- 中国铁道出版社
- 9787113318925
- 1版
- 572079
- 16开
- 2025-09
- 工学
- 计算机类
- 电子与信息大类
- 计算机类
- 计算机类
- 高职
作者简介
内容简介
本书紧跟时代步伐，致力于为读者提供一个全面了解人工智能的平台。全书分为五大模块，每个模块中包含若干项目，其内容和设计按照“项目导读、项目目标、知识导图、项目导学、知识技能、项目实践、项目总结、项目汇报”的项目式教学方法展开。依次带领读者探索AI的起源、发展和核心原理；深入探讨大数据的重要性、处理方法以及大算力在AI中的关键作用，培养大数据思维；系统介绍机器学习、深度学习等经典与前沿算法，夯实算法基础；介绍大模型工具的应用和AIGC生成式人工智能的相关知识；最后对AI伦理原则、隐私保护、数据安全以及相关法律法规进行深入探讨。
本书内容框架清晰、逻辑严密，注重知识的应用性和实践性，配备了大量的项目实践案例，旨在帮助读者巩固所学知识，提升解决实际问题的能力，为未来的职业发展铺平道路。本书适合作为高等职业院校人工智能、计算机相关专业的教材，也可作为人工智能爱好者、IT从业人员的参考书。
本书内容框架清晰、逻辑严密，注重知识的应用性和实践性，配备了大量的项目实践案例，旨在帮助读者巩固所学知识，提升解决实际问题的能力，为未来的职业发展铺平道路。本书适合作为高等职业院校人工智能、计算机相关专业的教材，也可作为人工智能爱好者、IT从业人员的参考书。
目录
模块1 初识人工智能1
项目1AI之旅2
知识技能4
1.1AI的前世今生4
1.2AI的未来挑战6
1.3AI的应用场景7
1.4AI的核心技术.12
项目实践15
任务1.1探索AI发展历程15
任务1.2今昔对比看AI发展15
任务1.3调研AI的应用场景与核心技术16
任务1.4搜索AI的免费资源17
项目总结19
项目汇报19
模块2 大数据与大算力21
项目2AI基石——大数据.22
知识技能24
2.1开放数据集24
2.2数据采集24
2.3数据清洗25
2.4数据标注27
2.5数据可视化28
2.6大数据思维29
项目实践29
任务2.1采集数据29
任务2.2标注数据31
任务2.3数据可视化33
项目总结37
项目汇报37
项目3AI动力——大算力39
知识技能41
3.1超级计算机41
3.2AI芯片大算力43
3.3云计算44
3.4大算力技术46
项目实践47
任务3.1探秘超级计算机47
任务3.2部署简单的云应用48
任务3.3探讨大算力技术的融合与创新49
项目总结53
项目汇报53
模块3 人工智能算法55
项目4人工智能基本算法应用实践56
知识技能59
4.1算法概述59
4.2人工智能基本算法63
4.3人工智能算法的应用场景66
4.4人工智能算法的优化68
项目实践70
任务4.1基于线性回归算法实现房价预测70
任务4.2基于逻辑回归预测客户是否会购买产品73
任务4.3基于K-近邻算法进行手写数字识别76
项目总结79
项目汇报79
模块4 AI大模型工具81
项目5大模型应用实践82
知识技能84
5.1大模型工具概述.84
5.2国内大模型工具.87
5.3大模型与行业融合97
项目实践99
任务5.1大模型工具应用99
任务5.2大模型工具与专业融合实践101
项目总结103
项目汇报103
项目6生成式人工智能105
知识技能.107
6.1生成式人工智能的概念及发展历史107
6.2生成式人工智能产业和应用108
6.3生成式人工智能的基本原理110
6.4提示词工程的开发与优化113
项目实践114
任务6.1基于AIGC的文本生成案例114
任务6.2基于AIGC的代码生成案例116
任务6.3基于AIGC的图像生成案例118
任务6.4基于Manus自动化生成市场报告120
项目总结.123
项目汇报.123
项目7畅想AIGC未来125
知识技能127
7.1企业如何实际应用大模型127
7.2AIGC面临的挑战129
7.3AIGC的未来展望134
项目实践.137
任务7.1AIGC应用案例调研137
任务7.2AIGC技术挑战与解决方案探讨138
项目总结141
项目汇报141
模块5 人工智能伦理与法律143
项目8人工智能与人类社会144
知识技能146
8.1人工智能对人类社会的影响146
8.2人工智能与隐私保护148
8.3人工智能与社会伦理151
项目实践152
任务8.1人工智能对人类社会经济影响的案例分析152
任务8.2人工智能与隐私保护的技术与法律探讨155
任务8.3人工智能伦理问题的探讨与解决方案设计156
项目总结159
项目汇报159
附录A 国际青年人工智能大赛161
参考文献164
项目1AI之旅2
知识技能4
1.1AI的前世今生4
1.2AI的未来挑战6
1.3AI的应用场景7
1.4AI的核心技术.12
项目实践15
任务1.1探索AI发展历程15
任务1.2今昔对比看AI发展15
任务1.3调研AI的应用场景与核心技术16
任务1.4搜索AI的免费资源17
项目总结19
项目汇报19
模块2 大数据与大算力21
项目2AI基石——大数据.22
知识技能24
2.1开放数据集24
2.2数据采集24
2.3数据清洗25
2.4数据标注27
2.5数据可视化28
2.6大数据思维29
项目实践29
任务2.1采集数据29
任务2.2标注数据31
任务2.3数据可视化33
项目总结37
项目汇报37
项目3AI动力——大算力39
知识技能41
3.1超级计算机41
3.2AI芯片大算力43
3.3云计算44
3.4大算力技术46
项目实践47
任务3.1探秘超级计算机47
任务3.2部署简单的云应用48
任务3.3探讨大算力技术的融合与创新49
项目总结53
项目汇报53
模块3 人工智能算法55
项目4人工智能基本算法应用实践56
知识技能59
4.1算法概述59
4.2人工智能基本算法63
4.3人工智能算法的应用场景66
4.4人工智能算法的优化68
项目实践70
任务4.1基于线性回归算法实现房价预测70
任务4.2基于逻辑回归预测客户是否会购买产品73
任务4.3基于K-近邻算法进行手写数字识别76
项目总结79
项目汇报79
模块4 AI大模型工具81
项目5大模型应用实践82
知识技能84
5.1大模型工具概述.84
5.2国内大模型工具.87
5.3大模型与行业融合97
项目实践99
任务5.1大模型工具应用99
任务5.2大模型工具与专业融合实践101
项目总结103
项目汇报103
项目6生成式人工智能105
知识技能.107
6.1生成式人工智能的概念及发展历史107
6.2生成式人工智能产业和应用108
6.3生成式人工智能的基本原理110
6.4提示词工程的开发与优化113
项目实践114
任务6.1基于AIGC的文本生成案例114
任务6.2基于AIGC的代码生成案例116
任务6.3基于AIGC的图像生成案例118
任务6.4基于Manus自动化生成市场报告120
项目总结.123
项目汇报.123
项目7畅想AIGC未来125
知识技能127
7.1企业如何实际应用大模型127
7.2AIGC面临的挑战129
7.3AIGC的未来展望134
项目实践.137
任务7.1AIGC应用案例调研137
任务7.2AIGC技术挑战与解决方案探讨138
项目总结141
项目汇报141
模块5 人工智能伦理与法律143
项目8人工智能与人类社会144
知识技能146
8.1人工智能对人类社会的影响146
8.2人工智能与隐私保护148
8.3人工智能与社会伦理151
项目实践152
任务8.1人工智能对人类社会经济影响的案例分析152
任务8.2人工智能与隐私保护的技术与法律探讨155
任务8.3人工智能伦理问题的探讨与解决方案设计156
项目总结159
项目汇报159
附录A 国际青年人工智能大赛161
参考文献164
