- 高等教育出版社
- 9787040635126
- 1版
- 43261189-5
- 16开
- 400
- 公共基础课
- 公共基础课
- 公共课
- 本科 高职
内容简介
本书是为天津市级AI通识必修课“人工智能与创新”的配套教材。
第1章和第2章是AI基础篇，为读者推开人工智能的大门，领略AI的世界。AI基础篇的内容从AI概览到人工智能的涌现，每一步都让读者与人工智能的世界更近，引发读者对AI的思考，激发读者进一步探索AI的欲望。第3章到第13章是AI能力篇，基于“问题逻辑认知模式成果导向教育（POT-OBE）”及相应的“5E（Excitation、Exploration、Enhancement、Execution、Evaluation）”教学范式，从第一视角出发，使读者进入11个与AI同行的探索之旅。AI能力篇的内容从如何让AI更好地理解你到AI如何协助你进行科学研究；从“短期租赁房屋受欢迎程度的影响因素分析”到“中国新能源汽车主要品牌销量分析”；从“短视频对青少年的健康影响分析”到“心理咨询机器人的设计与制作”；从“构建人物关系图谱”到“制作一个AI编程助手”等。读者每一次的探索和发现，都是与AI同行能力的积累，更是思维和创新能力的锻炼与升华。
本书的目标不是培养让机器具有智能的专业人才，而是培养能驾驭AI去创新的高手。因此，本书适合高等院校面向全体学生开设的人工智能通识必修课，也适合任何有兴趣驾驭AI去创新的读者。希望读者能够在这个飞速发展的时代，主动拥抱AI，在未来与AI的同行中找准自己的位置。
目录
目录
前辅文
AI基础篇
第1章 人工智能概览
1.1 无处不在的人工智能
1.1.1 智能体
1.1.2 生成式人工智能
1.2 什么是人工智能
1.2.1 人工智能的前世今生
1.2.2 AI发展史上的三个主要分支
1.2.3 关于人工智能的定义
1.3 计算技术的发展概况
1.3.1 机械计算时代（1946年以前）
1.3.2 电子计算时代（1950—1980年）
1.3.3 网络计算时代（1980—2020年）
1.3.4 智能计算时代（2020年至今）
1.4 人工智能的技术领域、应用领域和发展方向
1.4.1 人工智能的主要技术领域
1.4.2 人工智能的主要应用领域
1.4.3 人工智能前沿技术的发展方向
1.5 人工智能的风险、伦理与立法
1.5.1 人工智能的风险
1.5.2 保障人工智能安全的立法
1.6 我国AI发展的困境与道路选择
1.6.1 发展困境
1.6.2 中国发展AI的道路选择
1.7 对未来社会的预测
1.7.1 利奥波德·阿申布雷纳的预测
1.7.2 尼克·博斯特罗姆的预测
1.7.3 在ASI人将两极分化的预测
1.8 AI对教育的挑战与应对
1.8.1 AI对教育的挑战
1.8.2 回归教育本质
1.8.3 智能化时代教育目标的迁移
1.8.4 POT-OBE与5E
第2章 如何让机器具有智能
2.1 AI算法
2.1.1 机器学习
2.1.2 深度学习
2.1.3 LM、Transformer、LLM和GPT
2.2 大数据
2.2.1 数据量的单位及人类产生的数据量
2.2.2 人工智能与大数据
2.3 算力
2.3.1 AI芯片层算力
2.3.2 并行计算架构层算力
2.4 第三代人工智能和哲学视角下的AI
2.4.1 中国发展第三代人工智能
2.4.2 维特根斯坦的哲学观点与大语言模型
AI能力篇
第3章 让AI更好地理解我——学会与AI大模型对话
3.1 Excitation——提出感兴趣的话题
3.2 Exploration——探索发现问题本质
3.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
3.4 Execution——动手解决问题
3.4.1 明确的提问
3.4.2 适当引入上下文信息
3.4.3 提供结构化数据
3.4.4 提供输出示例
3.4.5 持续的反馈和迭代
3.5 Evaluation——评价与反思
第4章 “现场招生咨询”的必要性研究——AI辅助确认研究主题和研究计划
4.1 Excitation——提出感兴趣的话题
4.2 Exploration——探索发现问题本质
4.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
4.3.1 根据发现的问题确定研究主题
4.3.2 根据研究主题制定具体的研究计划
4.4 Execution——实际动手解决问题
4.4.1 AI辅助确定研究主题
4.4.2 AI辅助制定具体的研究计划
4.5 Evaluation——评价与反思
第5章 短期租赁房屋受欢迎程度的影响因素分析——AI辅助论文综述撰写
5.1 Excitation——提出感兴趣的话题
5.2 Exploration——探索发现问题本质
5.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
5.3.1 问题求解流程
5.3.2 问题求解工具
5.4 Execution——动手解决问题
5.4.1 子任务一“信息获取”
5.4.2 子任务二“信息理解与评估”
5.4.3 子任务三“信息整合与创新”
5.5 Evaluation——评价与反思
第6章 撰写社会实践报告——AI辅助报告撰写与PPT制作
6.1 Excitation——提出感兴趣的话题
6.2 Exploration——探索发现问题本质
6.2.1 润色文字
6.2.2 生成社会实践报告
6.2.3 生成汇报幻灯片
6.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
6.3.1 AI辅助文字润色
6.3.2 AI辅助撰写社会实践报告
6.3.3 AI辅助生成PPT
6.4 Execution——动手解决问题
6.4.1 修改润色
6.4.2 生成社会实践报告
6.4.3 生成汇报PPT
6.5 Evaluation——评价与反思
第7章 口述历史访谈提纲的编写——AI辅助访谈提纲编写
7.1 Excitation——提出感兴趣的话题
7.2 Exploration——探索发现问题本质
7.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
7.3.1 根据人物特点确定访谈主题
7.3.2 根据访谈主题编写访谈提纲
7.4 Execution——实际动手解决问题
7.4.1 AI辅助提炼访谈主题
7.4.2 AI辅助生成访谈提纲
7.5 Evaluation——评价与反思
第8章 短视频对青少年的健康影响分析——AI辅助调查问卷数据获取及分析
8.1 Excitation——提出感兴趣的话题
8.2 Exploration——探索发现问题本质
8.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
8.3.1 方法与步骤
8.3.2 工具选择
8.4 Execution——动手解决问题
8.4.1 设计问卷
8.4.2 问卷发送与回收
8.4.3 数据统计与分析
8.4.4 数据解释和结论
8.5 Evaluation——评价与反思
第9章 中国新能源汽车主要品牌销量分析——AI辅助数据收集与分析
9.1 Excitation——提出感兴趣的话题
9.2 Exploration——探索发现问题本质
9.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
9.3.1 评估和选择AI工具
9.3.2 AI辅助数据收集与处理
9.3.3 AI辅助数据分析与可视化
9.4 Execution——动手解决问题
9.4.1 数据收集
9.4.2 数据处理
9.4.3 数据分析与总结
9.5 Evaluation——评价与反思
第10章 构建人物关系图谱——AI辅助构建实体关系图谱
10.1 Excitation——提出感兴趣的话题
10.2 Exploration——探索发现问题本质
10.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
10.3.1 Neo4j环境配置
10.3.2 利用Neo4j创建知识图谱
10.4 Execution——动手解决问题
10.4.1 准备数据
10.4.2 创建节点与关系
10.4.3 查询
10.5 Evaluation——评价与反思
第11章 制作一个AI编程助手——AI辅助构建智能体
11.1 Excitation——提出感兴趣的话题
11.2 Exploration——探索发现问题本质
11.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
11.3.1 模型平台的选择
11.3.2 构建智能体的方法
11.3.3 撰写有效的智能体配置信息
11.4 Execution——实际动手解决问题
11.4.1 定义AI编程助手的功能
11.4.2 构建AI编程助手
11.5 Evaluation——评价与反思
第12章 心理咨询机器人的设计与制作——构建AI智能体
12.1 Excitation——提出感兴趣的话题
12.2 Exploration——探索发现问题本质
12.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
12.4 Execution——动手解决问题
12.5 Evaluation——评价与反思
第13章 矩阵乘法微信小程序开发——AI辅助微信小程序开发
13.1 Excitation——提出感兴趣的话题
13.2 Exploration——探索发现问题本质
13.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
13.3.1 基础概念与环境搭建
13.3.2 小程序基础语法
13.3.3 小程序组件
13.4 Execution——动手解决问题
13.4.1 生成基础代码
13.4.2 验证计算逻辑
13.4.3 优化交互方式
13.4.4 优化前端设计
13.5 Evaluation——评价与反思
参考文献
后记
前辅文
AI基础篇
第1章 人工智能概览
1.1 无处不在的人工智能
1.1.1 智能体
1.1.2 生成式人工智能
1.2 什么是人工智能
1.2.1 人工智能的前世今生
1.2.2 AI发展史上的三个主要分支
1.2.3 关于人工智能的定义
1.3 计算技术的发展概况
1.3.1 机械计算时代（1946年以前）
1.3.2 电子计算时代（1950—1980年）
1.3.3 网络计算时代（1980—2020年）
1.3.4 智能计算时代（2020年至今）
1.4 人工智能的技术领域、应用领域和发展方向
1.4.1 人工智能的主要技术领域
1.4.2 人工智能的主要应用领域
1.4.3 人工智能前沿技术的发展方向
1.5 人工智能的风险、伦理与立法
1.5.1 人工智能的风险
1.5.2 保障人工智能安全的立法
1.6 我国AI发展的困境与道路选择
1.6.1 发展困境
1.6.2 中国发展AI的道路选择
1.7 对未来社会的预测
1.7.1 利奥波德·阿申布雷纳的预测
1.7.2 尼克·博斯特罗姆的预测
1.7.3 在ASI人将两极分化的预测
1.8 AI对教育的挑战与应对
1.8.1 AI对教育的挑战
1.8.2 回归教育本质
1.8.3 智能化时代教育目标的迁移
1.8.4 POT-OBE与5E
第2章 如何让机器具有智能
2.1 AI算法
2.1.1 机器学习
2.1.2 深度学习
2.1.3 LM、Transformer、LLM和GPT
2.2 大数据
2.2.1 数据量的单位及人类产生的数据量
2.2.2 人工智能与大数据
2.3 算力
2.3.1 AI芯片层算力
2.3.2 并行计算架构层算力
2.4 第三代人工智能和哲学视角下的AI
2.4.1 中国发展第三代人工智能
2.4.2 维特根斯坦的哲学观点与大语言模型
AI能力篇
第3章 让AI更好地理解我——学会与AI大模型对话
3.1 Excitation——提出感兴趣的话题
3.2 Exploration——探索发现问题本质
3.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
3.4 Execution——动手解决问题
3.4.1 明确的提问
3.4.2 适当引入上下文信息
3.4.3 提供结构化数据
3.4.4 提供输出示例
3.4.5 持续的反馈和迭代
3.5 Evaluation——评价与反思
第4章 “现场招生咨询”的必要性研究——AI辅助确认研究主题和研究计划
4.1 Excitation——提出感兴趣的话题
4.2 Exploration——探索发现问题本质
4.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
4.3.1 根据发现的问题确定研究主题
4.3.2 根据研究主题制定具体的研究计划
4.4 Execution——实际动手解决问题
4.4.1 AI辅助确定研究主题
4.4.2 AI辅助制定具体的研究计划
4.5 Evaluation——评价与反思
第5章 短期租赁房屋受欢迎程度的影响因素分析——AI辅助论文综述撰写
5.1 Excitation——提出感兴趣的话题
5.2 Exploration——探索发现问题本质
5.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
5.3.1 问题求解流程
5.3.2 问题求解工具
5.4 Execution——动手解决问题
5.4.1 子任务一“信息获取”
5.4.2 子任务二“信息理解与评估”
5.4.3 子任务三“信息整合与创新”
5.5 Evaluation——评价与反思
第6章 撰写社会实践报告——AI辅助报告撰写与PPT制作
6.1 Excitation——提出感兴趣的话题
6.2 Exploration——探索发现问题本质
6.2.1 润色文字
6.2.2 生成社会实践报告
6.2.3 生成汇报幻灯片
6.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
6.3.1 AI辅助文字润色
6.3.2 AI辅助撰写社会实践报告
6.3.3 AI辅助生成PPT
6.4 Execution——动手解决问题
6.4.1 修改润色
6.4.2 生成社会实践报告
6.4.3 生成汇报PPT
6.5 Evaluation——评价与反思
第7章 口述历史访谈提纲的编写——AI辅助访谈提纲编写
7.1 Excitation——提出感兴趣的话题
7.2 Exploration——探索发现问题本质
7.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
7.3.1 根据人物特点确定访谈主题
7.3.2 根据访谈主题编写访谈提纲
7.4 Execution——实际动手解决问题
7.4.1 AI辅助提炼访谈主题
7.4.2 AI辅助生成访谈提纲
7.5 Evaluation——评价与反思
第8章 短视频对青少年的健康影响分析——AI辅助调查问卷数据获取及分析
8.1 Excitation——提出感兴趣的话题
8.2 Exploration——探索发现问题本质
8.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
8.3.1 方法与步骤
8.3.2 工具选择
8.4 Execution——动手解决问题
8.4.1 设计问卷
8.4.2 问卷发送与回收
8.4.3 数据统计与分析
8.4.4 数据解释和结论
8.5 Evaluation——评价与反思
第9章 中国新能源汽车主要品牌销量分析——AI辅助数据收集与分析
9.1 Excitation——提出感兴趣的话题
9.2 Exploration——探索发现问题本质
9.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
9.3.1 评估和选择AI工具
9.3.2 AI辅助数据收集与处理
9.3.3 AI辅助数据分析与可视化
9.4 Execution——动手解决问题
9.4.1 数据收集
9.4.2 数据处理
9.4.3 数据分析与总结
9.5 Evaluation——评价与反思
第10章 构建人物关系图谱——AI辅助构建实体关系图谱
10.1 Excitation——提出感兴趣的话题
10.2 Exploration——探索发现问题本质
10.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
10.3.1 Neo4j环境配置
10.3.2 利用Neo4j创建知识图谱
10.4 Execution——动手解决问题
10.4.1 准备数据
10.4.2 创建节点与关系
10.4.3 查询
10.5 Evaluation——评价与反思
第11章 制作一个AI编程助手——AI辅助构建智能体
11.1 Excitation——提出感兴趣的话题
11.2 Exploration——探索发现问题本质
11.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
11.3.1 模型平台的选择
11.3.2 构建智能体的方法
11.3.3 撰写有效的智能体配置信息
11.4 Execution——实际动手解决问题
11.4.1 定义AI编程助手的功能
11.4.2 构建AI编程助手
11.5 Evaluation——评价与反思
第12章 心理咨询机器人的设计与制作——构建AI智能体
12.1 Excitation——提出感兴趣的话题
12.2 Exploration——探索发现问题本质
12.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
12.4 Execution——动手解决问题
12.5 Evaluation——评价与反思
第13章 矩阵乘法微信小程序开发——AI辅助微信小程序开发
13.1 Excitation——提出感兴趣的话题
13.2 Exploration——探索发现问题本质
13.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
13.3.1 基础概念与环境搭建
13.3.2 小程序基础语法
13.3.3 小程序组件
13.4 Execution——动手解决问题
13.4.1 生成基础代码
13.4.2 验证计算逻辑
13.4.3 优化交互方式
13.4.4 优化前端设计
13.5 Evaluation——评价与反思
参考文献
后记
前辅文
AI基础篇
第1章 人工智能概览
1.1 无处不在的人工智能
1.1.1 智能体
1.1.2 生成式人工智能
1.2 什么是人工智能
1.2.1 人工智能的前世今生
1.2.2 AI发展史上的三个主要分支
1.2.3 关于人工智能的定义
1.3 计算技术的发展概况
1.3.1 机械计算时代（1946年以前）
1.3.2 电子计算时代（1950—1980年）
1.3.3 网络计算时代（1980—2020年）
1.3.4 智能计算时代（2020年至今）
1.4 人工智能的技术领域、应用领域和发展方向
1.4.1 人工智能的主要技术领域
1.4.2 人工智能的主要应用领域
1.4.3 人工智能前沿技术的发展方向
1.5 人工智能的风险、伦理与立法
1.5.1 人工智能的风险
1.5.2 保障人工智能安全的立法
1.6 我国AI发展的困境与道路选择
1.6.1 发展困境
1.6.2 中国发展AI的道路选择
1.7 对未来社会的预测
1.7.1 利奥波德·阿申布雷纳的预测
1.7.2 尼克·博斯特罗姆的预测
1.7.3 在ASI人将两极分化的预测
1.8 AI对教育的挑战与应对
1.8.1 AI对教育的挑战
1.8.2 回归教育本质
1.8.3 智能化时代教育目标的迁移
1.8.4 POT-OBE与5E
第2章 如何让机器具有智能
2.1 AI算法
2.1.1 机器学习
2.1.2 深度学习
2.1.3 LM、Transformer、LLM和GPT
2.2 大数据
2.2.1 数据量的单位及人类产生的数据量
2.2.2 人工智能与大数据
2.3 算力
2.3.1 AI芯片层算力
2.3.2 并行计算架构层算力
2.4 第三代人工智能和哲学视角下的AI
2.4.1 中国发展第三代人工智能
2.4.2 维特根斯坦的哲学观点与大语言模型
AI能力篇
第3章 让AI更好地理解我——学会与AI大模型对话
3.1 Excitation——提出感兴趣的话题
3.2 Exploration——探索发现问题本质
3.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
3.4 Execution——动手解决问题
3.4.1 明确的提问
3.4.2 适当引入上下文信息
3.4.3 提供结构化数据
3.4.4 提供输出示例
3.4.5 持续的反馈和迭代
3.5 Evaluation——评价与反思
第4章 “现场招生咨询”的必要性研究——AI辅助确认研究主题和研究计划
4.1 Excitation——提出感兴趣的话题
4.2 Exploration——探索发现问题本质
4.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
4.3.1 根据发现的问题确定研究主题
4.3.2 根据研究主题制定具体的研究计划
4.4 Execution——实际动手解决问题
4.4.1 AI辅助确定研究主题
4.4.2 AI辅助制定具体的研究计划
4.5 Evaluation——评价与反思
第5章 短期租赁房屋受欢迎程度的影响因素分析——AI辅助论文综述撰写
5.1 Excitation——提出感兴趣的话题
5.2 Exploration——探索发现问题本质
5.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
5.3.1 问题求解流程
5.3.2 问题求解工具
5.4 Execution——动手解决问题
5.4.1 子任务一“信息获取”
5.4.2 子任务二“信息理解与评估”
5.4.3 子任务三“信息整合与创新”
5.5 Evaluation——评价与反思
第6章 撰写社会实践报告——AI辅助报告撰写与PPT制作
6.1 Excitation——提出感兴趣的话题
6.2 Exploration——探索发现问题本质
6.2.1 润色文字
6.2.2 生成社会实践报告
6.2.3 生成汇报幻灯片
6.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
6.3.1 AI辅助文字润色
6.3.2 AI辅助撰写社会实践报告
6.3.3 AI辅助生成PPT
6.4 Execution——动手解决问题
6.4.1 修改润色
6.4.2 生成社会实践报告
6.4.3 生成汇报PPT
6.5 Evaluation——评价与反思
第7章 口述历史访谈提纲的编写——AI辅助访谈提纲编写
7.1 Excitation——提出感兴趣的话题
7.2 Exploration——探索发现问题本质
7.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
7.3.1 根据人物特点确定访谈主题
7.3.2 根据访谈主题编写访谈提纲
7.4 Execution——实际动手解决问题
7.4.1 AI辅助提炼访谈主题
7.4.2 AI辅助生成访谈提纲
7.5 Evaluation——评价与反思
第8章 短视频对青少年的健康影响分析——AI辅助调查问卷数据获取及分析
8.1 Excitation——提出感兴趣的话题
8.2 Exploration——探索发现问题本质
8.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
8.3.1 方法与步骤
8.3.2 工具选择
8.4 Execution——动手解决问题
8.4.1 设计问卷
8.4.2 问卷发送与回收
8.4.3 数据统计与分析
8.4.4 数据解释和结论
8.5 Evaluation——评价与反思
第9章 中国新能源汽车主要品牌销量分析——AI辅助数据收集与分析
9.1 Excitation——提出感兴趣的话题
9.2 Exploration——探索发现问题本质
9.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
9.3.1 评估和选择AI工具
9.3.2 AI辅助数据收集与处理
9.3.3 AI辅助数据分析与可视化
9.4 Execution——动手解决问题
9.4.1 数据收集
9.4.2 数据处理
9.4.3 数据分析与总结
9.5 Evaluation——评价与反思
第10章 构建人物关系图谱——AI辅助构建实体关系图谱
10.1 Excitation——提出感兴趣的话题
10.2 Exploration——探索发现问题本质
10.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
10.3.1 Neo4j环境配置
10.3.2 利用Neo4j创建知识图谱
10.4 Execution——动手解决问题
10.4.1 准备数据
10.4.2 创建节点与关系
10.4.3 查询
10.5 Evaluation——评价与反思
第11章 制作一个AI编程助手——AI辅助构建智能体
11.1 Excitation——提出感兴趣的话题
11.2 Exploration——探索发现问题本质
11.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
11.3.1 模型平台的选择
11.3.2 构建智能体的方法
11.3.3 撰写有效的智能体配置信息
11.4 Execution——实际动手解决问题
11.4.1 定义AI编程助手的功能
11.4.2 构建AI编程助手
11.5 Evaluation——评价与反思
第12章 心理咨询机器人的设计与制作——构建AI智能体
12.1 Excitation——提出感兴趣的话题
12.2 Exploration——探索发现问题本质
12.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
12.4 Execution——动手解决问题
12.5 Evaluation——评价与反思
第13章 矩阵乘法微信小程序开发——AI辅助微信小程序开发
13.1 Excitation——提出感兴趣的话题
13.2 Exploration——探索发现问题本质
13.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
13.3.1 基础概念与环境搭建
13.3.2 小程序基础语法
13.3.3 小程序组件
13.4 Execution——动手解决问题
13.4.1 生成基础代码
13.4.2 验证计算逻辑
13.4.3 优化交互方式
13.4.4 优化前端设计
13.5 Evaluation——评价与反思
参考文献
后记
前辅文
AI基础篇
第1章 人工智能概览
1.1 无处不在的人工智能
1.1.1 智能体
1.1.2 生成式人工智能
1.2 什么是人工智能
1.2.1 人工智能的前世今生
1.2.2 AI发展史上的三个主要分支
1.2.3 关于人工智能的定义
1.3 计算技术的发展概况
1.3.1 机械计算时代（1946年以前）
1.3.2 电子计算时代（1950—1980年）
1.3.3 网络计算时代（1980—2020年）
1.3.4 智能计算时代（2020年至今）
1.4 人工智能的技术领域、应用领域和发展方向
1.4.1 人工智能的主要技术领域
1.4.2 人工智能的主要应用领域
1.4.3 人工智能前沿技术的发展方向
1.5 人工智能的风险、伦理与立法
1.5.1 人工智能的风险
1.5.2 保障人工智能安全的立法
1.6 我国AI发展的困境与道路选择
1.6.1 发展困境
1.6.2 中国发展AI的道路选择
1.7 对未来社会的预测
1.7.1 利奥波德·阿申布雷纳的预测
1.7.2 尼克·博斯特罗姆的预测
1.7.3 在ASI人将两极分化的预测
1.8 AI对教育的挑战与应对
1.8.1 AI对教育的挑战
1.8.2 回归教育本质
1.8.3 智能化时代教育目标的迁移
1.8.4 POT-OBE与5E
第2章 如何让机器具有智能
2.1 AI算法
2.1.1 机器学习
2.1.2 深度学习
2.1.3 LM、Transformer、LLM和GPT
2.2 大数据
2.2.1 数据量的单位及人类产生的数据量
2.2.2 人工智能与大数据
2.3 算力
2.3.1 AI芯片层算力
2.3.2 并行计算架构层算力
2.4 第三代人工智能和哲学视角下的AI
2.4.1 中国发展第三代人工智能
2.4.2 维特根斯坦的哲学观点与大语言模型
AI能力篇
第3章 让AI更好地理解我——学会与AI大模型对话
3.1 Excitation——提出感兴趣的话题
3.2 Exploration——探索发现问题本质
3.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
3.4 Execution——动手解决问题
3.4.1 明确的提问
3.4.2 适当引入上下文信息
3.4.3 提供结构化数据
3.4.4 提供输出示例
3.4.5 持续的反馈和迭代
3.5 Evaluation——评价与反思
第4章 “现场招生咨询”的必要性研究——AI辅助确认研究主题和研究计划
4.1 Excitation——提出感兴趣的话题
4.2 Exploration——探索发现问题本质
4.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
4.3.1 根据发现的问题确定研究主题
4.3.2 根据研究主题制定具体的研究计划
4.4 Execution——实际动手解决问题
4.4.1 AI辅助确定研究主题
4.4.2 AI辅助制定具体的研究计划
4.5 Evaluation——评价与反思
第5章 短期租赁房屋受欢迎程度的影响因素分析——AI辅助论文综述撰写
5.1 Excitation——提出感兴趣的话题
5.2 Exploration——探索发现问题本质
5.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
5.3.1 问题求解流程
5.3.2 问题求解工具
5.4 Execution——动手解决问题
5.4.1 子任务一“信息获取”
5.4.2 子任务二“信息理解与评估”
5.4.3 子任务三“信息整合与创新”
5.5 Evaluation——评价与反思
第6章 撰写社会实践报告——AI辅助报告撰写与PPT制作
6.1 Excitation——提出感兴趣的话题
6.2 Exploration——探索发现问题本质
6.2.1 润色文字
6.2.2 生成社会实践报告
6.2.3 生成汇报幻灯片
6.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
6.3.1 AI辅助文字润色
6.3.2 AI辅助撰写社会实践报告
6.3.3 AI辅助生成PPT
6.4 Execution——动手解决问题
6.4.1 修改润色
6.4.2 生成社会实践报告
6.4.3 生成汇报PPT
6.5 Evaluation——评价与反思
第7章 口述历史访谈提纲的编写——AI辅助访谈提纲编写
7.1 Excitation——提出感兴趣的话题
7.2 Exploration——探索发现问题本质
7.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
7.3.1 根据人物特点确定访谈主题
7.3.2 根据访谈主题编写访谈提纲
7.4 Execution——实际动手解决问题
7.4.1 AI辅助提炼访谈主题
7.4.2 AI辅助生成访谈提纲
7.5 Evaluation——评价与反思
第8章 短视频对青少年的健康影响分析——AI辅助调查问卷数据获取及分析
8.1 Excitation——提出感兴趣的话题
8.2 Exploration——探索发现问题本质
8.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
8.3.1 方法与步骤
8.3.2 工具选择
8.4 Execution——动手解决问题
8.4.1 设计问卷
8.4.2 问卷发送与回收
8.4.3 数据统计与分析
8.4.4 数据解释和结论
8.5 Evaluation——评价与反思
第9章 中国新能源汽车主要品牌销量分析——AI辅助数据收集与分析
9.1 Excitation——提出感兴趣的话题
9.2 Exploration——探索发现问题本质
9.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
9.3.1 评估和选择AI工具
9.3.2 AI辅助数据收集与处理
9.3.3 AI辅助数据分析与可视化
9.4 Execution——动手解决问题
9.4.1 数据收集
9.4.2 数据处理
9.4.3 数据分析与总结
9.5 Evaluation——评价与反思
第10章 构建人物关系图谱——AI辅助构建实体关系图谱
10.1 Excitation——提出感兴趣的话题
10.2 Exploration——探索发现问题本质
10.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
10.3.1 Neo4j环境配置
10.3.2 利用Neo4j创建知识图谱
10.4 Execution——动手解决问题
10.4.1 准备数据
10.4.2 创建节点与关系
10.4.3 查询
10.5 Evaluation——评价与反思
第11章 制作一个AI编程助手——AI辅助构建智能体
11.1 Excitation——提出感兴趣的话题
11.2 Exploration——探索发现问题本质
11.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
11.3.1 模型平台的选择
11.3.2 构建智能体的方法
11.3.3 撰写有效的智能体配置信息
11.4 Execution——实际动手解决问题
11.4.1 定义AI编程助手的功能
11.4.2 构建AI编程助手
11.5 Evaluation——评价与反思
第12章 心理咨询机器人的设计与制作——构建AI智能体
12.1 Excitation——提出感兴趣的话题
12.2 Exploration——探索发现问题本质
12.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
12.4 Execution——动手解决问题
12.5 Evaluation——评价与反思
第13章 矩阵乘法微信小程序开发——AI辅助微信小程序开发
13.1 Excitation——提出感兴趣的话题
13.2 Exploration——探索发现问题本质
13.3 Enhancement——拓展学习求解问题必备的知识和能力
13.3.1 基础概念与环境搭建
13.3.2 小程序基础语法
13.3.3 小程序组件
13.4 Execution——动手解决问题
13.4.1 生成基础代码
13.4.2 验证计算逻辑
13.4.3 优化交互方式
13.4.4 优化前端设计
13.5 Evaluation——评价与反思
参考文献
后记
