 任务3：数据分析任务自动化 / 114

5.7 本章小结 / 115

5.8 练一练 / 115

第Ⅳ篇 人工智能实践篇

第6章 智能制造——产品质量检测方向 / 120

6.1 积木编程大模型API理论 / 124

6.2 积木编程可视化逻辑 / 124

6.3 大模型API机制 / 126

6.4 工业质量标准智能检索 / 127

6.5 自动化质检报告闭环系统 / 128

6.6 生产故障智能诊断助手 / 129

6.7 任务1：工业质量标准智能检索 / 131

6.8 任务2：自动化质检报告闭环系统 / 131

6.9 任务3：生产故障智能诊断助手 / 131

6.10 本章小结 / 132

6.11 练一练 / 132

第7章 智慧零售——个性化服务方向 / 134

7.1 提示词设计与参数调优 / 137

7.2 API调用中的安全伦理规范 / 138

7.3 任务1：AI个性化商品推荐系统 / 139

7.4 任务2：全场景智能客服系统 / 139

7.5 任务3：智能促销活动策划师 / 140

7.6 本章小结 / 140

7.7 练一练 / 140

第8章 旅游规划——来一场说走就走的旅行 / 142

8.1 智能体概述 / 145

8.1.1 智能体的定义  / 145

8.1.2 智能体的核心特征  / 146

8.1.3 智能体的分类  / 147

8.2 智能体行业应用场景 / 150

8.2.1 教育领域：个性化学习助手 / 150

8.2.2 金融领域：智能投资顾问 / 150

8.2.3 医疗健康：健康监测与辅助诊断系统 / 151

8.2.4 智慧城市：交通与环境智能管控系统 / 151

8.2.5 智能制造：自主控制与协作机器人 / 152

8.2.6 电商与客户服务：虚拟客服与智能推荐系统 / 152

8.2.7 游戏与虚拟世界：交互式NPC与虚拟导览系统 / 152

8.3 任务：旅游规划助手智能体 / 153

8.4 本章小结 / 153

8.5 练一练 / 153

第9章 行业应用综合实践 / 156

9.1 商业分析领域应用 / 159

9.1.1 发掘短视频潜力品类 / 159

9.1.2 直播数据可视化分析 / 161

9.2 文创艺术领域应用 / 161

9.2.1 用大模型写优美散文 / 161

9.2.2 用大模型绘画 / 163

9.3 工业与能源科技领域应用 / 164

9.4 医疗健康领域应用 / 165

9.5 任务1：认识短视频数据特征 / 166

9.6 任务2：认识直播数据特征 / 166

9.7 任务3：用大模型写优美散文 / 166

9.8 任务4：用大模型绘画 / 167

9.9 任务5：新能源汽车能耗分析 / 167

9.10 任务6：中医症候关联规则 / 167

9.11 本章小结 / 167

9.12 练一练 / 168

第Ⅴ篇 拓展篇(学赛结合)

第10章 人工智能大赛模拟赛 / 172

10.1 竞赛要求 / 173

10.1.1 知识要求 / 173

10.1.2 能力要求 / 173

10.1.3 素养要求 / 174

10.2 竞赛内容 / 174

10.2.1 赛项考查的技术与技能 / 174

10.2.2 涵盖的职业典型工作任务 / 175

10.2.3 检验选手核心能力与职业综合能力 / 175

10.2.4 竞赛规则 / 176

10.3 竞赛样题 / 178

参考文献 / 179