人工智能技術(shù)正以前所未有的速度重塑世界格局，成為推動(dòng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力。本書(shū)旨在幫助學(xué)生系統(tǒng)掌握人工智能基礎(chǔ)知識(shí)，并具備人工智能實(shí)際應(yīng)用能力。本書(shū)分8個(gè)項(xiàng)目，從基礎(chǔ)理論到前沿應(yīng)用，全面覆蓋人工智能知識(shí)體系。項(xiàng)目1介紹人工智能的發(fā)展歷程、核心技術(shù)及行業(yè)應(yīng)用等。項(xiàng)目2構(gòu)建人工智能開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)，涵蓋Python環(huán)境搭建、語(yǔ)法基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)可視化等。項(xiàng)目3講解監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等的應(yīng)用。項(xiàng)目4介紹計(jì)算機(jī)視覺(jué)、人臉識(shí)別與目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別等智能感知技術(shù)。項(xiàng)目5介紹大模型的基本概念，解析Transformer架構(gòu)、提示工程，并給出智能客服機(jī)器人的開(kāi)發(fā)案例。項(xiàng)目6通過(guò)三個(gè)案例介紹DeepSeek、Kimi、通義在AIGC文本生成中的應(yīng)用。項(xiàng)目7通過(guò)兩個(gè)案例介紹利用即夢(mèng)AI、通義萬(wàn)相生成圖像的創(chuàng)作技巧。項(xiàng)目8探討具身智能、腦機(jī)接口及企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型等前沿應(yīng)用。本書(shū)以“理論夠用、實(shí)踐為主”為原則，采用項(xiàng)目化教學(xué)方式，將前沿人工智能技術(shù)與真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景深度融合，突出動(dòng)手能力和創(chuàng)新思維培養(yǎng)，可作為職業(yè)本科、高職高專院校人工智能通識(shí)課程的教材，也可作為人工智能愛(ài)好者的入門(mén)參考書(shū)。
黃祥書(shū)，教授，2001年7月大學(xué)畢業(yè)后進(jìn)入青島高校信息有限公司從事軟件研發(fā)工作，先后參與高信財(cái)務(wù)管理、進(jìn)銷存、青島公交管理系統(tǒng)、青島網(wǎng)通工作流系統(tǒng)、德州國(guó)稅局重點(diǎn)稅源監(jiān)控分析等系統(tǒng)的設(shè)計(jì)研發(fā)。2008研究生畢業(yè)后進(jìn)入棗莊職業(yè)學(xué)院從事教學(xué)及管理工作至今，現(xiàn)任棗莊職業(yè)學(xué)院教務(wù)處處長(zhǎng)。
目 錄
項(xiàng)目1 探秘人工智能世界——從科幻到現(xiàn)實(shí) 1
任務(wù)1.1 科幻電影中的人工智能倫理思辨 2
1.1.1 科幻電影中的人工智能 2
1.1.2 機(jī)器人六原則 2
1.1.3 人工智能威脅論 3
任務(wù)1.2 新一代信息技術(shù)認(rèn)知實(shí)踐 4
1.2.1 認(rèn)識(shí)云計(jì)算 4
1.2.2 熟悉大數(shù)據(jù) 7
1.2.3 認(rèn)識(shí)物聯(lián)網(wǎng) 9
任務(wù)1.3 人工智能發(fā)展脈絡(luò)與核心概念解析 11
1.3.1 人工智能發(fā)展歷程 11
1.3.2 人工智能的發(fā)展趨勢(shì) 13
1.3.3 人工智能核心概念解析 15
任務(wù)1.4 人工智能行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景 19
1.4.1 醫(yī)療健康領(lǐng)域 19
1.4.2 教育領(lǐng)域 20
1.4.3 交通領(lǐng)域 21
1.4.4 金融領(lǐng)域 22
任務(wù)1.5 人工智能倫理辯論 23
實(shí)踐與思考1 24
項(xiàng)目2 Python編程實(shí)戰(zhàn)——構(gòu)建人工智能開(kāi)發(fā)基石 26
任務(wù)2.1 Python開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建 27
2.1.1 Python概述 27
2.1.2 Python下載與安裝 28
2.1.3 Anaconda下載與安裝 30
2.1.4 Python集成開(kāi)發(fā)環(huán)境 33
任務(wù)2.2 Python基本語(yǔ)法 37
2.2.1 標(biāo)識(shí)符 37
2.2.2 關(guān)鍵詞 38
2.2.3 變量 39
2.2.4 行和縮進(jìn) 39
2.2.5 引號(hào)和轉(zhuǎn)義字符 40
2.2.6 注釋 40
2.2.7 編碼規(guī)范 41
任務(wù)2.3 Python基本輸入/輸出 41
2.3.1 標(biāo)準(zhǔn)輸出函數(shù)print() 41
2.3.2 標(biāo)準(zhǔn)輸入函數(shù)input() 43
任務(wù)2.4 Python數(shù)據(jù)類型與運(yùn)算 43
2.4.1 Python數(shù)據(jù)類型 43
2.4.2 運(yùn)算符與表達(dá)式 47
2.4.3 數(shù)學(xué)運(yùn)算函數(shù) 50
2.4.4 math模塊 52
任務(wù)2.5 Matplotlib與數(shù)據(jù)可視化 53
2.5.1 Matplotlib的簡(jiǎn)介與安裝 53
2.5.2 基本繪圖流程 54
任務(wù)2.6 項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)：競(jìng)賽積分分析及預(yù)測(cè) 56
2.6.1 項(xiàng)目背景 56
2.6.2 項(xiàng)目任務(wù) 57
2.6.3 項(xiàng)目分析 57
2.6.4 項(xiàng)目實(shí)現(xiàn) 57
2.6.5 項(xiàng)目?jī)?yōu)化 58
實(shí)踐與思考2 58
項(xiàng)目3 機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)踐 59
任務(wù)3.1 認(rèn)識(shí)機(jī)器學(xué)習(xí) 60
3.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)與機(jī)器智能 60
3.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的類型和應(yīng)用 61
任務(wù)3.2 監(jiān)督學(xué)習(xí)/無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法 62
3.2.1 支持向量機(jī)（監(jiān)督學(xué)習(xí)） 63
3.2.2 k-最近鄰分類（監(jiān)督學(xué)習(xí)） 63
3.2.3 樸素貝葉斯分類（監(jiān)督學(xué)習(xí)） 64
3.2.4 集成分類——Bagging 算法、隨機(jī)森林算法與Boosting算法
（監(jiān)督學(xué)習(xí)） 65
3.2.5 k-均值聚類算法（無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)） 66
任務(wù)3.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí) 67
3.3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 67
3.3.2 深度學(xué)習(xí) 72
3.3.3 應(yīng)用案例——使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)鳶尾花分類 74
任務(wù)3.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)踐：圖像分類 78
3.4.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 78
3.4.2 圖像分類實(shí)踐 81
實(shí)踐與思考3 87
項(xiàng)目4 智能感知系統(tǒng) 88
任務(wù)4.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué) 89
4.1.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)概述 89
4.1.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)任務(wù)實(shí)踐（OpenCV） 90
任務(wù)4.2 人臉檢測(cè)與識(shí)別 96
4.2.1 人臉識(shí)別技術(shù)概述 96
4.2.2 感知智能之人臉識(shí)別實(shí)踐——申領(lǐng)個(gè)人電子社�？� 102
任務(wù)4.3 目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別 102
任務(wù)4.4 自動(dòng)駕駛與環(huán)境感知 104
實(shí)踐與思考4 106
項(xiàng)目5 大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā) 107
任務(wù)5.1 大模型技術(shù)概述 108
5.1.1 大模型的定義和特點(diǎn) 108
5.1.2 大模型的主要技術(shù) 109
5.1.3 主流大模型 109
5.1.4 大模型初體驗(yàn) 112
任務(wù)5.2 Transformer原理可視化解讀 112
5.2.1 自注意力機(jī)制 112
5.2.2 Transformer架構(gòu) 113
任務(wù)5.3 提示工程實(shí)踐 115
5.3.1 提示工程 115
5.3.2 如何設(shè)計(jì)提示詞 115
5.3.3 不同場(chǎng)景下的實(shí)踐案例 121
任務(wù)5.4 智能體部署實(shí)戰(zhàn)——智能客服機(jī)器人 124
5.4.1 智能體概述 124
5.4.2 智能體平臺(tái)——扣子（Coze） 126
5.4.3 基于扣子平臺(tái)的智能客服機(jī)器人開(kāi)發(fā)案例 128
實(shí)踐與思考5 141
項(xiàng)目6 AIGC文本創(chuàng)作工坊 142
任務(wù)6.1 AIGC文本生成工具 143
任務(wù)6.2 DeepSeek輔助公文寫(xiě)作（智慧校園方案） 143
任務(wù)6.3 Kimi生成人工智能倫理觀點(diǎn)分析報(bào)告 146
任務(wù)6.4 通義輔助文獻(xiàn)閱讀 149
實(shí)踐與思考6 151
項(xiàng)目7 視覺(jué)生成藝術(shù)設(shè)計(jì) 152
任務(wù)7.1 AIGC圖像生成工具 152
任務(wù)7.2 生成古風(fēng)插畫(huà)《超現(xiàn)實(shí)青花竹影》 153
任務(wù)7.3 創(chuàng)作藍(lán)牙音箱產(chǎn)品宣傳海報(bào) 155
實(shí)踐與思考7 158
項(xiàng)目8 人工智能行業(yè)賦能創(chuàng)新 159
任務(wù)8.1 具身智能及其應(yīng)用場(chǎng)景 160
8.1.1 認(rèn)識(shí)具身智能 160
8.1.2 具身智能的發(fā)展歷程及未來(lái)趨勢(shì) 161
8.1.3 具身智能技術(shù)體系 163
8.1.4 具身智能的應(yīng)用場(chǎng)景 165
任務(wù)8.2 腦機(jī)接口及其應(yīng)用場(chǎng)景 171
8.2.1 認(rèn)識(shí)腦機(jī)接口 171
8.2.2 腦機(jī)接口的發(fā)展歷程及未來(lái)趨勢(shì) 172
8.2.3 腦機(jī)接口技術(shù)體系 172
8.2.4 腦機(jī)接口的應(yīng)用場(chǎng)景 174
任務(wù)8.3 人工智能驅(qū)動(dòng)的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 176
8.3.1 認(rèn)識(shí)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 176
8.3.2 人工智能驅(qū)動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心技術(shù) 176
8.3.3 人工智能驅(qū)動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)踐路徑 177
8.3.4 典型行業(yè)轉(zhuǎn)型案例 178
8.3.5 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)與對(duì)策 179
8.3.6 未來(lái)發(fā)展趨勢(shì) 179
實(shí)踐與思考8 180
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