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| 編輯推薦： |
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（1）案例驱动。每章均包含实操案例（如客服邮件模板生成、销售数据分析、医学影像诊断），通过真实场景强化理解。（2）操作导向。提供详细的步骤截图与代码示例（如Excel构建决策树、KNIME训练分类模型），降低学习门槛。（3）跨领域融合。打破技术边界，结合办公效率提升与行业数字化转型，展现AI的多维价值。（4）本土化资源。重点介绍国内主流AI开放平台（如阿里云ModelScope、百度文心大模型），贴合国内开发者需求。（5）职业素养培养。每章设置“职业素养目标”，强调数据安全、持续学习与国家意识，培养复合型人才。
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| 內容簡介： |
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本书采用理论与实践相结合的教学方式，挑选了大量实际案例，通过生动形象的案例和深入浅出的讲解，重点介绍人工智能在办公场景的图像处理、视频分析、音频处理及多媒体交互等领域的技术实现与创新应用。通过解析人工智能核心技术开发流程与工具链体系，结合医疗、交通、电商、农业及政务等行业的典型实践案例，全方位展现人工智能技术的产业价值与社会影响。全书共设5章内容：第1章概述人工智能技术体系与应用场景；第2章聚焦人工智能在办公软件中的功能集成；第3章解析多媒体处理领域的人工智能解决方案；第4章梳理人工智能开发工具链与实施路径；第5章阐释人工智能的核心算法与关键技术。本书突出实用导向，配置详尽的操作步骤、进阶习题与项目实训，旨在帮助学习者系统掌握人工智能工具的应用技能，获得工程化问题的解决能力，为职业发展构建扎实的能力基础。本书既适合作为高等学校的通识课程教材，也可作为人工智能相关专业教材，还可为技术开发人员、高等教育工作者及跨领域研究者提供技术参考，助力人工智能人才培养与技术创新生态建设。
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| 關於作者： |
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卢道设，副教授，简历：曾担任教研室主任、专业负责人等职务，负责教研室工作和专业发展等工作；主要教授课程有数据库、Android移动应用开发、Java项目开发、Linux操作系统等。作为项目执行人参与完成省级专项资金高职院校专业建设（软件技术专业）。参与中国高等教育学会教育数学专业委员相关项目，其成果获颁发研究成果一等奖2项。参与主编、副主编教材《Photoshop图形图像处理》、《office2013从入门到精通案例教程》。获得广州华夏职业学院教育教学成果奖一等奖；曾多次在广州华夏职业学院评为“教师”、“最受学生欢迎教师”、“指导教师”、“兼职督导”等称号。指导学生参加多项省教育厅主办的广东省技能竞赛、广东省计算机设计大赛以及其他行业比赛获得一等奖2项，二等奖3项，三等奖13项。获得软件著作权一项。
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| 目錄：
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目录
第1章人工智能概述和应用
1.1人工智能的定义、特点与分类
1.1.1人工智能的定义
1.1.2人工智能的特点
1.1.3人工智能的分类
1.2人工智能的发展历程
1.2.1萌芽阶段(20世纪40—50年代)
1.2.2形成阶段(20世纪50—60年代)
1.2.3反思发展期(20世纪60—70年代初期)
1.2.4应用发展期(20世纪70年代初期至
80年代中期)
1.2.5低迷发展期(20世纪80年代中期至
90年代中期)
1.2.6稳步发展期(20世纪90年代中期至2010年)
1.2.7蓬勃发展期(2011年至今)
1.3人工智能技术应用场景
1.3.1智慧交通
1.3.2智慧电商
1.3.3智能医学
1.3.4智能制造
1.3.5智慧农业
1.3.6智慧政务
1.4国内开放平台
1.4.1百度AI开放平台
1.4.2腾讯AI开放平台
1.4.3阿里云AI
习题1
实训1
第2章人工智能在办公软件中的应用
2.1WPS AI写作助手
2.1.1智能文本生成
2.1.2智能润色
2.1.3风格与格式排版
人工智能通识基础
目录
2.2WPS AI数据助手
2.2.1数据洞察与分析
2.2.2预测模型与趋势分析
2.2.3自定义报告生成
2.2.4自动图表生成
2.3WPS AI演示助手
2.3.1PPT智能生成
2.3.2PPT智能美化
2.4邮件与日程管理
2.4.1AI邮件助手
2.4.2日程安排与提醒功能
2.5会议管理
2.5.1智能会议预订系统
2.5.2智能会议内容整理
习题2
实训2
第3章人工智能在多媒体中的应用
3.1图像处理
3.1.1图像处理的特点
3.1.2图像识别的应用领域
3.1.3图像生成及编辑工具介绍
3.1.4图像处理提示词的编写
3.1.5案例——文生图： 使用文心一格完成绘制打铁花图像
3.1.6案例——图生图： 使用文心一格完成绘制彩色喷雾图像
3.2视频处理
3.2.1视频处理的特点
3.2.2视频处理应用领域
3.2.3视频分析与处理工具介绍
3.2.4视频处理提示词的编写
3.2.5案例——文字生成视频： 使用剪映制作视频“传统爆米花制作”
3.2.6案例——图片生成视频： 使用即梦制作视频“打铁花”
3.2.7案例——数字人： 使用剪映数字人功能完成售卖京剧
脸谱挂件视频制作
3.3音频处理
3.3.1视频处理的特点
3.3.2音频处理应用领域
3.3.3音频处理工具
3.3.4音频处理提示词
3.4多媒体搜索与推荐
3.4.1多媒体搜索
3.4.2AI搜索工具介绍
3.4.3AI推荐
3.5用户交互与增强体验
3.5.1用户交互
3.5.2用户增强体验
习题3
实训3
第4章人工智能开发与工具
4.1常用AI编程语言
4.1.1Python与人工智能
4.1.2R语言与人工智能
4.2AI开发框架
4.2.1TensorFlow
4.2.2PyTorch
4.2.3PaddlePaddle(飞浆)
4.3数据集与资源
4.3.1数据集基础知识
4.3.2常见数据集资源
4.3.3数据集存储与管理
4.3.4数据处理工具与技术
4.3.5数据集分析与评估
4.4AI项目开发流程
4.4.1需求分析
4.4.2数据收集与预处理
4.4.3模型选择与训练
4.4.4模型评估与优化
4.4.5部署与集成
4.4.6结果分析与报告
习题4
实训4
第5章人工智能的关键技术
5.1机器学习基础
5.1.1概述与分类
5.1.2常用算法
5.1.3应用前景与未来趋势
5.1.4决策树概念与构建过程
5.1.5使用Excel工具构建决策树
5.1.6使用KNIME工具构建决策树
5.2神经网络
5.2.1基本原理
5.2.2结构类型
5.2.3训练与优化
5.3深度学习
5.3.1核心技术
5.3.2应用领域
5.3.3挑战与趋势
习题5
实训5
参考文献
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| 內容試閱：
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前言
在数字化浪潮席卷的今天，人工智能(AI)正以前所未有的速度重塑各行各业。从智能写作助手到自动驾驶技术，从医疗诊断到智慧城市管理，人工智能已无处不在。本书旨在为读者提供一套系统化、场景化的人工智能技术基础学习框架，既涵盖基础理论，又聚焦实际应用。
本书的编写遵循“理论为基、实践为本”的原则，通过大量实操案例与实训，帮助读者理解人工智能技术的底层逻辑，掌握其在办公软件、多媒体与行业场景中的落地方法。系统讲解人工智能应用与开发的核心工具、框架与实战技巧，覆盖Python编程、深度学习框架、数据处理等。无论是高校学生、职场新人，还是技术开发者，均可通过本书快速上手，提升工作效率，开拓创新思维。
全书内容由浅入深，语言通俗易懂，结合国内主流人工智能开放平台(如百度AI、腾讯AI、阿里云AI等)的操作演示，确保读者在掌握知识的同时，获得真实的项目经验。希望本书能成为读者探索人工智能世界的指南针，助力读者在智能化浪潮中把握机遇，实现价值。
本书主要内容
本书以清晰的逻辑、丰富的案例与实训任务，构建从理论到应用的全链路学习路径，是人工智能入门的理想教材。
全书共有5章。
第1章人工智能概述与应用，内容包括人工智能的定义、特点与分类、人工智能的发展历程、人工智能技术应用场景（智慧交通、智慧电商、智能医学、智能制造、智慧农业、智慧政务）、国内开放平台(百度AI、腾讯AI、阿里云AI)。第2章人工智能在办公软件中的应用，内容包括 WPS AI写作助手、WPS AI数据助手、WPS AI演示助手、邮件与日程管理、会议管理。第3章人工智能在多媒体中的应用，内容包括图像处理、视频处理、音频处理、多媒体搜索与推荐、用户交互与增强体验。第4章人工智能开发与工具，内容包括常用AI编程语言、AI开发框架、数据集与资源、AI项目开发流程。第5章人工智能的关键技术，内容包括机器学习基础、神经网络、深度学习。
本书特色
(1) 案例驱动。
每章均包含实操案例(如客服邮件模板生成、销售数据分析)，通过真实案例强化理解。
(2) 操作导向。
提供详细的步骤截图与源代码(如Excel构建决策树、KNIME训练分类模型)，降低学习门槛。
(3) 跨领域融合。
打破技术边界，结合办公效率提升与行业数字化转型，展现人工智能的多维价值。
(4) 本土化资源。
重点介绍国内主流人工智能开放平台(如阿里云ModelScope、百度文心大模型)，贴合国内开发者需求。
(5) 职业素养培养。
每章设置“职业素养目标”，强调数据安全、持续学习与国家意识，培养复合型人才。
人工智能通识基础
前言
配套资源
为方便教与学，本书配有微课视频、源代码、数据集、案例素材、教学课件、教学大纲、教案、教学进度表、习题题库、期末试卷及答案。
(1) 获取微课视频方式： 先刮开本书封底的文泉云盘防盗码并用手机版微信App扫描，授权后再扫描书中相应的视频二维码，观看教学视频。
(2) 获取源代码、数据集等方式： 先刮开本书封底的文泉云盘防盗码并用手机版微信App扫描，授权后再扫描下方二维码，即可获取。
源代码、数据集
案例素材
全书网址
(3) 其他配套资源可以扫描本书封底的“书圈”二维码，关注后回复本书书号，即可获取。
读者对象
本书既适合作为高等学校通识课程教材，也可作为人工智能相关专业教材，还可为技术开发人员、高等教育工作者及跨领域研究者提供技术参考，助力人工智能人才培养与技术创新生态建设。
本书是职业院校信息化教学指导委员会“2025—2026年度高等职业院校信息化教学改革暨教材建设研究项目”结题成果，项目编号为KT2504074。
在编写本书的过程中，编者参考了诸多相关资料，在此对相关资料的作者表示衷心的感谢。由于本人水平有限，加之时间仓促，书中难免存在疏漏之处，欢迎广大读者批评指正。
编者2025年3月
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