内容简介
随着计算机、互联网、云计算等技术的成熟和普及,人工智能技术不断取得突破,已经成为推动社会进步和经济发展的重要力量,并在多个领域展现出巨大的应用潜力。在此背景下,国内外诸多高校开设了人工智能相关课程,旨在帮助学生掌握前沿的科技知识和技术方法,并培养其创新思维和跨学科能力。本书作为面向大学一年级学生的第一门信息技术课程,在介绍了计算机基础知识、人工智能的基本概念、发展历程、关键技术(如机器学习、自然语言处理等)及应用场景(如医疗、教育、交通等领域的成功应用)等理论知识的基础上,还融入了生成式人工智能的最新进展,特别是AIGC在办公软件中的实际应用案例,如智能文本编辑、数据自动化处理等,让学生能够直观感受到人工智能如何赋能日常的工作与学习。本书可作为高等学校非计算机专业大学计算机基础课程的教材,也可供其他读者学习使用。
目录介绍
第1章计算机系统基础1
11计算机的发展与分类1
111电子计算机的诞生1
112电子计算机的发展2
113计算机发展趋势3
114未来新型计算机3
115计算机的分类5
12数据在计算机中的表示6
121常用数制与数制转换6
122数值数据的表示9
123字符编码11
124多媒体数据编码14
13计算机的工作原理16
131图灵机模型16
132冯·诺依曼体系结构17
14计算机系统的组成18
141计算机硬件系统18
142计算机软件系统20
15计算机操作系统基础21
151操作系统的定义21
152操作系统的功能22
153常用操作系统23
习题125
第2章人工智能概述27
21什么是人工智能27
211人工智能的定义28
212人工智能的分类29
213人工智能的研究领域30
22人工智能的学科基础33
221数学33
222计算机科学34
223语言学34
224哲学35
225神经科学36
226心理学37
227控制论38
23人工智能的发展历程39
231人工智能起步阶段39
232人工智能初步应用阶段40
233人工智能稳步发展阶段41
234人工智能蓬勃发展阶段42
235我国人工智能的发展43
24人工智能的三大流派45
241符号学派45
242行为学派46
243联结学派47
25人工智能安全与伦理48
251人工智能安全48
252人工智能的伦理问题49
253我国人工智能的法律规范
50
习题251
第3章人工智能的关键技术53
31机器学习53
311机器学习的基本概念53
312机器学习的基本流程55
313常用的机器学习算法57
32知识图谱64
321知识图谱的基本概念64
322知识图谱的构建方法65
323知识图谱的应用68
33自然语言处理69
331自然语言处理的基本概念69
332语言模型71
333自然语言处理的应用实例72
34智能语音73
341智能语音的基本概念75
342语音识别技术76
343语音合成技术77
344智能语音的应用实例78
35计算机视觉79
351计算机视觉的基本概念79
352计算机视觉的核心方法80
353计算机视觉的应用实例82
习题384
第4章大模型86
41大模型的基本概念86
411大模型的定义86
412大模型的分类86
413大模型的工作原理88
414大模型的特点90
415大模型的发展历程91
42重要的大模型架构92
421Transformer模型92
422国内外其他大模型架构98
43大模型的构建100
44大模型提示词工程101
441大模型提示词设计101
442大模型提示词优化技巧103
443大模型的实践应用109
45大模型的局限性和挑战117
451大模型的局限性117
452大模型的挑战118
453大模型应用中的伦理问题118
454大模型的未来展望119
习题4120
第5章AI在办公软件中的应用122
51AI文本生成122
511文本自动撰写122
512文档翻译与校对126
513内容优化与重写128
514WPS AI文档处理130
52AI数据处理137
521数据表格创建与计算137
522WPS AI数据处理141
53AI幻灯片制作149
531创建幻灯片149
532个性化调整156
533一键动效157
534配图添加157
535导出与分享158
536WPS AI幻灯片制作159
54AI图像处理162
541AI绘图工具介绍162
542AI实现文生图163
543AI实现图生图165
544其他AI绘图功能167
55AI视频生成171
551AI视频工具介绍171
552文本生成视频173
553AI音效176
554AI特效178
555AI数字人181
习题5183
第6章人工智能+185
61人工智能+医疗185
611人工智能在医疗领域实施
中的相关技术185
612人工智能在个性化医疗中
的应用实践188
613“人工智能+医疗”的伦理问题
190
62人工智能+教育191
621人工智能驱动的自适应学习
192
622人工智能为教师提供新的
教学方法193
623人工智能变革教育评估方式
194
624人工智能优化教学管理194
625“人工智能+教育”带来的挑战
195
63人工智能+金融197
631金融行业与人工智能融合
概览197
632“人工智能+金融”的应用
实践198
633“人工智能+金融”的挑战
200
64人工智能+制造201
641“人工智能+制造”前沿应用
202
642“人工智能+制造”的挑战
与展望205
65人工智能+交通206
651“人工智能+交通”前沿应用
207
652“人工智能+交通” 的挑战
与展望210
习题6211
第7章新一代人工智能生态212
71人工智能与大数据212
711大数据的概念212
712大数据思维215
713Apache Hadoop分布式计算
平台216
72人工智能与云计算222
721云计算概述223
722云计算核心技术224
723云计算服务的类型224
724云计算的部署方式226
725常见的云计算平台226
73人工智能与物联网232
731物联网概述232
732物联网感知层的关键技术235
733可穿戴设备241
74人工智能与开源编程244
741面向对象编程思想244
742Python概述247
743Python编程基础251
744流程控制255
745组合数据类型261
习题7266
参考文献268