林子雨编著《人工智能通识教程》
教材目录
第1章 信息与计算机基础 1
1.1信息与计算机概述 1
1.1.1 信息概述 1
1.1.2 信息技术的发展 4
1.1.3 计算机技术的发展 4
1.1.4 计算机的分类 6
1.1.5 四次信息化浪潮 8
1.2 计算机系统 9
1.2.1 硬件系统 9
1.2.2 软件系统 11
1.3计算机网络 13
1.3.1 计算机网络概述 14
1.3.2 移动互联网 14
1.4 计算机系统安全 16
1.4.1计算机系统面临的安全威胁 16
1.4.2安全防护技术 16
1.5 国家信息安全 17
1.5.1 信息安全的主要领域 17
1.5.2 保障国家信息安全的举措 17
1.5.3 我国实施“信创”战略 19
1.6 信息化基础设施 21
1.6.1 网络设施 21
1.6.2 算力设施 22
1.6.3 空间设施 23
1.6.4 电力设施 24
1.6.5 新基建 27
1.7 本章小结 28
1.8 习题 28
第2章 人工智能概述 29
2.1 什么是人工智能 29
2.1.1 什么是智能 29
2.1.2 人工智能的定义 30
2.1.3 人工智能的要素 31
2.1.4 人工智能的类型 31
2.2 人工智能的发展历程 32
2.2.1图灵测试 32
2.2.2 人工智能的诞生 33
2.2.3 人工智能的发展阶段 34
2.2.4 未来人工智能发展的五个级别 35
2.3 人工智能的影响 36
2.3.1 人工智能对工作、生活等方面的影响 36
2.3.2人工智能开启科学研究“第五范式” 38
2.3.3 人工智能开启“人机共生”新时代 40
2.4 世界各国的人工智能发展战略 41
2.4.1 美国 41
2.4.2 中国 42
2.4.3 欧盟 42
2.4.4 其他国家 43
2.5 人工智能关键技术 43
2.5.1机器学习 43
2.5.2知识图谱 44
2.5.3自然语言处理 46
2.5.4人机交互 46
2.5.5计算机视觉 47
2.5.6生物特征识别 48
2.6 人工智能应用 48
2.6.1智能制造 48
2.6.2智能家居 49
2.6.3智能金融 50
2.6.4智能交通 50
2.6.5智能安防 52
2.6.6智能医疗 52
2.6.7智能物流 53
2.6.8智能零售 54
2.7 人工智能产业 54
2.7.1智能基础设施建设 54
2.7.2智能信息及数据 55
2.7.3智能技术服务 55
2.7.4智能产品 55
2.8 人工智能思维 56
2.9 本章小结 57
2.10 习题 57
第3章 人工智能与其他新兴数字技术的关系 59
3.1云计算 59
3.1.1云计算概念 59
3.1.2云计算服务模式和类型 62
3.1.3云计算数据中心 62
3.1.4云计算的应用 65
3.1.5 云计算与人工智能的关系 66
3.2物联网 66
3.2.1物联网的概念 66
3.2.2物联网关键技术 67
3.2.3物联网的应用 69
3.3.4 物联网与人工智能的关系 70
3.3 大数据 70
3.3.1数据 71
3.3.2大数据时代 72
3.3.3大数据的概念 75
3.3.4 大数据技术 77
3.3.5大数据的应用 78
3.3.6 大数据与人工智能的关系 79
3.4 区块链 80
3.4.1 从比特币说起 80
3.4.2 区块链的原理 80
3.4.3 区块链的定义 84
3.4.4 区块链的应用 85
3.4.5 区块链和人工智能的关系 86
3.5 元宇宙 86
3.5.1 元宇宙概述 87
3.5.2 元宇宙的基本特征 88
3.5.3元宇宙的核心技术 89
3.5.4 虚拟现实 90
3.5.5 虚拟数字人 91
3.5.6 元宇宙和人工智能的关系 94
3.6本章小结 94
3.7 习题 94
第4章 大模型：人工智能的前沿 96
4.1 大模型概述 96
4.1.1 大模型的概念 96
4.1.2 大模型与小模型的区别 97
4.1.3 大模型的发展历程 97
4.1.4 人工智能与大模型的关系 98
4.1.5 大模型在人工智能领域的重要性 99
4.2 大模型产品 100
4.2.1 国外的大模型产品 100
4.2.2 国内的大模型产品 101
4.2.3 中美两国在大模型领域的竞争 104
4.3 大模型的基本原理 104
4.4 大模型的特点 106
4.5 大模型的分类 107
4.6 大模型训练的硬件设施 108
4.7 大模型的成本 109
4.8 大模型的应用领域 110
4.9大模型对人们工作和生活的影响 110
4.9.1大模型对工作的影响 111
4.9.2 模型对生活的影响 111
4.10 大模型的挑战与未来发展 111
4.10.1 大模型的挑战 111
4.10.2 大模型的未来发展 112
4.11 大模型实战案例 113
4.11.1 为什么需要本地部署大模型 113
4.11.2 DeepSeek R1简介 113
4.11.3 在本地计算机部署DeepSeek R1 114
4.12 本章小结 122
4.13 习题 122
第5章 智能体 123
5.1 智能体概述 123
5.1.1 什么是智能体 123
5.1.2 智能体的发展历程 124
5.1.3 智能体的应用 124
5.1.4 智能体的优势 125
5.2 智能体和人工智能的关系 125
5.3 智能体的关键特征 127
5.4 智能体的分级 127
5.5 智能体的分类 129
5.6 智能体的组成 130
5.7 智能体的工作原理 130
5.8 智能体的关键技术 130
5.9 典型的智能体产品 131
5.10 基于大模型的智能体 132
5.10.1 国外的智能体产品 132
5.10.2 国内的智能体产品 133
5.10.3 案例：扣子智能体搭建实战 134
5.11 智能体的未来发展 140
5.12 本章小结 141
5.13 习题 141
第6章 具身智能 142
6.1 具身智能概述 142
6.1.1 什么是具身智能 142
6.1.2 具身智能和智能体的关系 142
6.1.3 具身智能的发展历程 143
6.1.4 具身智能在人工智能中的地位与作用 144
6.2 具身智能的技术支撑 145
6.2.1 传感器技术：感知世界的触角 145
6.2.2 机器学习与强化学习 146
6.2.3 机器人技术：具身的物理载体 146
6.3 具身智能的应用领域 148
6.3.1 人机交互与协作 148
6.3.2 自主系统与导航 149
6.3.3 医疗健康 149
6.3.4 娱乐与教育 149
6.4 人形机器人 150
6.4.1 人形机器人的内涵 150
6.4.2 人形机器人的发展阶段 151
6.4.3 人形机器人的分类 152
6.4.4 典型人形机器人 153
6.5 具身智能的挑战与限制 155
6.5.1 技术挑战 155
6.5.2 伦理与法律问题 156
6.5.3 社会接受度与影响 156
6.6 本章小结 157
6.7 习题 157
第7章 AIGC应用与实践 158
7.1 AIGC概述 158
7.1.1 什么是AIGC 158
7.1.2 AIGC与大模型的关系 158
7.1.3 AIGC的发展历程 159
7.1.4 常见的AIGC应用场景 159
7.1.5 AIGC技术对行业发展的影响 160
7.1.6 AIGC技术对职业发展的影响 160
7.1.7 常见的AIGC大模型工具 161
7.1.8 AIGC大模型的提示词 161
7.2文本类AIGC应用实践 162
7.2.1 文本类AIGC应用场景 162
7.2.2案例1：与DeepSeek进行对话 162
7.2.3案例2：与百度文心一言进行对话 165
7.2.4案例3：使用讯飞智文生成PPT 167
7.2.5案例4：学术论文高效阅读 169
7.3图片类AIGC应用实践 173
7.3.1图片类AIGC应用场景 173
7.3.2 案例1：创意图片生成 174
7.3.3 案例2：AI修图与老照片修复 177
7.3.4 案例3：图片扩展与高清化 182
7.3.5 案例4：智能抠图与图片融合 183
7.3.6 案例5：涂抹消除与局部重绘 188
7.3.7 案例6：AI绘画艺术创作 192
7.3.8 案例7：真实照片转成二次元风格 196
7.4语音类AIGC应用实践 198
7.4.1 语音类AIGC应用场景 199
7.4.2 案例1：豆包大模型的语音类功能用法 199
7.4.3案例2：使用腾讯智影进行文本配音 202
7.4.4 案例3：使用米可智能进行语音克隆 207
7.5视频类AIGC应用实践 211
7.5.1 视频类AIGC应用场景 211
7.5.2 代表性的视频类AIGC大模型 211
7.5.3 案例1：使用可灵AI实现文生视频 212
7.5.4 案例2：使用即梦AI实现图生视频 217
7.5.5 案例3：使用腾讯智影生成数字人播报视频 226
7.6 AIGC技术在辅助编程中的应用 233
7.7 AI搜索 235
7.7.1 AI搜索概述 235
7.7.2 纳米AI搜索 236
7.8 本章小结 237
7.8 习题 237
第8章 智能办公 238
8.1 智能办公概述 238
8.1.1 文档处理 238
8.1.2 数据分析 238
8.1.3 演示设计 239
8.2 AI写作助手 239
8.2.1 WPS AI帮我写 239
8.2.2 WPS AI帮我改 243
8.2.3 WPS AI伴写 244
8.3 AI设计助手 246
8.3.1 WPS AI排版 247
8.3.2 WPS AI条件格式 249
8.3.3 WPS AI生成PPT 251
8.4 AI阅读助手 256
8.4.1 WPS AI全文总结 256
8.4.2 WPS AI文档问答 257
8.4.3 WPS AI划词解释、翻译 258
8.5 AI数据助手 260
8.5.1 WPS AI写公式 261
8.5.2 WPS AI数据分析 263
8.6 本章小结 266
8.7习题 266
第9章 人工智能伦理 267
9.1 人工智能伦理概念 267
9.2 人工智能的伦理问题 267
9.2.1 人的主体性异化 268
9.2.2 数据隐私和安全 268
9.2.3 算法偏见和歧视 269
9.2.4 AI造假、欺骗、信息污染 269
9.2.5 算法的不透明性和不可解释性 269
9.2.6 AI系统的不稳定性和风险性 270
9.2.7 责任归属 270
9.2.8 公平正义和社会效益 271
9.2.9 AIGC技术对知识产权形成挑战 271
9.2.10 人工智能在军事领域应用引发的伦理问题 271
9.3 人工智能伦理典型案例 272
9.4 人工智能伦理的基本原则 275
9.5 解决人工智能伦理问题的策略 275
9.5.1 制定和执行相关法规和政策 276
9.5.2 加强AI技术的透明度和可解释性 276
9.5.3 建立AI伦理审查机制 276
9.5.4 提高公众对AI伦理问题的认识和意识 277
9.5.5 加强国际合作和交流，共同解决AI伦理问题 277
9.6 本章小结 277
9.7 习题 278
参考文献 279