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| 編輯推薦： |
1.2023年浙江数字教育大会召开，人工智能将成为中小学基础性课程和必修课程，中小学科学、数学等学科，都将大篇幅融入人工智能教学内容。近几年来，包括湖北武汉、深圳市南山区等在内的多个地区，均发布了推进中小学人工智能的教育实施方案，本书是一个良好的科普补充。
2.作者有着丰富的出版经验，语言深入浅出，金句频出，阅读轻松，适合小学生阅读。
3.趣味的栏目设计，互动感十足，适合作为问答设计、互动课程来进行操作。
4.大量未来设想的场景与实际生活贴合，能够引发孩子的共鸣和好奇心。
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| 內容簡介： |
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如果恐龙时代有AI，灾难可以被提前预测？ AI的体育教练，能够迅速发现下一个“梅西”在地球的哪里？ 当你的小狗生病，AI能够迅速做出诊断？不会画画，也能够创作出心目中的作品？《AI工作大揭秘》是由前英特尔首席工程师、未来科学家执笔，写给小学生AI入门科普书，告诉孩子AI到底会在哪些方面帮助人类，让孩子了解，AI不仅是CHATGPT、DEEPSEEK、机器人助手……更是你改变生活、改变世界的工具。
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| 關於作者： |
布莱恩·戴维·约翰逊曾是英特尔公司的首席未来学家和首席工程师，人工智能领域先驱，目前是美国亚利桑那州立大学社会未来创新学院的实践型教授。他拥有30多项发明专利，其中有多项与AI相关，他一直以想象和设计未来为主要工作，帮助硅谷科技公司、成长型企业以及大大小小的组织咨询。
许东华，谷歌大规模模型工程师、科技类、科幻类图书专业译者，译有作品《仿生人会梦见电子羊吗？》等。
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| 目錄：
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序章：解答你所有关于AI的问题
AI到底是什么？
第一章 AI和灾难预测
——当AI遇见恐龙、火山和海底世界
第二章 AI和体育赛事
——让选手突飞猛进，让观众身临其境
第三章 AI和动物医疗
——让小动物得到更好的照顾！
第四章 AI和自我提升
——AI定制课程，让你实现梦想
第五章 AI和智能家居运用
——走进更温暖的家
第六章 AI和机器人
——机器人朋友、无人驾驶汽车、低空经济
第七章 AI在太空领域运用
——去更远的宇宙探测
第八章 生成式AI
——了解生成式AI原理，让你拥有无限的创意
第九章 AI和学校、工作
——帮助你学习，以及为什么不要用它写作业
第十章 AI时代，如何规划你的未来
——并不一定要成为编程大神，而是要找到你的所爱
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| 內容試閱：
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恐龙在地球上的统治，大约在6500万年前的白垩纪末期结束了。多亏了古生物学家的辛勤工作，我们已经了解了很多关于恐龙的知识，主要是通过发现并拼凑它们的化石或骨头，还有那些被沙子、泥土和其他沉积物保存下来的身体部位。如果你去过博物馆的恐龙展览，你一定看到过那些化石复原模型，知道恐龙是多么的巨大。比如，霸王龙可以长到大约12米长，3.5米高！
而如果你看过《侏罗纪公园》电影，你也知道，恐龙已经从博物馆逃脱，进入了电影导演们的想象世界。虽然恐龙电影非常有趣，但重要的是要记住，它们是虚构的作品。
有了人工智能帮助，古生物学家们现在可以地看到恐龙的真实样子，知道它们是如何走路的，何时生活过，以及更多的信息。他们正在使用该软件，以前所未有的速度对恐龙进行分类和理解。当古生物学家发现恐龙的化石或碎片时，他们可以使用人工智能软件将这些零散的部分拼凑起来，填补任何缺失的地方。所以，如果他们只找到几块骨头，人工智能可以帮助他们推测出缺失的骨头是什么。如果一组古生物学家在挖掘过程中发现了恐龙的足迹，他们可以用人工智能来推测是哪种恐龙留下的。
这是怎么做到的呢？他们将以前的成千上万张恐龙的图片和数据输入计算机。然后，人工智能软件分析这些数据，并将其与未知的足迹进行对比。就在一瞬间，系统就能给出最可能与新发现的足迹匹配的恐龙种类。
以前需要几年才能了解的关于恐龙星球的突破性发现，现在只需要几分钟！这一切都要归功于一种叫做“机器学习”的技术。
机器学习是人工智能的一部分！它让机器可以模仿人类的聪明行为，自己完成任务，而不用我们一步步教它该怎么做。比如，机器可以看懂图片和视频里有什么，读懂文字，还能做一些超级酷的事情，比如认出你的脸，推荐好吃的美食或好玩的地方。
不过，机器的“学习”方式和我们人类可不一样哦！机器不是人，它不会像我们一样用脑袋思考。机器是靠找出一堆数据里的规律，然后根据这些规律来“猜”答案或者完成任务。
举个例子：
假设你想让人工智能学会看图片里有没有猫。
第一步，我们要给它看很多很多的猫咪照片。要知道，猫咪可不是都长得一样的！有橘色的橘猫，有优雅的暹罗猫，还有毛茸茸的波斯猫。你一眼就能看出它们都是猫，但人工智能不行，它完全不知道这些照片里的动物是什么，直到我们告诉它：“这是猫！”
第二步，我们再给它看各种其他的图片——有些图片里有猫，有些没有。
第三步，我们让人工智能试着找出所有有猫的图片。
它会挑出一些图片，但也可能漏掉很多猫咪，或者把别的东西误认成猫。怎么办呢？我们就再给它看更多的猫咪图片，慢慢教它。这样，它会越来越擅长找到图片里的猫咪。不过要记住，它可不是真的在“学习”像猫的样子，而是根据我们提供的数据，猜测图片里有没有猫。
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