前言
人工智能技术的飞速发展正在深刻改变着人们的生活、工作和学习方式。从ChatGPT的横空出世到国内大模型DeepSeek的迅猛崛起，从AI绘画的普及到智能体的广泛应用，人工智能已经从实验室和学术界走向了大众生活。在这个AI迅猛发展的时代，掌握人工智能的实践技能不再是专业人士的专属，而成为各行各业从业者的必备能力。
人工智能通识教育的国家战略背景
2024年7月，北京市教育委员会召开北京市属高校人工智能通识课工作部署会，发布并解读了《提高大学生人工智能素养能力的意见》，明确从2024年9月起面向北京市属公办本科高校全覆盖开设人工智能通识课。加快培养人工智能领域优秀人才，既是提升我国核心竞争力、改善人民福祉的重大战略举措，也是建设北京高水平人才高地和国际科技创新高地、推动首都高质量发展的必然路径。
北京市规划的人工智能通识课程包括“通识基础”“算法原理”“前沿拓展”“实践实训”四个专题模块。“通识基础”专题模块介绍人工智能的主要思维和主流应用方向，引导学生正确认识和理解所处的智能时代。“算法原理”专题模块介绍人工智能基本原理和核心技术，帮助学生掌握人工智能应用实践的基本技能。“前沿拓展”专题模块以人工智能与学科交叉融合为切入点，培养学生面对未来智能化时代解决多学科领域复杂问题的创新能力。“实践实训”专题模块由高校结合自身学科特色，通过组织学生参加创新项目、学科竞赛、实验实训、到企业参观等方式开展实践教学活动，为学生未来创新奠定基础。
课程组建了由鄂维南院士、戴琼海院士、郑志明院士、黄铁军教授领衔的“课程建设专家咨询委员会”，各位专家为课程提供了专业的指导和咨询。在课程设计之初，专家们强调，课程设计要兼顾各个层次的学生，理工类学生要体现高阶性和挑战性，管文类、艺体类学生更强调应用性和实践性，正是基于专家的建议，课程组确定了按模块、分层次建设的设计理念。
北京市教委成立了北京市属高校人工智能通识课虚拟教研室，促进资源共享与协同创新，打破时空界限，集合多方智慧共同推动人工智能通识课的教学与研究，为教师提供一个跨校交流的平台，提升他们在人工智能领域的专业成长和教学能力。
高校实践探索
北京市属公办高校近5万名大一新生通过线上线下结合的方式开展人工智能通识课的系统学习。从2024年秋季学期起，通过在市属公办高校全覆盖开设人工智能通识课，北京市教委积极引导高校结合自身专业特点，形成人工智能通识课“一校一品”的“AI+专业”特色品牌。
北京石油化工学院等高校积极响应，全面开设人工智能通识课程。北京石油化工学院作为“市属高校人工智能通识课建设执行办公室”成员，牵头承担课程“前沿拓展”模块典型案例的征集遴选工作，并面向全校2100余名本科新生开设21个教学班，由人工智能领域专业教师和专业领域教师共同组成教学团队，实现人才培养智能化转型再提升。
北京石油化工学院还积极开展校企合作、产教融合，与西门子、百度、小米、中日友好医院及北京大学、北京邮电大学、北京航空航天大学等企事业单位和高校院所共同策划、共同建设人工智能应用案例。时任学校党委副书记、院长罗学科教授和党委常委、副院长陈家庆教授率先垂范，分别牵头“智能制造”和“AI赋能石油石化行业高质量发展”典型案例建设，充分发挥学校行业特色和学科优势。
本书编写背景与目标
随着人工智能通识教育在全国高校的普及，大量理论教材应运而生，但侧重实践操作的通识教程却相对匮乏。许多读者在掌握了基本理论后，往往面临“知其然而不知其所以然”的困境，难以将理论知识转化为实际应用能力。如何让没有深厚编程基础的普通读者也能快速上手人工智能技术，成为当前人工智能教育领域亟待解决的问题。
本书正是基于这一背景而编写的。作为一本面向广大人工智能初学者的实践教程，我们秉持“实用为先、简明易懂、循序渐进”的原则，精心设计了从基础到大模型、智能体应用的完整学习路径。本书不仅关注技术本身，更注重培养读者解决实际问题的能力，帮助读者在实践中理解人工智能的核心原理和应用方法。
本书的内容设计与北京市教委提出的人工智能通识课程4个专题模块高度契合，特别强化了“实践实训”环节，旨在通过实际操作帮助读者直观感受人工智能技术的应用价值。我们采用“理论+实践”相结合的方式，带领读者开展多层次的实践和体验，帮助形成对人工智能技术全面准确的认知。
本书内容
本书共包含6章，主要内容如下。
第1章Python大模型编程。着重介绍如何借助火山引擎访问DeepSeek R1大模型来上手Chatbot，使用DeepSeek和Streamlit实现Chatbot的具体方法，以及增强版Chatbot中会话管理与上下文管理的要点，同时还涵盖了DeepSeek大模型对话里知识库的相关内容，助力读者掌握Python调用大模型API进行智能对话系统构建的技能。
第2章计算机视觉。详细阐述通过Python调用智谱GLM4VFlash多模态大模型进行生物识别的实践，Python实现人脸检测的方式，基于face_recognition和Streamlit搭建人脸识别系统的过程，以及利用极简卷积神经网络（CNN）识别手写数字的操作，让读者深入体验计算机视觉技术从基础到应用的实践。
第3章数据分析与可视化。从Python数据分析与可视化入门讲起，介绍桑基图等高级可视化技术，以及使用随机森林算法实现乳腺癌良恶性分类的方法，完整呈现数据清洗、特征工程、模型构建到结果可视化的数据分析流程。
第4章用Coze开发智能体。全面讲解如何通过AI创建名为“Python编程助手”的智能体，深入剖析Coze智能体的相关知识，介绍创建DeepSeek R1工作流的步骤，以及Coze智能体访问DeepSeek工作流的方法，为读者提供使用Coze平台快速构建智能体应用的全面指导。
第5章大模型应用。聚焦多个领域的实践应用，包括制药类人工智能通识课程实践实训、RPA应用与开发实践案例、AI赋能文化遗产数字化、AI面试全流程实践、AI赋能“智膳未来”公司经营场景应用、锅炉燃烧高效低排放运行参数AI优化实践、基于大语言模型的“零代码”制药数据分析与预测，全方位展示多元场景下大模型的实际应用成果。
第6章算法应用案例。包含基于Chatbot的鸢尾花分类算法、新能源光伏发电出力数据集AI预测算法、基于神经网络的AI数据分类算法、基于YOLOv3的目标检测算法、基于AI大模型的环保数据可视化、基于智谱清言的波士顿房价数据集预测、基于蛋白质突变数据集的综合分析等内容，深入探索不同场景下的算法与实践应用。
作者与致谢
本书作者均来自高校和科研机构，具有丰富的教学和实践经验，在编写过程中相互协作、共同探讨，力求为读者提供最实用、最易懂的学习内容。
第1~4章由刘强、安翔编写，第5章由张娜、吴韬、叶江虹等编写，第6章由余卫勇、徐文星、张璐等编写。
各作者结合自身专业领域经验，从基础到实践、从通用场景到专业适配，全方位展现人工智能的应用价值与实践路径，为读者搭建系统学习体系。同事余卫勇、张娜和安翔审校了全文，研究生王一合、孟雨、韩玉洋、刘哲、杨明分别对文章格式进行了修改。
在编写过程中，得到了清华大学出版社的悉心指导，以及时任北京石油化工学院党委副书记、院长罗学科教授和党委常委、副院长陈家庆教授的鼎力支持，同时，许多同事和学生提供了宝贵建议和反馈，在此一并表示衷心感谢。由于作者水平有限，加之人工智能技术发展迅速，书中难免存在不足之处，恳请读者批评指正。
相信通过本书的学习，读者不仅能够掌握人工智能的基本实践技能，更能培养解决实际问题的能力，为未来的学习和工作打下坚实基础。正如北京市教委所倡导的那样，本书旨在通过“人工智能+”应用场景的实践，让学习者直观感受人工智能与各领域的深度融合，提升人工智能素养和智能时代终身学习能力。在人工智能蓬勃发展的新时代，愿本书能成为读者探索AI世界的实用指南，助力读者在人工智能的浪潮中把握机遇，创造价值。
编者
2026年5月于北京
