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| 內容簡介： |
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本书系统介绍了人工智能的基本概念、关键技术及应用实践，旨在帮助读者全面理解人工智能的发展脉络与技术体系，掌握相关核心技能。本书分为7章。第1章介绍人工智能的定义、发展历程及应用领域，奠定理论基础。第2章涵盖人工神经网络、机器学习、感知智能、认知智能等核心技术。第3章深入探讨大模型技术、AIGC 技术原理及AIGC在文本、图像、语音、视频和辅助编程方面的应用实践。第4章解析智能体的组成、关键技术及开发流程，并结合扣子平台进行案例实践。第5章展示人工智能在文字处理、表格处理、演示文稿设计等办公场景中的应用。第6章阐述具身智能的技术体系、应用领域及人形机器人的发展现状等。第7章探讨人工智能伦理的概念、典型问题及治理原则。本书通俗易懂、内容广泛、案例丰富、实践性强，提供教学大纲、电子课件、案例素材、实验素材等教学资源，可作为高等院校各专业学生的人工智能通识课程的教材，也可供人工智能入门人士参考。
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| 關於作者： |
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苑俊英，广州南方学院电气与计算机工程学院副院长、教授、中山大学博士、硕士生导师，广东省千百十工程第七批校级培养对象，曾获得广东省民办优秀教师、校级第一届教学名师、第一届师德标兵和第一届中青年骨干教师等荣誉称号，现为广州市从化区第三届人民代表大会代表，入选广州市从化区2023年度”从化好人榜”。苑俊英教授主要从事智能大数据分析与处理、多媒体信息安全、机器学习等领域的研究，担任The Computer Journal等多个期刊审稿人。苑俊英教授是省级一流本科专业”计算机科学与技术”、省级课程思政示范团队”程序设计及应用课程思政教学团队”、省级一流课程”面向对象程序设计”负责人，省级\多媒体内容安全工程中心”第2负责人。现为教育部本科教育教学评估入库专家、广州市海珠区就业培训中心评估专家，担任广东省高等学校教学管理学会课程思政专业委员会理事、广东省高等教育人工智能分会常务副理事、广东省人工智能通识虚拟教研室副主任、广东省民办教育学会人工智能专委会常务副理事长等。
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| 目錄：
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目 录
第1章 人工智能概述1
1.1 人工智能是什么2
1.1.1 人工智能的定义及其演进2
1.1.2 人工智能的分类2
1.1.3 人工智能的基本原理3
1.1.4 人工智能的学科背景4
1.2 人工智能的发展历程5
1.2.1 人工智能的理论、技术和哲学背景5
1.2.2 人工智能的起源5
1.2.3 人工智能发展的第一次浪潮：符号主义主导的早期探索期6
1.2.4 人工智能发展的第二次浪潮：统计学习驱动的复兴期7
1.2.5 人工智能发展的第三次浪潮：机器学习引领的繁荣期8
1.2.6 人工智能发展的第四次浪潮：大模型时代8
1.2.7 未来发展趋势9
1.3 人工智能的应用10
1.3.1 人工智能产业链10
1.3.2 医疗健康领域11
1.3.3 教育领域12
1.3.4 交通领域13
1.3.5 金融领域14
1.4 本章小结14
本章实验15
实验1 AI“看图说话”――图像识别体验15
实验2 拓展案例：“AI应用畅想”小组讨论16
第2章 人工智能关键技术17
2.1 从“感知”到“行动”的智能跃迁17
2.1.1 计算智能：人工智能的“生存本能”17
2.1.2 感知智能：人工智能的“感官系统”19
2.1.3 认知智能：人工智能的“思考中枢”21
2.1.4 行为智能：让机器“动起来”的智慧23
2.2 人工神经网络24
2.2.1 如何构建人工神经网络25
2.2.2 人工神经网络的训练26
2.2.3 深度神经网络27
2.2.4 卷积神经网络28
2.2.5 循环神经网络30
2.2.6 长短时记忆网络31
2.2.7 Transformer32
2.3 机器学习34
2.3.1 机器学习与机器智能34
2.3.2 机器学习的类型和应用35
2.3.3 监督学习与无监督学习36
2.3.4 深度学习40
2.3.5 强化学习43
2.3.6 迁移学习45
2.3.7 机器创造47
2.4 感知智能49
2.4.1 数字图像处理技术49
2.4.2 计算机视觉与机器视觉55
2.4.3 模式识别与图像分类56
2.4.4 人脸识别58
2.4.5 目标检测与识别61
2.4.6 自动驾驶与环境感知63
2.5 认知智能65
2.5.1 逻辑推理65
2.5.2 知识表示66
2.5.3 搜索技术68
2.5.4 知识图谱70
2.5.5 认知计算74
2.6 语言智能75
2.6.1 语言与认知75
2.6.2 自然语言处理76
2.6.3 智能问答系统78
2.6.4 聊天机器人79
2.6.5 语音识别81
2.6.6 机器翻译83
2.7 本章小结85
本章实验85
实验1 申领个人电子身份证――感知智能之人脸识别应用85
实验2 构建个人知识库――认知智能之知识图谱应用86
实验3 拓展案例：“AI应用畅想”小组讨论92
第3章 大模型技术及其应用93
3.1 大模型技术概述93
3.1.1 大模型技术的发展历程93
3.1.2 传统AI与AIGC的区别96
3.2 AIGC技术100
3.2.1 AIGC的定义与特点100
3.2.2 模型应用场景的差异化分析102
3.3 文本类AIGC应用实践106
3.3.1 文本生成工具106
3.3.2 文本生成的应用场景109
3.3.3 文本生成的优势和挑战110
3.4 图像类AIGC应用实践111
3.4.1 图像生成工具111
3.4.2 图像生成的应用场景114
3.4.3 图像生成的优势和挑战115
3.5 语音类AIGC应用实践117
3.5.1 语音生成工具117
3.5.2 语音生成的应用场景121
3.5.3 语音生成的优势和挑战122
3.6 视频类AIGC应用实践123
3.6.1 视频生成工具123
3.6.2 视频生成的应用场景125
3.6.3 视频生成的优势和挑战126
3.7 AIGC技术在辅助编程中的应用127
3.7.1 AI辅助编程工具127
3.7.2 AI辅助编程的应用场景129
3.8 本章小结130
本章实验131
实验1 使用DeepSeek进行创意写作131
实验2 使用即梦AI探索图像生成技术134
实验3 讯飞智作AI语音生成技术实践135
实验4 即梦AI视频生成技术实践138
实验5 DeepSeek对话式编程实践140
第4章 智能体143
4.1 智能体概述143
4.1.1 智能体的发展历程143
4.1.2 智能体的定义与内涵145
4.1.3 智能体的基本特征145
4.1.4 智能体的分类146
4.2 智能体的组成147
4.2.1 智能体的组成概述147
4.2.2 大模型148
4.2.3 观察148
4.2.4 思考149
4.2.5 行动149
4.2.6 记忆150
4.2.7 组件协作与系统整合151
4.3 智能体的关键技术支撑152
4.3.1 概述152
4.3.2 多模态融合技术153
4.3.3 大模型技术153
4.3.4 推理决策技术154
4.3.5 执行技术155
4.3.6 存储技术155
4.4 扣子平台156
4.4.1 智能体平台概述156
4.4.2 平台背景与定位156
4.4.3 核心功能特性157
4.4.4 技术架构特点157
4.5 扣子平台开发流程与核心功能158
4.5.1 智能体开发流程158
4.5.2 插件159
4.5.3 对话流160
4.5.4 工作流161
4.5.5 提示词161
4.5.6 知识库162
4.5.7 数据库162
4.5.8 其他功能选项163
4.6 基于扣子平台的智能客服系统开发案例164
4.6.1 案例背景与需求分析164
4.6.2 架构设计164
4.6.3 开发实施过程165
4.6.4 案例总结与扩展思考177
4.7 本章小结178
本章实验178
实验 AI“个人专属助手”――我的智能体创造实验178
第5章 人工智能与办公自动化180
5.1 办公自动化概述181
5.2 文字处理184
5.2.1 AI辅助内容生成185
5.2.2 AI辅助文字排版193
5.3 表格处理196
5.3.1 AI辅助数据分析196
5.3.2 AI辅助表格生成202
5.4 演示文稿设计208
5.4.1 AI辅助演示文档设计209
5.4.2 智能美化演示文稿215
5.5 多语言翻译与转换217
5.6 大模型在办公自动化中的应用：优势与挑战218
5.7 本章小结219
本章实验219
实验1 AI辅助文字处理综合应用219
实验2 AI辅助电子表格数据分析与可视化220
实验3 AI辅助演示文稿制作与优化220
第6章 具身智能221
6.1 具身智能的概念与内涵221
6.1.1 具身智能的定义221
6.1.2 具身智能与传统AI的区别222
6.2 具身智能的发展历程222
6.3 具身智能的技术体系224
6.3.1 感知模块225
6.3.2 决策模块226
6.3.3 行动模块226
6.3.4 反馈模块227
6.3.5 支撑要素227
6.3.6 安全与隐私保障228
6.4 具身智能的应用领域228
6.4.1 工业制造与物流自动化228
6.4.2 医疗健康与服务机器人231
6.4.3 家庭服务与智慧生活233
6.4.4 特殊环境作业235
6.5 人形机器人237
6.5.1 人形机器人的发展现状237
6.5.2 人形机器人的未来趋势238
6.6 本章小结239
本章实验240
实验 机器人语音识别240
第7章 人工智能伦理248
7.1 人工智能伦理的概念249
7.1.1 人工智能伦理的定义249
7.1.2 人工智能伦理的基本原则250
7.2 人工智能伦理典型问题256
7.2.1 自动驾驶伦理问题256
7.2.2 人脸识别伦理问题259
7.3 人工智能伦理治理原则261
7.3.1 人类利益原则261
7.3.2 责任原则262
7.3.3 透明度原则262
7.3.4 权责一致原则262
7.4 本章小结262
本章实验263
实验 案例分析263
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