- 中国铁道出版社
- 9787113325398
- 1版
- 572161
- 16开
- 2025-09
- 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
本书是一本为职业教育编写的全面介绍人工智能生成内容（AIGC）技术及其应用的教材，从人工智能的基础知识入手，逐步深入到AIGC的具体原理、应用场景和未来发展方向，旨在帮助读者全面理解和掌握这一前沿技术。第1课介绍人工智能基础知识，讲解大数据基本概念以及大数据与人工智能的关系，主要介绍图灵测试及其发展、人工智能定义等内容。第2~4课重点介绍AIGC基本原理，包括自然语言处理（NLP）和计算机视觉的概念，详细讲解大语言模型（LLM）的工作原理和技术，介绍GenAI和AIGC的定义、提示工程与技巧。第5~11课介绍AIGC在办公与工作、医疗健康、金融服务、设计、艺术、工业互联网、智能交通等领域的典型应用。第12~14课讨论AIGC技术的发展趋势和面临的挑战，重点分析AIGC的安全问题和伦理挑战等，并展望AIGC技术的发展。
本书适合作为高职院校人工智能通识课程的教材，也可作为人工智能技术普及的自学读物。
本书适合作为高职院校人工智能通识课程的教材，也可作为人工智能技术普及的自学读物。
目录
第1课人工智能基础1
1.1计算机的渊源2
1.1.1为战争而发展的计算机器2
1.1.2通用计算机2
1.1.3计算思维3
1.2大数据基础4
1.2.1信息爆炸的社会4
1.2.2大数据的定义6
1.2.3大数据的3V特征6
1.3人工智能时代7
1.3.1图灵测试及其发展7
1.3.2人工智能定义8
1.3.3强人工智能与弱人工智能9
1.3.4大数据与人工智能11
1.4人工智能技术的发展和深化12
【作业】14
【探索性学习】进入人工智能新时代15
第2课大语言模型基础17
2.1Blockhead思维实验18
2.2自然语言处理19
2.2.1NLP研究内容19
2.2.2深度学习影响20
2.2.3文本预处理21
2.2.4语言模型22
2.3计算机视觉23
2.3.1图像预处理24
2.3.2特征提取25
2.3.3图像识别26
2.4LLM工作原理27
2.4.1LLM的定义27
2.4.2词元及其标记化28
2.4.3基础模型28
2.5LLM关键技术29
2.5.1Transformer模型29
2.5.2词嵌入30
2.5.3自注意力机制31
2.5.4生成和理解32
2.5.5预训练过程与微调32
【作业】33
【探索性学习】熟悉阿里云大模型“通义千问”35
第3课GenAI与AIGC38
3.1什么是GenAI38
3.1.1GenAI的定义39
3.1.2GenAI的四层架构39
3.1.3GenAI与AIGC的关系41
3.2什么是AIGC42
3.2.1内容孪生43
3.2.2内容编辑43
3.2.3内容理解43
3.3AIGC多模态生成技术44
3.4AIGC的应用场景46
3.4.1典型场景46
3.4.2Web3.047
3.4.3元宇宙49
3.5AIGC常用工具及使用方法50
3.6案例：国内10个LLM测评51
3.6.1模型选择51
3.6.2分析规则52
3.6.3调研维度52
【作业】53
【探索性学习】熟悉国内主流LLM55
第4课提示工程与技巧56
4.1提示工程的定义57
4.2提示的原理58
4.2.1提示词的分类59
4.2.2提示构成60
4.2.3提示调优60
4.3提示工程技术60
4.3.1链式思考提示61
4.3.2生成知识提示62
4.3.3零样本/少样本提示62
4.3.4自一致提示62
4.3.5思维树提示63
4.4提示学习和语境学习64
4.4.1提示学习64
4.4.2语境学习65
4.5案例：提问需要智慧66
4.5.1提示工程的必要性66
4.5.2大模型是场梦68
4.5.3提示的问题视角68
【作业】69
【探索性学习】练习撰写提示词71
第5课AIGC高效工作73
5.1AIGC促进OA流程73
5.1.1机器人流程自动化74
5.1.2AIGC与RPA结合74
5.2重新定义个人助理75
5.3AIGC赋能个人工作75
5.3.1弥补非专业知识76
5.3.2创作省时或验证76
5.3.3构思拒绝平庸77
5.3.4物料制作“最后一公里”77
5.4案例：AIGC助力Excel图形化技巧78
5.4.1构建图形化思维与目标78
5.4.2聚焦业务价值与主题聚焦79
5.4.3Excel饼图可视化80
5.4.4Excel帕累托图可视化81
5.5案例：自动驾驶的变革82
【作业】84
【探索性学习】熟悉讯飞公文写作工具——讯飞绘文86
第6课AIGC重塑医疗健康88
6.1什么是循证医学89
6.1.1循证医学的发展89
6.1.2循证医学应用AIGC90
6.2AIGC在医疗行业中的应用90
6.2.1主要应用场景90
6.2.2面临的挑战91
6.2.3应用前景广阔92
6.3AIGC加速药物发现92
6.3.1AIGC在药物发现中的作用92
6.3.2为流程各阶段增加价值92
6.3.3AIGC助力药物开发研究93
6.4AIGC在健康领域中的应用93
6.4.1个性化健康管理93
6.4.2健康教育与咨询94
6.4.3康复与治疗支持94
6.5医疗健康应用案例95
6.5.1医学影像诊断系统95
6.5.2智能病历管理系统96
【作业】97
【探索性学习】AIGC医疗应用案例分析99
第7课AIGC提升金融服务102
7.1金融服务概述103
7.1.1金融服务的主要类型104
7.1.2金融服务面临的挑战与机遇105
7.2AIGC在金融服务中的应用105
7.2.1智能客服106
7.2.2风险评估107
7.2.3个性化推荐108
7.2.4智能投顾110
7.2.5反欺诈系统112
7.2.6面临的挑战113
7.3智能投顾应用案例114
7.3.1蚂蚁财富智能投顾系统114
7.3.2微众银行智能投顾系统115
7.4金融反欺诈系统案例分析115
7.4.1工商银行反欺诈系统115
7.4.2京东金融反欺诈系统116
【作业】116
【探索性学习】文生图：注册使用Midjourney绘图工具118
第8课AIGC拓展设计121
8.1AIGC与设计师的协同模式122
8.1.1嵌入模式122
8.1.2助手模式122
8.1.3代理模式122
8.2AIGC与搜索技术124
8.3智能程序代码生成工具124
8.3.1GitHubCopilot125
8.3.2通义灵码126
8.3.3代码小浣熊126
8.3.4CodeWhisperer126
8.3.5MarsCode127
8.3.6CodeGeeX127
8.3.7CodiumAI128
8.3.8AskCodi128
8.4案例：AIGC生成程序代码129
8.5案例：用AIGC绘制UML设计图
8.5.1用DeepSeek生成PlantUML代码130
8.5.2用Drawio绘制流程图133
【作业】134
【探索性学习】利用AIGC完成人机交互界面设计136
第9课AIGC成就艺术141
9.1人工智能绘图工具142
9.1.1StableDiffusion143
9.1.2Midjourney144
9.1.3文心一格144
9.1.4稿定人工智能145
9.2AIGC颠覆用户音乐体验145
9.2.1AIGC改变音乐体验145
9.2.2AIGC打开音乐想象空间147
9.2.3用技术创造的体验148
9.3AIGC生成视频148
9.3.1生成原理148
9.3.2生成工具149
9.3.3应用案例149
9.4案例：AIGC用在营销创意中149
9.4.1AIGC推动营销升级149
9.4.2AIGC的独特视觉效果150
9.4.3AIGC创意的灵魂151
【作业】151
【探索性学习】腾讯元宝：3D角色梦工厂153
第10课工业互联网应用AIGC157
10.1什么是工业互联网158
10.1.1工业互联网的定义158
10.1.2工业互联网关键要素159
10.1.3工业互联网应用场景159
10.1.4工业互联网与工业物联网的区别160
10.2不同互联网的区别161
10.2.1丰富的网络应用模式161
10.2.2与工业互联网的关系164
10.3AIGC与工业互联网165
10.3.1数据分析与决策支持165
10.3.2供应链管理166
10.3.3安全与监控166
10.3.4用户体验提升166
10.4AIGC与智能制造166
10.4.1质量控制166
10.4.2工艺优化167
10.4.3预测性维护167
10.4.4智能调度167
10.4.5决策支持167
10.5AGIC应用案例分析167
10.5.1智能制造：汽车制造企业168
10.5.2供应链管理：电子产品制造商168
【作业】168
【探索性学习】智能工厂：博世IIoT解决方案170
第11课智能交通应用AIGC173
11.1智能交通概述173
11.1.1关键要素174
11.1.2关键技术176
11.1.3智能交通主要应用176
11.1.4AIGC应用场景177
11.1.5AIGC应用案例178
11.2AIGC与自动驾驶179
11.2.1车联网技术概述179
11.2.2自动驾驶应用AIGC181
11.3智能交通AIGC发展趋势183
11.4智慧城市与AIGC183
11.4.1智慧城市关键特点183
11.4.2智慧城市主要组成184
11.4.3智慧城市建设应用AIGC184
【作业】185
【探索性学习】AIGC智能交通应用案例分析188
第12课AIGC安全问题191
12.1AIGC安全因素192
12.2LLM的幻觉192
12.2.1幻觉的分类193
12.2.2产生幻觉的原因193
12.2.3检测LLM病症194
12.2.4减轻幻觉194
12.3超人AI的“不堪一击”195
12.3.1人工智能“围棋冠军”不堪一击195
12.3.2实现“超人”人工智能不简单196
12.4警惕“智能体风险”197
12.5案例：AIGC与“欺骗”198
12.5.1人工智能学会的欺骗198
12.5.2人工智能欺骗可能导致的风险199
12.5.3人类为防止被骗所做的努力199
【作业】200
【探索性学习】熟悉科大讯飞大模型“讯飞星火认知”201
第13课AIGC伦理与限制205
13.1AIGC面临的伦理挑战206
13.2数据隐私保护对策207
13.2.1数据主权和数据权问题207
13.2.2数据利用失衡问题207
13.2.3数据脱敏与匿名化208
13.2.4构建隐私保护伦理准则208
13.2.5健全道德伦理约束机制209
13.3人工智能伦理原则209
13.3.1职业伦理准则的目标210
13.3.2创新发展道德伦理宣言210
13.3.3欧盟可信赖的伦理准则212
13.4LLM的知识产权保护213
13.4.1LLM的诉讼案例213
13.4.2尊重隐私，保障安全，促进开放216
13.4.3边缘群体的数字平等216
13.5数据保护的法规与案例217
13.5.1数据保护法规217
13.5.2数据隐私保护案例218
【作业】219
【探索性学习】人工智能独立完成的视觉艺术品无法获得版权221
第14课面向AGI223
14.1AIGC的职业发展224
14.1.1职业路径224
14.1.2职业发展建议225
14.1.3职业技能要求225
14.2人工智能发展愿景226
14.2.1LLM用于智能制造226
14.2.2预测人类行为的新模型227
14.3AGI涌现228
14.3.1AGI的定义229
14.3.2LLM与AGI229
14.3.3AGI的关键特性230
14.3.4关于AGI的思考230
14.4从AIGC迈向AGI231
【作业】232
【课程学习与实训总结】234
附录作业参考答案238
参考文献
1.1计算机的渊源2
1.1.1为战争而发展的计算机器2
1.1.2通用计算机2
1.1.3计算思维3
1.2大数据基础4
1.2.1信息爆炸的社会4
1.2.2大数据的定义6
1.2.3大数据的3V特征6
1.3人工智能时代7
1.3.1图灵测试及其发展7
1.3.2人工智能定义8
1.3.3强人工智能与弱人工智能9
1.3.4大数据与人工智能11
1.4人工智能技术的发展和深化12
【作业】14
【探索性学习】进入人工智能新时代15
第2课大语言模型基础17
2.1Blockhead思维实验18
2.2自然语言处理19
2.2.1NLP研究内容19
2.2.2深度学习影响20
2.2.3文本预处理21
2.2.4语言模型22
2.3计算机视觉23
2.3.1图像预处理24
2.3.2特征提取25
2.3.3图像识别26
2.4LLM工作原理27
2.4.1LLM的定义27
2.4.2词元及其标记化28
2.4.3基础模型28
2.5LLM关键技术29
2.5.1Transformer模型29
2.5.2词嵌入30
2.5.3自注意力机制31
2.5.4生成和理解32
2.5.5预训练过程与微调32
【作业】33
【探索性学习】熟悉阿里云大模型“通义千问”35
第3课GenAI与AIGC38
3.1什么是GenAI38
3.1.1GenAI的定义39
3.1.2GenAI的四层架构39
3.1.3GenAI与AIGC的关系41
3.2什么是AIGC42
3.2.1内容孪生43
3.2.2内容编辑43
3.2.3内容理解43
3.3AIGC多模态生成技术44
3.4AIGC的应用场景46
3.4.1典型场景46
3.4.2Web3.047
3.4.3元宇宙49
3.5AIGC常用工具及使用方法50
3.6案例：国内10个LLM测评51
3.6.1模型选择51
3.6.2分析规则52
3.6.3调研维度52
【作业】53
【探索性学习】熟悉国内主流LLM55
第4课提示工程与技巧56
4.1提示工程的定义57
4.2提示的原理58
4.2.1提示词的分类59
4.2.2提示构成60
4.2.3提示调优60
4.3提示工程技术60
4.3.1链式思考提示61
4.3.2生成知识提示62
4.3.3零样本/少样本提示62
4.3.4自一致提示62
4.3.5思维树提示63
4.4提示学习和语境学习64
4.4.1提示学习64
4.4.2语境学习65
4.5案例：提问需要智慧66
4.5.1提示工程的必要性66
4.5.2大模型是场梦68
4.5.3提示的问题视角68
【作业】69
【探索性学习】练习撰写提示词71
第5课AIGC高效工作73
5.1AIGC促进OA流程73
5.1.1机器人流程自动化74
5.1.2AIGC与RPA结合74
5.2重新定义个人助理75
5.3AIGC赋能个人工作75
5.3.1弥补非专业知识76
5.3.2创作省时或验证76
5.3.3构思拒绝平庸77
5.3.4物料制作“最后一公里”77
5.4案例：AIGC助力Excel图形化技巧78
5.4.1构建图形化思维与目标78
5.4.2聚焦业务价值与主题聚焦79
5.4.3Excel饼图可视化80
5.4.4Excel帕累托图可视化81
5.5案例：自动驾驶的变革82
【作业】84
【探索性学习】熟悉讯飞公文写作工具——讯飞绘文86
第6课AIGC重塑医疗健康88
6.1什么是循证医学89
6.1.1循证医学的发展89
6.1.2循证医学应用AIGC90
6.2AIGC在医疗行业中的应用90
6.2.1主要应用场景90
6.2.2面临的挑战91
6.2.3应用前景广阔92
6.3AIGC加速药物发现92
6.3.1AIGC在药物发现中的作用92
6.3.2为流程各阶段增加价值92
6.3.3AIGC助力药物开发研究93
6.4AIGC在健康领域中的应用93
6.4.1个性化健康管理93
6.4.2健康教育与咨询94
6.4.3康复与治疗支持94
6.5医疗健康应用案例95
6.5.1医学影像诊断系统95
6.5.2智能病历管理系统96
【作业】97
【探索性学习】AIGC医疗应用案例分析99
第7课AIGC提升金融服务102
7.1金融服务概述103
7.1.1金融服务的主要类型104
7.1.2金融服务面临的挑战与机遇105
7.2AIGC在金融服务中的应用105
7.2.1智能客服106
7.2.2风险评估107
7.2.3个性化推荐108
7.2.4智能投顾110
7.2.5反欺诈系统112
7.2.6面临的挑战113
7.3智能投顾应用案例114
7.3.1蚂蚁财富智能投顾系统114
7.3.2微众银行智能投顾系统115
7.4金融反欺诈系统案例分析115
7.4.1工商银行反欺诈系统115
7.4.2京东金融反欺诈系统116
【作业】116
【探索性学习】文生图：注册使用Midjourney绘图工具118
第8课AIGC拓展设计121
8.1AIGC与设计师的协同模式122
8.1.1嵌入模式122
8.1.2助手模式122
8.1.3代理模式122
8.2AIGC与搜索技术124
8.3智能程序代码生成工具124
8.3.1GitHubCopilot125
8.3.2通义灵码126
8.3.3代码小浣熊126
8.3.4CodeWhisperer126
8.3.5MarsCode127
8.3.6CodeGeeX127
8.3.7CodiumAI128
8.3.8AskCodi128
8.4案例：AIGC生成程序代码129
8.5案例：用AIGC绘制UML设计图
8.5.1用DeepSeek生成PlantUML代码130
8.5.2用Drawio绘制流程图133
【作业】134
【探索性学习】利用AIGC完成人机交互界面设计136
第9课AIGC成就艺术141
9.1人工智能绘图工具142
9.1.1StableDiffusion143
9.1.2Midjourney144
9.1.3文心一格144
9.1.4稿定人工智能145
9.2AIGC颠覆用户音乐体验145
9.2.1AIGC改变音乐体验145
9.2.2AIGC打开音乐想象空间147
9.2.3用技术创造的体验148
9.3AIGC生成视频148
9.3.1生成原理148
9.3.2生成工具149
9.3.3应用案例149
9.4案例：AIGC用在营销创意中149
9.4.1AIGC推动营销升级149
9.4.2AIGC的独特视觉效果150
9.4.3AIGC创意的灵魂151
【作业】151
【探索性学习】腾讯元宝：3D角色梦工厂153
第10课工业互联网应用AIGC157
10.1什么是工业互联网158
10.1.1工业互联网的定义158
10.1.2工业互联网关键要素159
10.1.3工业互联网应用场景159
10.1.4工业互联网与工业物联网的区别160
10.2不同互联网的区别161
10.2.1丰富的网络应用模式161
10.2.2与工业互联网的关系164
10.3AIGC与工业互联网165
10.3.1数据分析与决策支持165
10.3.2供应链管理166
10.3.3安全与监控166
10.3.4用户体验提升166
10.4AIGC与智能制造166
10.4.1质量控制166
10.4.2工艺优化167
10.4.3预测性维护167
10.4.4智能调度167
10.4.5决策支持167
10.5AGIC应用案例分析167
10.5.1智能制造：汽车制造企业168
10.5.2供应链管理：电子产品制造商168
【作业】168
【探索性学习】智能工厂：博世IIoT解决方案170
第11课智能交通应用AIGC173
11.1智能交通概述173
11.1.1关键要素174
11.1.2关键技术176
11.1.3智能交通主要应用176
11.1.4AIGC应用场景177
11.1.5AIGC应用案例178
11.2AIGC与自动驾驶179
11.2.1车联网技术概述179
11.2.2自动驾驶应用AIGC181
11.3智能交通AIGC发展趋势183
11.4智慧城市与AIGC183
11.4.1智慧城市关键特点183
11.4.2智慧城市主要组成184
11.4.3智慧城市建设应用AIGC184
【作业】185
【探索性学习】AIGC智能交通应用案例分析188
第12课AIGC安全问题191
12.1AIGC安全因素192
12.2LLM的幻觉192
12.2.1幻觉的分类193
12.2.2产生幻觉的原因193
12.2.3检测LLM病症194
12.2.4减轻幻觉194
12.3超人AI的“不堪一击”195
12.3.1人工智能“围棋冠军”不堪一击195
12.3.2实现“超人”人工智能不简单196
12.4警惕“智能体风险”197
12.5案例：AIGC与“欺骗”198
12.5.1人工智能学会的欺骗198
12.5.2人工智能欺骗可能导致的风险199
12.5.3人类为防止被骗所做的努力199
【作业】200
【探索性学习】熟悉科大讯飞大模型“讯飞星火认知”201
第13课AIGC伦理与限制205
13.1AIGC面临的伦理挑战206
13.2数据隐私保护对策207
13.2.1数据主权和数据权问题207
13.2.2数据利用失衡问题207
13.2.3数据脱敏与匿名化208
13.2.4构建隐私保护伦理准则208
13.2.5健全道德伦理约束机制209
13.3人工智能伦理原则209
13.3.1职业伦理准则的目标210
13.3.2创新发展道德伦理宣言210
13.3.3欧盟可信赖的伦理准则212
13.4LLM的知识产权保护213
13.4.1LLM的诉讼案例213
13.4.2尊重隐私，保障安全，促进开放216
13.4.3边缘群体的数字平等216
13.5数据保护的法规与案例217
13.5.1数据保护法规217
13.5.2数据隐私保护案例218
【作业】219
【探索性学习】人工智能独立完成的视觉艺术品无法获得版权221
第14课面向AGI223
14.1AIGC的职业发展224
14.1.1职业路径224
14.1.2职业发展建议225
14.1.3职业技能要求225
14.2人工智能发展愿景226
14.2.1LLM用于智能制造226
14.2.2预测人类行为的新模型227
14.3AGI涌现228
14.3.1AGI的定义229
14.3.2LLM与AGI229
14.3.3AGI的关键特性230
14.3.4关于AGI的思考230
14.4从AIGC迈向AGI231
【作业】232
【课程学习与实训总结】234
附录作业参考答案238
参考文献
