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| 編輯推薦： |
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《人工智能导论》内容浅显，讲解图文并茂，力图以简单的例题讲解，带领读者进入人工智能的领域。相信读者跟随本书，能够以更小的学习坡度曲线学习如何理解和应用人工智能技术。
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| 內容簡介： |
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《人工智能导论》是一本全面介绍人工智能领域的通识教育类综合性教材，旨在为初学者提供从基础理论到实际应用的人工智能全方位通识教育。本书共11章，其中，第1章、第2章，介绍了人工智能的基本概念、历史和发展背景；第3章至第8章，详细讲解了人工智能技术和使用方法，包括自然语言处理、图像识别和语音识别等；第9章、第10章，介绍了目前社会上人工智能赋能生产、生活的事例，DeepSeek的应用，展示了如何应用人工智能技术解决实际问题；第11章，介绍了WPSAI的使用方法。本书通俗易懂，对例子中的技术和概念进行了详细的讲解，确保初学者能够轻松理解。同时，本书提供了大量的实例，以帮助读者通过实际操作来理解和掌握所学知识，领悟人工智能的核心思想和方法。本书可作为高等院校人工智能通识课教材，也可作为对人工智能感兴趣的初学者的参考书。
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| 目錄：
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目 录
第1章 绪论 001
1.1 人类智能与人工智能 002
1.1.1 人类智能的定义与特点 002
1.1.2 人工智能的定义 006
1.1.3 人类智能与人工智能的关系 007
1.2 人工智能的发展历史 009
1.2.1 人工智能的起源与概念提出 009
1.2.2 阿兰·图灵与图灵测试 012
1.2.3 达特茅斯会议 013
1.2.4 人工智能领域的早期发展情况 014
1.2.5 人工智能研究曲折往复 015
1.3 人工智能在我国的发展历史 016
1.3.1 我国人工智能研究的起步阶段 016
1.3.2 政府政策对人工智能发展的推动 019
1.3.3 我国人工智能领域的成就与现状* 022
1.4 人工智能浪潮下的个人修养 024
1.4.1 人工智能带来的发展机遇 024
1.4.2 人工智能带来的挑战 026
1.4.3 提升个人技能以适应未来需求 027
1.4.4 人工智能时代，培养批判性思维 028
第2章 计算机基础知识 032
2.1 计算机历史 032
2.1.1 来自东方的辅助计算工具 032
2.1.2 工业革命后，欧洲出现的机械式计算工具 034
2.1.3 第二次世界大战结束前的代表性计算工具 035
2.1.4 电子计算机时代的来临 037
2.1.5 计算机的四个世代 038
2.2 冯·诺依曼体系 040
2.2.1 冯·诺依曼体系的优质个原则 040
2.2.2 冯·诺依曼体系的第二个原则 041
2.2.3 冯·诺依曼体系的第三个原则 041
2.3 计算机的硬件结构 042
2.3.1 CPU 043
2.3.2 内存 044
2.3.3 键盘 044
2.3.4 鼠标或触控板 045
2.3.5 显示器 045
2.3.6 存储设备 046
2.3.7 显卡 048
2.3.8 电源供应设备 048
2.3.9 声音系统 049
2.3.10 网卡 049
2.3.11 连接接口 049
2.3.12 主板 050
2.3.13 散热器和风扇 051
2.3.14 机箱 052
2.4 计算机软件系统 052
2.4.1 系统软件 052
2.4.2 应用软件 053
2.4.3 中间件 053
2.4.4 程序开发软件 054
第3章 AI程序员 055
3.1 程序设计语言的历史 055
3.1.1 机器语言 056
3.1.2 汇编语言 056
3.1.3 高级语言 058
3.2 高级程序语言的分类 061
3.2.1 面向过程 061
3.2.2 面向对象 062
3.2.3 非过程化 062
3.2.4 其他分类方法 063
3.3 AI程序员的基本原理 063
3.4 Python简介 065
3.5 Python编程环境 067
3.6 PyCharm 集成开发环境的安装 072
3.7 利用大语言模型进行程序设计实验 075
3.7.1 通义灵码插件的下载与安装 075
3.7.2 AI程序员开始工作前的准备阶段 079
3.7.3 使用通义灵码进行词频分析实例 082
3.8 人工智能赋能程序编写的机遇与挑战 099
3.8.1 AI程序员的优势 099
3.8.2 人类程序员的优势 100
第4章 AI文字大师的修炼 101
4.1 人工寻找“规则”的尝试 101
4.2 词频统计的概率计算尝试 102
4.2.1 简单计数的词语袋法 103
4.2.2 TF-IDF法 104
4.2.3 n-gram方法 105
4.2.4 隐马尔可夫模型 106
4.3 感知机、人工神经元 108
4.4 人工神经网络、深度学习 114
4.4.1 多层感知机 115
4.4.2 深度学习之“深” 116
4.5 机器学习 117
4.5.1 机器学习的定义 117
4.5.2 机器学习的分类 118
4.6 Transformer模型 121
4.6.1 搜集语料，进行语料序列获取 121
4.6.2 词嵌入 123
4.6.3 归一化 123
4.6.4 多头注意力 124
4.6.5 残差连接 124
4.6.6 前馈神经网络 125
4.6.7 编码器处理流程 125
4.6.8 偏移序列 126
4.6.9 偏移序列的自注意力机制127
4.6.10 交叉注意力 127
4.6.11 前馈神经网络 127
4.6.12 更新输出序列 128
4.6.13 文字接龙 128
第5章 BRO，AI书童 129
5.1 AIGC和LLM 129
5.1.1 AIGC 130
5.1.2 LLM 130
5.2 通义千问与百炼 131
5.3 高效使用LLM 134
5.3.1 告知发问背景 134
5.3.2 确定需求 135
5.3.3 使用明确的提示词 136
5.3.4 告知目标 137
5.3.5 反馈确认 137
5.4 通义千问在教育领域的展望 138
5.4.1 辅助教学：个性化学习计划制订 138
5.4.2 学习助手：智能答疑、知识点讲解 141
5.4.3 生成测试题 142
5.4.4 不同语种翻译 142
5.5 办公场景 143
5.5.1 文档撰写：自动生成报告、优化写作风格 143
5.5.2 告知通义千问背景 144
5.5.3 修正汇报内容 144
5.5.4 补充内容 145
5.5.5 制作PPT 146
5.6 创意写作：小说初稿构思 148
5.6.1 利用通义千问构思小说 148
5.6.2 作者和AI协同创作小说提纲示例 150
5.7 生活帮助 151
5.7.1 旅行计划制订 151
5.7.2 健康顾问 153
第6章 AI“看”世界 155
6.1 图像分类识别技术 155
6.1.1 图像预处理 156
6.1.2 特征提取 156
6.1.3 分类算法 158
6.2 图像目标检测技术 160
6.3 图像分割技术 161
6.4 人脸识别技术 163
6.5 基于视觉的自动驾驶 164
6.5.1 自动驾驶的起源 164
6.5.2 自动驾驶的核心技术 165
6.5.3 自动驾驶的传感器 166
6.5.4 自动驾驶行为的决策 166
6.5.5 自动驾驶的执行机构 167
6.5.6 自动驾驶的分级 168
6.6 基于视觉技术的AI医生 169
第7章 AI“听”世界 170
7.1 语音采集数字化 170
7.2 声音特征提取 172
7.2.1 时域特征提取 172
7.2.2 频域特征的傅里叶变换 173
7.2.3 频域特征的梅尔频率倒谱系数 173
7.2.4 时频域特征的小波变换 174
7.3 声学模型 175
7.3.1 声学模型训练数据 175
7.3.2 声学语音特征提取 176
7.3.3 声学模型训练 177
7.4 解码器 177
7.5 长短期记忆网络 178
7.6 AI语音助手 180
7.7 语音识别的未来应用 182
第8章 AI画家 184
8.1 AI画家的社会话题 184
8.1.1 AI画家领域取得的成就 185
8.1.2 AI画家的作品是技术还是艺术 186
8.1.3 AI画家可能给现实社会带来的冲击 187
8.1.4 人类艺术家的未来 188
8.2 Stable Diffusion介绍 189
8.2.1 Stable Diffusion主要功能 189
8.2.2 Stable Diffusion用法简介 190
8.2.3 Stable Diffusion原理 194
8.3 Stable Diffusion使用 196
8.3.1 Stable Diffusion的引导词 197
8.3.2 模型使用 198
8.3.3 线稿变图实例 203
8.4 Stable Diffusion与视觉创作 208
8.4.1 品牌Logo 209
8.4.2 广告创作 209
8.4.3 服装设计 209
8.4.4 图生视频 210
8.5 Stable Diffusion实操练习 211
第9章 AI赋能社会生活 212
9.1 AI与工业制造 212
9.1.1 AI技术带来智能制造 213
9.1.2 AI赋能工业生产 214
9.1.3 智能制造的优势 214
9.1.4 未来工厂的发展趋势 215
9.1.5 智能工厂的挑战 216
9.2 AI与能源 216
9.2.1 绿色能源的特点 217
9.2.2 AI赋能绿色能源 218
9.2.3 AI与能源的未来 220
9.3 AI与经济生活 220
9.3.1 AI进入金融领域 221
9.3.2 AI与保险 221
9.3.3 AI与 222
第10章 横空出世的DeepSeek 223
10.1 DeepSeek的诞生 223
10.2 构建自己的人工智能问答平台 226
10.2.1 准备工作 226
10.2.2 AI程序员编写人工智能助手 228
第11章 WPS AI辅助办公 237
11.1 智能办公概述 237
11.1.1 智能文字处理 237
11.1.2 智能表格分析 238
11.1.3 智能演示制作 238
11.1.4 多端协同与云服务 238
11.2 AI写作助手 240
11.2.1 AI帮我写 240
11.2.2 AI帮我改 242
11.2.3 AI伴写 243
11.3 AI阅读助手 244
11.3.1 AI文档问答 245
11.3.2 AI全文总结 246
11.3.3 文档脑图：智能解析 246
11.3.4 AI划词解释与AI划词翻译 247
11.4 AI设计助手 248
11.4.1 AI排版一键生成 249
11.4.2 AI生成PPT 250
11.4.3 AI条件格式 252
11.5 AI数据助手 253
11.5.1 AI写公式 253
11.5.2 AI 表格助手 254
11.5.3 AI数据分析 257
11.6 智能办公实训室 259
11.6.1 WPS实训室 259
11.6.2 WPS AI实训室 260
11.7 智能办公综合案例 262
11.7.1 选题 262
11.7.2 数据收集 263
11.7.3 数据处理 265
11.7.4 数据分析与结论 266
参考文献 268
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| 內容試閱：
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前 言
人工智能是计算机科学与技术和信息技术的一个分支，致力于研究与开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统。人工智能技术涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个子领域。
党的二十报告指出，要构建新一代信息技术、人工智能等一批新的增长引擎。近年来，人工智能领域的发展日新月异，从自动驾驶汽车到智能语音助手，从医疗诊断到金融预测，人工智能技术正在深刻地改变着人们的生活和工作方式。
随着人工智能技术的广泛应用，越来越多的人开始关注并希望学习这一领域的知识。很多人学习人工智能的目的就是使用人工智能快速实现某些场景的应用开发， 以及用轻度的智力投入，捆绑人工智能平台，实现开发目标、减少个人工作量、提升工作效率等。为了满足广大读者的需求，我们编写了《人工智能导论》这本书，旨在为初学者提供一个全面而易于理解的入门指南。
【本书主要内容】
第1章 绪论：首先简要介绍了人工智能的历史，然后介绍了人类智能与人工智能的关系，最后探讨了人工智能在我国的发展历史。
第2章 计算机基础知识：介绍了计算机的基本知识，包括计算机历史、冯·诺依曼体系、硬件结构和软件系统。
第3章 AI程序员：介绍了程序设计语言的历史、高级程序语言的分类、AI程序员的基本原理以及Python语言的简介。
第4章 AI文字大师的修炼：介绍了人工寻找“规则”的尝试、词频统计的概率计算尝试、感知机、人工神经网络、深度学习等内容。
第5章 BRO，AI书童：介绍了人工智能生成内容(AIGC)和大语言模型(LLM)、通义千问与百炼、高效使用大语言模型的方法。
第6章 AI“看”世界：介绍了图像分类识别技术、目标检测、图像分割、人脸识别、基于视觉的自动驾驶和AI医生等内容。
第7章 AI“听”世界：介绍了语音采集数字化、声音特征提取、声学模型、解码器、长短期记忆网络(LSTM)和AI语音助手。
第8章 AI画家：介绍了AI画家的社会话题，以及Stable Di.usion的介绍及使用方法。
第9章 AI赋能社会生活：介绍了AI与工业制造、能源、经济生活的关系及其未来发展趋势。
第10章 横空出世的 DeepSeek：介绍了DeepSeek的技术架构和创新点，以及如何使用DeepSeek开发AI助手。
第11章 WPS AI辅助办公：介绍了如何使用国产智能化办公软件WPS AI辅助操作办公文档。
【读者对象】
(1) 想了解人工智能基础知识的广大读者。
(2) 大学一年级以人工智能为入门通识教育课程的学生。
(3) 港澳台侨及外国留学生。
(4) 对人工智能感兴趣、想了解人工智能的各行各业的非专业人士。
【本书特点】
本书内容浅显，讲解图文并茂，力图以简单的例题讲解，带领读者进入人工智能的领域。相信读者跟随本书，能够以更小的学习坡度曲线学习如何理解和应用人工智能技术。
【鸣谢】
本书获华侨大学教材建设项目资助，由缑锦、应晖任主编，潘秀霞任副主编，华侨大学计算机科学与技术学院的教师团队共同编写。在本书的写作过程中，我们参阅了大量参考文献，还得到了众多学界前辈、同仁及师友的悉心指导与帮助，在此表示衷心的感谢！
【教学资源】
本书提供教学大纲、教学课件、电子教案、课程作业范例、期末考核范例等教学资源，读者可扫下列二维码获取。另外，书中还提供丰富的拓展阅读，读者可扫相应章节的二维码学习。
由于人工智能技术发展迅速，再加上作者水平有限及时间仓促，书中难免存在不足之处，恳请读者批评和指正，以便及时更臻完善！
编 者
2025年4月
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