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| 內容簡介： |
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本书分为基础知识篇、应用案例篇和实践体验篇。基础知识篇介绍计算机应用基础、人工智能基础以及机器学习、深度学习等核心技术的基本概念和原理；应用案例篇展示人工智能在医疗、交通等行业的具体应用，以及生成式人工智能在办公、学习等场景的应用，同时探讨人工智能带来的安全与伦理问题；实践体验篇安排文本识别、图像识别、语言理解等实践项目，让学生亲身体验人工智能技术的应用过程。本书特色为：递进式知识框架，从基础概念到实际应用，再到实践体验，层层递进，帮助读者逐步深入了解人工智能；案例式场景应用，在讲解核心技术时，通过简单案例和应用场景进行说明，避免复杂的公式和算法推导，易于理解；批判性思维培养，注重培养学生的动手能力和批判性思维，设置实践项目让学生亲身体验，同时探讨人工智能带来的各种问题。主要面向对人工智能感兴趣的初学者，包括高等院校非人工智能专业的学生，帮助他们了解人工智能的基础知识和应用，为后续学习和研究打下基础；也适合对人工智能感兴趣的社会人士，帮助他们快速了解人工智能领域，拓宽知识面。
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| 關於作者： |
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龚玉清，男，（1975-），珠海科技学院计算机学院教授，高级工程师，研究方向主要为人工智能教育应用、数字媒体技术等。主持广东省本科高校教学质量工程建设项目、广东省本科高校课程思政建设改革示范课程、教育部产学合作协同育人项目、广东省本科高校高等教育教学改革项目等项目5项，发表学术文章50余篇，主编出版《Premiere视频编辑》《数字影音编辑与合成》《网站艺术设计》《Photoshop边做边学》《大学计算机应用基础教程》《PPT边做边学》等专业教材6部。
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| 目錄：
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目录
第1篇基础篇
第1章计算机应用基础
1.1计算机发展概述
1.1.1计算工具
1.1.2计算机的产生与发展
1.1.3计算机的分类
1.2计算机系统组成
1.2.1冯·诺依曼体系结构
1.2.2计算机系统的基本组成
1.2.3计算机硬件系统
1.2.4计算机软件系统
1.3信息编码和数据表示
1.3.1数据的单位
1.3.2数制及数制之间的转换
1.3.3二进制数的算术运算和逻辑运算
1.3.4数据编码
1.4程序设计与计算思维
1.4.1程序与程序设计
1.4.2计算思维
1.5操作系统
1.5.1操作系统概述
1.5.2操作系统分类
1.5.3常见的操作系统
1.6数字媒体技术
1.6.1数字媒体技术概述
1.6.2数字媒体分类
第2章人工智能基础
2.1人工智能的发展与学派
2.1.1人工智能的定义与学派
2.1.2人工智能的发展历史
2.1.3中国人工智能的发展
2.2人工智能技术基础
2.2.1人工智能技术架构
2.2.2人工智能技术基础
2.3人工智能的应用
2.3.1计算机视觉： 赋予机器感知视觉世界的能力
2.3.2语音识别： 开启人机语音交互的大门
2.3.3自然语言处理： 实现人机语言沟通与理解
2.3.4生物特征识别： 基于个体生理特征的精准身份验证
2.3.5知识图谱： 构建智能认知的知识网络
2.3.6人机交互： 创造更自然、高效的互动体验
第3章人工智能技术
3.1机器学习
3.1.1基本概念
3.1.2监督学习
3.1.3无监督学习
3.1.4强化学习
3.2深度学习
3.2.1生物神经系统
3.2.2人工神经网络
3.2.3深度神经网络
3.2.4大模型
3.3计算机视觉
3.3.1图像
3.3.2视频
3.3.3计算机视觉任务
3.3.4计算机视觉应用
3.4自然语言处理
3.4.1基本概念
3.4.2自然语言处理任务
3.4.3自然语言处理方法
3.4.4自然语言处理应用
第2篇应用篇
第4章人工智能行业应用
4.1金融领域的人工智能应用
4.1.1智能金融概述
4.1.2智能交易支付
4.1.3智能征信
4.1.4智能投资顾问
4.1.5智能营销
4.2教育领域的人工智能应用
4.2.1智能教育综述
4.2.2智慧内容生成
4.2.3智慧交互
4.2.4智慧教育场景
4.2.5智慧教育体系
4.3医学领域的人工智能应用
4.3.1智能医学概述
4.3.2虚拟助理与辅助诊断
4.3.3医学影像辅助决策
4.3.4智能健康管理
4.3.5智能远程医疗
4.4交通领域的人工智能应用
4.4.1智能交通概述
4.4.2智能交通感知
4.4.3智能交通服务
4.4.4智慧公路建设
第5章生成式人工智能
5.1提示词与大模型交互的技巧
5.1.1提示词概述
5.1.2提示词构建原则
5.1.3提示词设计技巧
5.1.4高级提示词技巧
5.1.5提示词的注意事项
5.2生成式人工智能高效办公应用
5.2.1AIGC与文本生成
5.2.2AIGC与数据处理
5.2.3AIGC与会议、日程管理
5.2.4AIGC与客户服务
5.2.5AIGC与项目管理
5.3生成式人工智能助力学习
5.3.1个性化学习计划的制订
5.3.2推荐适合的学习资源和课程
5.3.3知识讲解与答疑
5.3.4学习资料生成
5.3.5语言学习辅助
5.3.6考试准备与评估
5.4文案设计与内容创作的应用
5.4.1广告与营销文案创作
5.4.2故事与小说创作
5.4.3新闻与资讯写作
5.5图像和视频生成的实践应用
5.5.1图像生成的实践应用
5.5.2视频生成的实践应用
第6章智能办公应用
6.1WPS AI智能文字编辑
6.1.1AI赋能阅读
6.1.2AI赋能写作
6.1.3AI伴写
6.1.4AI排版
6.2WPS AI智能表格处理
6.2.1案例背景
6.2.2案例实操
6.3WPS AI智能演示文稿设计
6.3.1快速生成毕业论文答辩演示文稿
6.3.2快速提升演示文稿的设计美感
第7章人工智能安全与伦理
7.1人工智能引发的隐私保护问题
7.1.1隐私保护的重要性与内涵
7.1.2人工智能与隐私保护的关系
7.1.3应对人工智能隐私保护问题的策略与措施
7.1.4隐私泄露案例分析
7.1.5人工智能隐私保护的发展趋势
7.2算法偏见的产生与影响
7.2.1算法偏见概述
7.2.2算法偏见的案例分析
7.2.3应对算法偏见的策略与措施
7.3人工智能对不同行业就业结构的影响
7.3.1AI对不同行业的影响
7.3.2人工智能对不同技能水平就业结构的影响
7.3.3应对人工智能对就业结构影响的策略
7.4人工智能面临的法律与社会挑战
7.4.1人工智能引发的法律困境
7.4.2人工智能创作成果的责任问题
7.4.3知识产权保护困境
7.4.4人工智能带来的社会伦理挑战
7.4.5人工智能法律与社会治理的发展方向
第3篇体验篇
第8章文本识别
8.1文本识别： 人工智能如何读懂文字信息
8.1.1OCR及其应用
8.1.2OCR的核心流程
8.1.3OCR技术面临的挑战与发展方向
8.2国内OCR的主流AI开放平台
8.2.1腾讯云AI开放平台(文字识别OCR)
8.2.2阿里云AI开放平台(文字识别)
8.2.3百度智能云AI开放平台(文字识别)
8.3百度智能云文字识别产品的体验与应用
8.3.1百度智能云文字识别产品介绍
8.3.2百度智能云文字识别产品的实践应用
第9章图像识别
9.1图像识别： 从像素解析到智能理解
9.1.1图像识别的定义及其应用
9.1.2图像识别的过程
9.2百度AI能力体验中心的体验与应用
9.2.1百度AI能力体验中心
9.2.2人脸识别的实践应用
9.3基于百度EasyDL图像的实践应用
9.3.1百度EasyDL平台概述
9.3.2图像分类的实训项目
第10章语音识别
10.1语音识别的发展与应用
10.1.1语音识别的概念与优势
10.1.2语音识别的发展历程
10.1.3语音识别的典型应用场景
10.2语音识别流程： 让机器“听懂”人类语言
10.2.1音频信号获取与预处理
10.2.2特征提取
10.2.3声学建模
10.2.4语言建模
10.2.5解码与后处理
10.2.6案例： 手机语音助手识别流程解析
10.3语音识别的工具与平台
10.3.1常用语音识别框架
10.3.2常用商用语音识别API介绍
10.4语音识别的挑战与前沿
10.4.1方言、噪声干扰、多说话人识别
10.4.2低资源语言的语音识别
10.4.3多模态语音识别
10.4.4大模型与语音识别
第11章AI智能体
11.1豆包AI智能体
11.1.1下载与安装
11.1.2使用他人已创建的智能体
11.1.3创建新的AI智能体
11.2扣子AI智能体
11.2.1案例背景
11.2.2创建步骤
参考文献
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| 內容試閱：
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前言
从1956年达特茅斯会议正式提出人工智能的概念以来，人工智能整合计算机科学、神经生理学、语言学等多学科知识，借助机器学习、自然语言处理、图像处理等技术，一路从早期简单的逻辑理论机，发展到如今能在复杂场景展现惊人能力的智能系统。人工智能的发展历程充满探索与突破，已然成为推动社会变革的核心力量，正以破竹之势重塑各行各业。
为帮助大学一年级学生和计算机初学者跨入人工智能的大门，本书基于“铸魂育人+AI赋能+产教融合”的理念，以人工智能应用实践为重点，运用丰富的行业应用案例，打破人工智能技术壁垒，引领初学者提升人工智能素养，促进培养创新性应用型人才。
全书分为3篇，共11章。
第1篇基础篇： 筑牢人工智能学习根基
第1章“计算机应用基础”，详细梳理计算机从诞生到发展至今的历程，深入讲解计算机系统组成，让学习者明晰硬件与软件的协同运作。同时，介绍信息编码的原理与方法，以及操作系统的功能和数字媒体技术的应用，为后续的人工智能学习奠定坚实的计算机知识基础。
第2章“人工智能基础”，开篇点明人工智能的定义，带领学习者回顾AI从萌芽到蓬勃发展的历程； 深入剖析人工智能的技术基础，包括数学、计算机科学等多学科的支撑，并列举人工智能在各领域的主要应用，让读者对人工智能有宏观且清晰的认知。
第3章“人工智能技术”，通过丰富的案例和贴近生活的应用场景，讲解机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等核心技术。以通俗易懂的方式阐述这些技术的基本概念和原理，让读者理解人工智能背后的技术逻辑。
第2篇应用篇： 探索人工智能多元应用
第4章“人工智能行业应用”，聚焦金融、教育、医疗、交通等关键领域，通过真实且具体的应用案例，展示人工智能如何解决行业痛点、提升行业效率和服务质量，让读者感受到人工智能在实际场景中的强大赋能作用。
第5章“生成式人工智能”，深入讲解提示词与人工智能大模型的交互方式，以及生成式人工智能在高效办公、轻松学习、设计文案、生成图片和视频等典型场景中的应用，引导读者掌握利用生成式人工智能提升工作和学习效率的方法。
第6章“智能办公应用”，以WPS AI为例，详细介绍其在文字编辑、表格处理和演示文稿制作方面的智能功能，帮助读者掌握智能办公工具，提高办公效率。
第7章“人工智能安全与伦理”，全面探讨人工智能带来的安全、伦理、法律、社会等方面的问题，引导读者辩证地看待人工智能的发展，树立正确的价值观和责任感。
第3篇体验篇： 实践操作感受人工智能魅力
第8章“文本识别”，讲解文本识别的OCR应用原理和技术流程，并结合国内OCR的主流AI开放平台及实际应用场景，让读者体验通用场景、交通场景等文字识别应用。
第9章“图像识别”，讲解图像识别的应用及过程，应用百度AI能力体验中心进行人脸识别，基于百度EasyDL平台进行图像分类的实训，让读者体验图像识别的实践应用。
第10章“语音识别”，讲解语音识别的发展历程、典型应用、基本流程，应用百度文心一言等工具与平台，体验语音识别的应用。
第11章“AI智能体”，以豆包AI智能体和扣子AI智能体为例，详细讲解智能体的搭建过程和使用方法，让读者亲身体验AI智能体的功能，培养实践操作能力。
本书重点突出了人工智能的基础应用和操作体验，同时将中国的好故事、好素材融入人工智能应用案例中，具有以下突出特点。
(1) 铸魂育人，产教融合。本书秉持“铸魂育人+AI赋能+产教融合”的导向，将中国元素巧妙融入人工智能知识讲解中。在介绍人工智能发展历程和应用案例时，着重展现中国在人工智能领域的创新成果和卓越贡献，让学生深切感受到人工智能领域的中国力量，激发学生的民族自豪感和爱国情怀，实现知识传授与价值引领的有机统一。同时，紧密结合产业实际，选取具有代表性的行业应用案例，让学生在学习过程中了解企业对人工智能技术的实际需求，实现教学内容与产业需求的对接，培养符合产业发展需求的应用型人才。
(2) 案例学习，实操体验。本书打破传统教材以理论知识为主的模式，通过大量行业应用案例，构建沉浸式学习场景。学生在学习过程中，仿佛置身于真实的工作场景，能够更直观地理解人工智能技术的应用逻辑和价值。每章设置丰富的实操环节，提供课件、实例素材、源文件等资源，让学生在实践中巩固所学知识，提升人工智能应用能力。这种“学中做，做中学”的方式，有利于提高学生的学习积极性和主动性。
(3) 内容全面，体系完整。本书涵盖计算机应用基础、人工智能基础、核心技术、行业应用、生成式人工智能、智能办公应用、安全与伦理以及多种识别技术和AI智能体等内容，形成了一个系统、全面的人工智能知识体系。无论是零基础的初学者，还是有一定基础、希望进一步拓展知识的学习者，都能在本书中找到适合自己的内容。同时，各章节之间逻辑清晰，循序渐进，符合学生的认知规律，便于学生系统学习。
(4) 校企共建，开放共享。本书是珠海科技学院和珠海金山办公软件有限公司合作共建课程的成果，汇聚了校企双方的优质资源和人才智慧，开启了校企合作共建课程资源的新路径。本书具有课件、实例的素材、源文件等资源等立体化的配套教材资源。
本书不仅适合作为高等院校、职业院校以及各类培训学校“人工智能通识”课程的教学用书，还可作为高等学历继续教育和全国计算机等级考试“人工智能与大模型基础”科目的参考用书。此外，对于国家机关、企事业单位办公人员提升人工智能应用水平，本书也具有很高的自学参考价值，其丰富的内容和实用的案例能够满足不同层次、不同需求的学习者的学习要求。
本书由珠海科技学院的龚玉清、梁艳春、刘金蟾、邓秀华、朱云、黄山、李晨瑜、许婷、程宇、任泽岩编写，其中，第1章和第2章由龚玉清编写，第3章由许婷、程宇编写，第4章由李晨瑜编写，第5章和第7章由刘金蟾编写，第6章由朱云、韩蝉鸿、任泽岩、张俊编写，第8章和第9章由邓秀华编写，第10章由黄山编写，第11章由朱云、任泽岩编写。全书由龚玉清统稿，梁艳春指导教材思政和人工智能技术的内容编写，珠海金山办公软件有限公司邓华、珠海科技学院朱天元指导智能办公应用的内容编写。
本书是以下课题项目的研究成果。
（1） 2024年度广东省本科高校教学质量与教学改革工程项目(课程教研室)“计算机基础课程教研室”(2024002)。
（2） 2024年度广东省本科高校教学质量与教学改革工程项目(专项人才培养计划)“腾讯应用型卓越人才实验班专项人才培养计划”(2024001)。
（3） 2024年珠海科技学院教学质量工程建设项目(课程教研室)“计算机基础课程教研室”(ZLGC20240401)。
（4） 中共广东省委教育工委第五批全省党建工作样板支部培育创建单位(珠海科技学院计算机学院教工党支部)。
（5） 广东省普通高校重点科研平台和项目“智慧大健康软件应用工程技术研究中心”(2024GCZX001)。
（6） 广东省重点建设学科科研能力提升项目“智慧大健康数据管理与算力平台关键技术应用研究”(2022ZDJS139)。
（7） 2024年度广东省教育科学规划课题(高等教育专项)(2024GXJK228)。
（8） 珠海科技学院2024年教学团队培育项目“计算机基础课程教学团队”。
（9） 珠海科技学院2025年基层教学组织负责人培养项目“大学计算机基础教研室”。
（10） 珠海科技学院2025年度“AI赋能项目制学习课程”教学改革专项建设项目“智能办公高级应用”(XMZ2025007)。
（11） 珠海科技学院2025年度“AI赋能项目制学习课程”教学改革专项建设项目“Python编程”(XMZ2025008)。
（12） 珠海科技学院2025年度AI赋能产教融合型课程培育建设项目“AI赋能‘人工智能素养’课程教学创新与实践”(CJRH2025005)。
（13） 2021年度广东省课程思政改革示范课程“计算机应用基础”(珠海科技学院)。
（14） 2021年度广东省一流本科课程“平面设计”(珠海科技学院)。
（15） 2021年度广东省一流本科课程“多媒体技术与应用”(珠海科技学院)。
本书在编写过程中得到珠海科技学院刘衍珩、李大琳、陈立云、傅晓阳、李昱、郎六琪、刘亚松、王晓薇、朱天元、冯广慧、周淑君、王懿鹏、王轶溥、林忠达、张金良等的大力支持，特此表示深深的感谢！
由于编者水平有限，书中不当之处在所难免，欢迎广大同行和学习者批评指正。
编者
2025年5月
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