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AI在大前:青少年学AI的入门课
  • 书     名:AI在大前:青少年学AI的入门课
  • 出版时间:2026-06-17
  • 编 著 者:北京邮电大学《AI在大前》创作组
  • 版       次:1-1
  • I  S  B N:978-7-5635-7881-8
  • 定       价:¥98.00元

内容简介线

2024年诺贝尔物理学奖和化学奖首次授予人工智能领域的突破性研究,标志着AI技术正式被确立为人类基础科学的重要组成。《AI在大前》作为国内首部系统揭示AI科学本质的科普著作,以独特的科学视角解构人工智能,为青少年和社会公众打开认知智能时代的科学之门。

本书脱胎于B站播放量突破4.3万次的现象级视频课程,经创作组精心编撰为图文并茂的便携手册。全书由"AI大世界""AI中的数学""AI中的物理学""AI新潮流"四大模块构成,通过10个专题深入浅出地阐释智能革命背后的科学根基。
在"AI大世界"模块,读者将见证从AIGC到大语言模型的智能进化史;
"AI中的数学"模块解密神经网络函数、高维数据矩阵、概率建模等数学密码;
"AI中的物理学"模块通过数字人生成、机器人触觉等案例,揭示物理规律与智能系统的深度耦合;
"AI新潮流"模块前瞻性地剖析诺奖成果AlphaFold2,展现具身智能与AI for Science的革命性突破。

目录介绍线

目录

模块一
A I大世界
第1章 无处不在的 AI
引言∕ 3
1.1 人工智能的基本概念与发展历程∕ 3
1.2 AI 已经渗入生活的方方面面∕ 5
1.3 AI 赋能各行业的未来趋势与挑战∕ 31
1.4 结论∕ 34

第2章 神奇的 AIGC
引言∕ 35
2.1 AIGC 的崛起:从“工具”到“创作者”∕ 36
2.2 AIGC 的技术基础:机器如何学会“创造”? ∕ 42











2.3 AIGC 的应用领域:颠覆性创新全景图∕ 46
2.4 AIGC 的局限与挑战:光鲜背后的阴影∕ 54
2.5 未来展望:人机共舞的智能新纪元∕ 60

第3章 神奇的大模型
引言∕ 64
3.1 大模型漫游指南∕ 64
3.2 大模型“魔法学院”初级班∕ 67
3.3 大模型魔法展示∕ 71
3.4 大模型的量变和质变:检索、Agent、画外音两三事∕ 79 3.5 魔法的极限:大模型的“灰色地带”∕ 84
3.6 拥抱智能新时代:与大模型携手共进∕ 89






第4章 AI 的功能是函数
引言∕ 93
4.1 从神秘玄幻到严谨科学—揭开 AI 的数学本质∕ 93








为什么需要数学?为什么需要智能函数?∕ 95
智能函数的数学形式∕ 99
用智能函数表示 AI 的功能∕ 106
智能函数的学习与调参∕ 112
常见的智能函数:人工神经网络∕ 117
前沿的智能函数:大模型之 DeepSeek ∕ 122
总结—AI 的功能就是函数∕ 124

AI 中的数据表示
引言∕ 126
5.1 词向量∕ 127
5.2 图像∕ 134
5.3 视频∕ 139
5.4 声音∕ 142
5.5 矩阵乘法∕ 145
5.6 总结∕ 148

概率出奇迹
引言∕ 150
6.1 语言模型∕ 151
6.2 文本统计∕ 154
6.3 神经语言模型∕ 161
6.4 模型训练∕ 164
6.5 模型及概率的应用∕ 166
6.6 总结∕ 171












第 7 章 数字人中的物理学

引言∕ 175
7.1 数字人的声音—物理与技术的交响∕ 178
7.2 数字人的形象—物理与技术的融合∕ 192
7.3 数字人的动态生成—语音与动作的同步∕ 199
7.4 总结∕ 201

第 8 章 机器人运动与触觉中的物理学

引言∕ 202
8.1 触觉背后的物理学原理∕ 204
8.2 触觉传感器的构成∕ 206
8.3 生活中的触觉传感器∕ 208
8.4 触觉下的微观世界∕ 211
8.5 触觉赋能机器人精细交互∕ 213
8.6 触觉感知背后的黑科技:光度立体∕ 216








8.7 三维精细感知:从微观到宏观∕ 218
8.8 三维精细感知:从重建到生成∕ 220
8.9 三维精细感知:从技术应用到数字文物保护∕ 222
8.10 三维精细感知:从单模态到多模态∕ 226
8.11 触觉技术的未来∕ 229
8.12 总结∕ 230








第 9 章 AI 的具身
引言∕ 233
9.1 从传统 AI 到具身智能∕ 234
9.2 实现具身智能的关键技术∕ 236
9.3 典型应用:跨越科幻与现实的边界∕ 243
9.4 未来畅想:科技向善、智能为民∕ 250
9.5 总结∕ 253












第 10 章 AI for Science
引言∕ 256
10.1 什么是科学∕ 257
10.2 科学研究的传统范式∕ 259
10.3 科学研究的新范式∕ 262
10.4 AI for Science 加速科学研究∕ 264
10.5 AI for Science:专家观点及布局∕ 272