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| 編輯推薦： |
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人工智能已悄然渗透到我们日常生活的各个角落，无论是自动驾驶技术、智能助手，还是艺术设计与生成，人工智能的应用无处不在，为我们的生活带来了前所未有的便利与可能性。面对这一波新兴技术的浪潮，每一位大学生、科研人员以及爱好者，都有必要了解、掌握这一知识领域，以迎接未来更加智能化的社会。
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| 內容簡介： |
《人工智能导论》全面介绍了人工智能基础知识，涵盖了Python编程基础、机器学习、深度学习的基本理论和实践操作，讲解了最新的AIGC技术与艺术设计的结合情况，以及Stable Diffusion的使用方法和人工智能生成音乐视频的各种模型与平台的操作教程，通过理论与实践相结合的方式，不仅为读者提供了人工智能领域的全面知识讲解，还通过大量的实践案例，加深读者对人工智能应用的理解。
《人工智能导论》图文并茂，示例丰富，讲解细致透彻，介绍深入浅出，具有很强的实用性和可操作性，不仅适宜作为普通高等院校、艺术类院校及职业院校人工智能通识教育的首选教材，同时也是一本适合人工智能初学者，并能逐步引领其步入高阶学习殿堂的启迪读物。
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| 關於作者： |
轩书科，山东工艺美术学院副教授。近年，参与国家自然科学基金项目1项，主持省部级教改课题2项，主持山东工艺美术学院教改课题2项。以第一作者发表SCI论文1篇、EI论文2篇、中文核心期刊3篇。目前研究方向：深度学习、生成式人工智能。
姜亮，计算机科学与技术硕士、讲师，擅长应用系统开发与架构设计。在医院信息化领域有丰富研发经验，领导实施多个项目，致力于技术创新和实践应用的结合。目前，专注于探索人工智能在健康体检中的应用。
肖月宁，山东工艺美术学院副教授，主要研究方向是多媒体技术应用；目前从事《C语言程序设计》、《人工智能导论》等计算机相关课程的教学工作；主持山东省人文社会科学课题一项，发表论文多篇。
韩宝燕，山东大学硕士，副教授，研究方向为概率论与数理统计。发表高水平学术论文10余篇。获山东省高校优秀科研奖三等奖一项，山东工艺美术学院优秀科研奖一项，主持和参与研究课题3项。
荣蓉，山东省荣成市人，2005年毕业于山东师范大学计算机系，获硕士学位，主要担任计算机基础和人工智能导论的教学。近年来，共发表学术论文20余篇，并出版著作2部。主要研究方向：人工智能。
孟祥敏，山东鄄城人，计算机软件与理论硕士，毕业于山东师范大学，有丰富的教育教学经验，多次在《信息技术与信息化》、《山东农业工程学院学报》等发表论文，曾多次带领学生参加“蓝桥杯”大赛并获奖。
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| 目錄：
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第1章 人工智能概述 / 1
1.1 人工智能简介 / 1
1.1.1 引言 / 1
1.1.2 智能的概念 / 2
1.1.3 人工智能的定义 / 3
1.1.4 人工智能的分类 / 3
1.1.5 人工智能的三个核心要素 / 4
1.2 人工智能的起源与发展 /
5
1.2.1 第一个发展阶段
（1956—1976） / 5
1.2.2 第二个发展阶段
（1976—2006） / 5
1.2.3 第三个发展阶段
（2006年至今） / 6
1.3 学习人工智能的意义 /
7
1.4 人工智能的主要分支 /
7
1.4.1 机器学习 / 8
1.4.2 神经网络 / 8
1.4.3 机器人技术 / 9
1.4.4 专家系统 / 9
1.4.5 计算机视觉 / 10
1.4.6 自然语言处理 / 10
1.5 小结 /
10
习题 /
11
第2章 人工智能编程基础 /
12
2.1 Python在人工智能编程中的优势 /
12
2.1.1 Python简介 / 12
2.1.2 Python的应用领域 / 13
2.1.3 Python的核心优势 / 13
2.2 Python的安装及环境配置 /
14
2.2.1 Python的下载和安装 / 14
2.2.2 PyCharm的下载和安装 / 17
2.3 Python语言基础 /
19
2.3.1 Python基本语法 / 19
2.3.2 关键字与标识符 / 21
2.3.3 常量与变量 / 23
2.3.4 算术运算符 / 24
2.3.5 比较运算符 / 25
2.4 数据类型与转换 /
26
2.4.1 数值 / 26
2.4.2 字符串 / 26
2.4.3 布尔值 / 29
2.4.4 列表 / 29
2.4.5 元组 / 32
2.4.6 字典 / 33
2.4.7 集合 / 33
2.4.8 类型转换 / 33
2.5 逻辑控制语句 /
34
2.5.1 条件分支语句 / 34
2.5.2 循环语句 / 35
2.5.3 break语句和continue语句 / 36
2.6 函数 /
37
2.6.1 定义和使用函数 / 37
2.6.2 变量的作用域 / 39
2.7 模块与库的使用 /
40
2.7.1 自定义模块 / 40
2.7.2 标准库的模块 / 41
2.8 面向对象编程基础 /
41
2.8.1 基本概念 / 41
2.8.2 类的定义和对象创建 / 41
2.8.3 继承 / 42
2.8.4 多态 / 43
2.9 案例：创建“画廊”系统 /
43
2.10 小结 /
45
习题 /
46
第3章 数据处理与可视化 /
47
3.1 NumPy——科学计算工具 /
47
3.1.1 NumPy概述 / 47
3.1.2 NumPy数组运算 / 48
3.2 Pandas——数据分析工具 /
54
3.2.1 Pandas概述 / 54
3.2.2 Pandas基础 / 55
3.2.3 Pandas数据预处理 / 60
3.3 Matplotlib——数据可视化工具 /
63
3.3.1 Matplotlib概述 / 63
3.3.2 Matplotlib绘图 / 65
3.4 案例：抽象艺术数据可视化 /
67
3.5 小结 /
70
习题 /
70
第4章 机器学习基础 /
71
4.1 机器学习概述 /
71
4.1.1 机器学习的定义 / 72
4.1.2 机器学习的基本原理 / 72
4.1.3 机器学习的主要术语 / 73
4.1.4 机器学习的算法分类 / 73
4.1.5 机器学习的主要应用领域 / 74
4.2 监督学习与无监督学习 /
74
4.2.1 监督学习 / 74
4.2.2 无监督学习 / 75
4.3 scikit-learn机器学习库 /
76
4.3.1 scikit-learn概述 / 76
4.3.2 scikit-learn机器学习工作
流程 / 77
4.4 线性回归 /
78
4.4.1 线性回归概述 / 78
4.4.2 线性回归算法基本原理 / 78
4.4.3 线性回归算法应用 / 79
4.5 分类 /
82
4.5.1 分类概述 / 82
4.5.2 分类的工作流程 / 83
4.5.3 逻辑回归算法 / 83
4.5.4 逻辑回归的实现 / 84
4.6
案例：一元线性回归模型的实现与可
视化 /
86
4.7 小结 /
87
习题 /
87
第5章 人工神经网络与深度学习基础 /
88
5.1 人工神经网络概述 /
88
5.1.1 感知机 / 89
5.1.2 从感知机到神经网络 / 90
5.1.3 常用激活函数 / 91
5.2 深度学习简介 /
92
5.2.1 深度学习的概念 / 92
5.2.2 深度学习与传统机器学习 / 92
5.3 主流深度学习框架介绍 /
93
5.4 人工神经网络的训练 /
94
5.5 卷积神经网络 /
95
5.5.1 卷积神经网络简介 / 95
5.5.2 卷积神经网络的结构 / 95
5.5.3 卷积计算 / 96
5.6 循环神经网络 /
99
5.7
案例：使用Keras实现CNN手写数字
识别 /
99
5.8 小结 /
101
习题 /
101
第6章 生成式人工智能与艺术设计 /
102
6.1 生成式人工智能概述 /
102
6.2 生成式人工智能技术原理 /
103
6.2.1 深度学习模型 / 103
6.2.2 生成对抗网络 / 103
6.2.3 自然语言处理 / 103
6.2.4 扩散模型 / 104
6.2.5 预训练与微调 / 104
6.2.6 多模态生成 / 104
6.3 生成式人工智能平台与工具 /
105
6.3.1 文本生成平台 / 105
6.3.2 图像生成平台 / 106
6.3.3 音频生成平台 / 107
6.3.4 视频生成平台 / 107
6.4 生成式人工智能赋能艺术设计 /
108
6.4.1 游戏设计 / 109
6.4.2 装扮设计 / 109
6.4.3 首饰设计 / 109
6.4.4 绘画 / 110
6.4.5 摄影 / 110
6.4.6 服装设计 / 110
6.4.7 电影制作 / 111
6.4.8 建筑设计 / 111
6.5 小结 /
112
习题 /
112
第7章 人工智能绘画技术及其工具 /
113
7.1 人工智能绘画概述 /
113
7.1.1 认识人工智能绘画 / 114
7.1.2 人工智能绘画的发展过程 / 114
7.2 Stable
Diffusion基础 /
115
7.2.1 Stable
Diffusion软件介绍 / 115
7.2.2 Stable
Diffusion界面介绍 / 115
7.2.3 Stable
Diffusion模型类型
介绍 / 117
7.3 文生图 /
117
7.3.1 提示词书写方法 / 117
7.3.2 生成参数调整 / 121
7.4 图生图 /
126
7.4.1 图生图的常用功能 / 126
7.4.2 图像局部修改 / 128
7.5 ControlNet插件的使用 /
133
7.5.1 ControlNet安装方式 / 133
7.5.2 ControlNet界面和参数 / 133
7.5.3 ControlNet模型的使用 / 136
7.6 LoRA模型的使用 /
142
7.6.1 LoRA模型及其安装方法 / 142
7.6.2 LoRA模型的使用方法 / 144
7.7 案例：生成AI未来城市海报 /
145
7.8 小结 /
149
习题 /
149
第8章
人工智能音乐和视频创作技术及其
工具 /
150
8.1 人工智能音乐概述 /
150
8.1.1 认识人工智能音乐 / 150
8.1.2 常用人工智能音乐大模型
简介 / 151
8.2 人工智能音乐基本乐理知识 /
153
8.2.1 作曲 / 153
8.2.2 作词 / 155
8.3 “网易天音”操作教程 /
155
8.3.1 人工智能写歌 / 155
8.3.2 人工智能编曲 / 163
8.3.3 人工智能作词 / 165
8.4 Suno
AI操作教程 /
168
8.4.1 使用Suno AI英文版 / 168
8.4.2 使用Suno AI音乐中文站 / 173
8.4.3 使用天工开物DesignXAI平台的
AI音频工具 / 175
8.5
案例：使用“网易天音”
创作歌曲 /
178
8.6 人工智能视频基本知识 /
181
8.6.1 视频技术基本概述 / 181
8.6.2 常用AIGC视频生成工具 / 183
8.6.3 Prompt文字指令的输入 / 189
8.7
案例：使用即梦AI生成图片和
视频 /
190
8.7.1 登录即梦AI创作平台 / 191
8.7.2 即梦AI生成图片 / 192
8.7.3 即梦AI生成视频 / 194
8.8 小结 /
202
习题 /
202
参考文献 /
204
|
| 內容試閱：
|
人工智能已悄然渗透到我们日常生活的各个角落，无论是自动驾驶技术、智能助手，
还是艺术设计与生成，人工智能的应用无处不在，为我们的生活带来了前所未有的便利与
可能性。面对这一波新兴技术的浪潮，每一位大学生、科研人员以及爱好者，都有必要了
解并掌握这一领域的知识，以迎接未来更加智能化的社会。
本书旨在为广大读者提供全面、系统的人工智能基础知识。内容涵盖了人工智能的
基础理论、Python编程、机器学习与深度学习等核心技术，并特别针对设计领域的应用，
详细介绍了如生成式人工智能在艺术创作及图像、音乐、视频生成等方面的前沿技术。通
过丰富的案例和详尽的操作指南，本书力求将复杂的技术原理化繁为简，使读者能够循序
渐进地掌握人工智能的应用技能。
全书共8章，第1章引领读者初步认识人工智能的定义、发展历程及其在现代生活
中的广泛应用，使读者建立清晰的知识框架，并为后续技术知识的学习奠定坚实基础。第
2章详细介绍人工智能中常用的编程工具和语言，以Python为核心，从基本语法、数
据结构到模块与库的使用方法，循序渐进地展开。作为人工智能开发的主流编程语言，
Python在数据处理、算法实现方面具有得天独厚的优势，因此，掌握Python编程是进行
AI学习和应用的重要前提。
第3章至第5章依次介绍了数据处理与可视化、机器学习基础，以及人工神经网络与
深度学习基础。通过讲解NumPy、Pandas和Matplotlib等框架工具，培养读者处理数据
的能力；系统解析线性回归、分类等基本算法，指导读者构建和训练简单的机器学习模型；
深入探讨深度学习的概念、架构及训练流程，为后续生成式人工智能在艺术创作中的应用
奠定技术基础。
第6章至第8章聚焦于生成式人工智能与艺术设计、人工智能绘画技术及其工具，以
及人工智能音乐和视频创作技术及其工具。通过介绍图像生成、音乐生成、视频生成等技术，
揭示人工智能在艺术设计领域的创造性应用；详细介绍Stable Diffusion、ControlNet和
LoRA等AI绘画工具的使用方法和技巧；探讨AI在音乐与视频生成中的广泛应用，介绍
网易天音、Suno AI等主流音乐和视频创作平台。这3章不仅为设计师提供了高效的工具，
而且有助于培养学生的创造性思维能力，进一步拓展了AI在多模态生成中的应用场景。
总之，本书通过章节的层层递进，构建了从理论到实践的人工智能学习路径，带领读
者完整地掌握人工智能的基础理论和实际应用技巧，在技术与艺术融合的时代潮流中拓展
思维、创新实践。
为了确保更广泛的适用性，本书由山东工艺美术学院牵头，联合山东艺术学院、曲阜
师范大学和山东理工职业学院等国内高校共同编写。本书力求在讲解上深入浅出，既注重
理论知识的系统传授，又通过大量实践案例，帮助读者更好地理解和掌握人工智能的实际
应用。
如果本书能够有幸成为众多读者踏入人工智能技术领域的起点，那将是我们的莫大荣
幸。在此，我们衷心感谢清华大学出版社的编辑为本书的编写提供了诸多宝贵的建议和支
持。同时，我们也向无界AI与“天工开物”大模型平台表达最深的谢意，本书中的AI生
成图像均得益于这两大平台的鼎力相助。在本书的编写过程中，我们广泛参考了国内外近
期出版的众多书籍、论文等资料，在此，向所有相关作者致以诚挚的感谢。
尽管我们已尽力确保内容的准确性和完整性，但在编写过程中难免会出现疏漏或不妥
之处，敬请广大读者批评指正。
编 者
2025年1月
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