- 高等教育出版社
- 9787040673746
- 1版
- 16开
- 334
内容简介
本书立足职业教育教材新形态一体化建设要求，以“赋能专业融合，拓展成长潜能”为核心导向，精心打造理论扎实、实践导向、思政融入的人工智能通识知识体系。
全书共10个模块，秉持“知识与应用并重、理论与实践结合”的编写理念，遵循职业院校学生的认知规律，由浅入深地介绍人工智能基础、神经网络与深度学习、自然语言处理、计算机视觉、AIGC、智能体、脑机接口以及人工智能伦理规范与未来发展趋势等核心内容。各模块均配套具体的应用场景案例，涵盖医疗、交通、艺术、教育等多个领域，旨在引导学生运用人工智能技术解决日常生活与工作中的实际问题，系统提升数字素养，拓宽专业视野，增强创新实践能力。
本书构建了“纸质教材—数字资源—在线课程”三位一体的立体化教材体系，配套丰富的数字化教学资源与学习支持材料，部分学习资源可通过扫描书中二维码获取，同时提供课程标准、教案、PPT课件、习题答案等完整教学资源包。与本书配套的数字课程已在“智慧职教”平台（www.icve.com.cn）上线，学习者可进行在线学习；授课教师可调用平台资源，构建个性化SPOC课程。教师如需获取配套教学资源，可通过封底的联系方式免费索取。
本书可作为职业院校、应用型本科院校人工智能通识课程教材，也可作为人工智能爱好者的自学参考书。
目录
目录
前辅文
模块一 人工智能开启智能新时代
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
1.1 人工智能概述
1.1.1 人工智能的多维内涵
1.1.2 人工智能的发展史
1.1.3 人工智能的分类
1.2 人工智能的核心要素
1.2.1 数据
1.2.2 算法
1.2.3 算力
1.3 人工智能的任务类型
1.3.1 回归任务
1.3.2 分类任务
1.3.3 聚类任务
1.4 模型构建与评估指标
1.4.1 模型的核心
1.4.2 评估指标
1.4.3 欠拟合与过拟合
1.5 机器学习
1.5.1 机器学习概述
1.5.2 机器学习的工作流程
1.5.3 机器学习的分类
【课外拓展】
【测试提升】
模块二 神经网络深度学习探索智能 深度
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
2.1 神经网络概述
2.1.1 神经网络基础与结构
2.1.2 神经网络的发展史
2.1.3 神经网络面临的挑战
2.2 关键技术
2.2.1 神经网络的工作流程
2.2.2 激活函数
2.3 前馈神经网络
2.3.1 前馈神经网络结构
2.3.2 卷积神经网络
2.4 反馈神经网络
2.4.1 反馈神经网络结构
2.4.2 循环神经网络
2.4.3 循环神经网络的变体
【课外拓展】
【测试提升】
模块三 大模型打造智能超级大脑
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
3.1 大模型概述
3.1.1 大模型的特性
3.1.2 大模型的发展史
3.1.3 大模型面临的挑战
3.2 关键技术
3.2.1 Transformer架构
3.2.2 预训练
3.2.3 监督微调
3.2.4 强化学习
3.3 深度理解与逻辑推理
3.3.1 理解能力跃迁
3.3.2 推理能力提升
3.3.3 典型应用场景
3.4 泛化能力与少样本学习
3.4.1 多任务与跨场景的协同泛化
3.4.2 小样本迁移与适配能力
3.4.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块四 多模态融合多元信息智能
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
4.1 多模态大模型概述
4.1.1 多模态数据
4.1.2 多模态大模型的发展史
4.1.3 多模态大模型面临的挑战
4.2 关键技术
4.2.1 多模态统一编码
4.2.2 多模态语义对齐
4.2.3 跨模态特征融合
4.3 与世界模型深度结合
4.3.1 助力AI深度理解世界规律
4.3.2 赋能AI提前模拟决策规避风险
4.3.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块五 自然语言处理实现机器听懂 人话
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
5.1 自然语言处理概述
5.1.1 自然语言处理的研究内容
5.1.2 自然语言处理的发展史
5.1.3 自然语言处理面临的挑战
5.2 关键技术
5.2.1 分词技术
5.2.2 关键词提取
5.2.3 词向量表示
5.3 文本分类与智能推荐
5.3.1 功能概述
5.3.2 新闻文本分类与智能推荐系统
5.3.3 典型应用场景
5.4 机器翻译与跨境服务
5.4.1 功能概述
5.4.2 中英文神经机器翻译系统
5.4.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块六 计算机视觉助力机器看见 世界
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
6.1 计算机视觉概述
6.1.1 计算机视觉的核心特征
6.1.2 计算机视觉的发展史
6.1.3 计算机视觉面临的挑战
6.2 关键技术
6.2.1 图像预处理技术
6.2.2 YOLO算法
6.2.3 OpenPose算法
6.3 图像分类
6.3.1 功能概述
6.3.2 手写数字识别
6.3.3 典型应用场景
6.4 姿态估计
6.4.1 功能概述
6.4.2 传递物品行为识别
6.4.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块七 AIGC化身创意魔法画笔
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
7.1 AIGC概述
7.1.1 AIGC的发展历程
7.1.2 AIGC面临的挑战
7.2 AIGC文本生成
7.2.1 文本生成提示词设计
7.2.2 AIGC生成专业简历
7.2.3 典型应用场景
7.3 AIGC图像生成
7.3.1 图像生成提示词设计
7.3.2 AIGC生成个人品牌形象
7.3.3 典型应用场景
7.4 AIGC视频生成
7.4.1 视频生成提示词设计
7.4.2 AIGC生成Vlog
7.4.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块八 智能体实现自主决策
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
8.1 智能体概述
8.1.1 智能体的核心特征
8.1.2 智能体的发展史
8.1.3 智能体面临的挑战
8.2 关键技术
8.2.1 预测与推理技术
8.2.2 规划与决策技术
8.3 软件智能体
8.3.1 功能概述
8.3.2 智能日程管理系统
8.3.3 典型应用场景
8.4 具身智能
8.4.1 功能概述
8.4.2 自动驾驶车辆无保护左转
8.4.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块九 脑机接口搭建人机融合 新桥梁
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
9.1 脑机接口概述
9.1.1 脑机接口的分类
9.1.2 脑机接口的发展史
9.1.3 脑机接口面临的挑战
9.2 关键技术
9.2.1 脑信号采集技术
9.2.2 信号处理与解码技术
9.2.3 交互控制与反馈糃S〗
9.3 脑机接口的单向控制功能
9.3.1 功能概述
9.3.2 非侵入式脑机实现需求沟通
9.3.3 典型应用场景
9.4 脑机接口的双向交互功能
9.4.1 功能概述
9.4.2 半侵入式脑机构造意念传导桥梁
9.4.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块十 人工智能伦理与未来发展 趋势
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
10.1 数据隐私与安全
10.1.1 核心内涵与挑战
10.1.2 主要风险与特征
10.1.3 防护技术与治理
10.1.4 典型案例与启示
10.2 算法偏见与歧视
10.2.1 核心内涵与成因
10.2.2 主要影响与应对
10.2.3 典型案例与启示
10.3 责任归属与安全
10.3.1 核心内涵与成因
10.3.2 主要影响与应对
10.3.3 典型案例与启示
10.4 就业结构与人机关系
10.4.1 核心内涵与成因
10.4.2 主要影响与应对
10.4.3 典型案例与启示
10.5 技术前沿与创新方向
10.5.1 基础模型轻量化与定制化
10.5.2 多模态融合技术
10.5.3 自主智能体发展
10.5.4 跨学科融合
10.6 产业应用与未来
10.6.1 智慧医疗
10.6.2 智慧金融
10.6.3 智能制造
10.6.4 智慧交通
【课外拓展】
【测试提升】
参考文献
前辅文
模块一 人工智能开启智能新时代
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
1.1 人工智能概述
1.1.1 人工智能的多维内涵
1.1.2 人工智能的发展史
1.1.3 人工智能的分类
1.2 人工智能的核心要素
1.2.1 数据
1.2.2 算法
1.2.3 算力
1.3 人工智能的任务类型
1.3.1 回归任务
1.3.2 分类任务
1.3.3 聚类任务
1.4 模型构建与评估指标
1.4.1 模型的核心
1.4.2 评估指标
1.4.3 欠拟合与过拟合
1.5 机器学习
1.5.1 机器学习概述
1.5.2 机器学习的工作流程
1.5.3 机器学习的分类
【课外拓展】
【测试提升】
模块二 神经网络深度学习探索智能 深度
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
2.1 神经网络概述
2.1.1 神经网络基础与结构
2.1.2 神经网络的发展史
2.1.3 神经网络面临的挑战
2.2 关键技术
2.2.1 神经网络的工作流程
2.2.2 激活函数
2.3 前馈神经网络
2.3.1 前馈神经网络结构
2.3.2 卷积神经网络
2.4 反馈神经网络
2.4.1 反馈神经网络结构
2.4.2 循环神经网络
2.4.3 循环神经网络的变体
【课外拓展】
【测试提升】
模块三 大模型打造智能超级大脑
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
3.1 大模型概述
3.1.1 大模型的特性
3.1.2 大模型的发展史
3.1.3 大模型面临的挑战
3.2 关键技术
3.2.1 Transformer架构
3.2.2 预训练
3.2.3 监督微调
3.2.4 强化学习
3.3 深度理解与逻辑推理
3.3.1 理解能力跃迁
3.3.2 推理能力提升
3.3.3 典型应用场景
3.4 泛化能力与少样本学习
3.4.1 多任务与跨场景的协同泛化
3.4.2 小样本迁移与适配能力
3.4.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块四 多模态融合多元信息智能
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
4.1 多模态大模型概述
4.1.1 多模态数据
4.1.2 多模态大模型的发展史
4.1.3 多模态大模型面临的挑战
4.2 关键技术
4.2.1 多模态统一编码
4.2.2 多模态语义对齐
4.2.3 跨模态特征融合
4.3 与世界模型深度结合
4.3.1 助力AI深度理解世界规律
4.3.2 赋能AI提前模拟决策规避风险
4.3.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块五 自然语言处理实现机器听懂 人话
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
5.1 自然语言处理概述
5.1.1 自然语言处理的研究内容
5.1.2 自然语言处理的发展史
5.1.3 自然语言处理面临的挑战
5.2 关键技术
5.2.1 分词技术
5.2.2 关键词提取
5.2.3 词向量表示
5.3 文本分类与智能推荐
5.3.1 功能概述
5.3.2 新闻文本分类与智能推荐系统
5.3.3 典型应用场景
5.4 机器翻译与跨境服务
5.4.1 功能概述
5.4.2 中英文神经机器翻译系统
5.4.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块六 计算机视觉助力机器看见 世界
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
6.1 计算机视觉概述
6.1.1 计算机视觉的核心特征
6.1.2 计算机视觉的发展史
6.1.3 计算机视觉面临的挑战
6.2 关键技术
6.2.1 图像预处理技术
6.2.2 YOLO算法
6.2.3 OpenPose算法
6.3 图像分类
6.3.1 功能概述
6.3.2 手写数字识别
6.3.3 典型应用场景
6.4 姿态估计
6.4.1 功能概述
6.4.2 传递物品行为识别
6.4.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块七 AIGC化身创意魔法画笔
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
7.1 AIGC概述
7.1.1 AIGC的发展历程
7.1.2 AIGC面临的挑战
7.2 AIGC文本生成
7.2.1 文本生成提示词设计
7.2.2 AIGC生成专业简历
7.2.3 典型应用场景
7.3 AIGC图像生成
7.3.1 图像生成提示词设计
7.3.2 AIGC生成个人品牌形象
7.3.3 典型应用场景
7.4 AIGC视频生成
7.4.1 视频生成提示词设计
7.4.2 AIGC生成Vlog
7.4.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块八 智能体实现自主决策
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
8.1 智能体概述
8.1.1 智能体的核心特征
8.1.2 智能体的发展史
8.1.3 智能体面临的挑战
8.2 关键技术
8.2.1 预测与推理技术
8.2.2 规划与决策技术
8.3 软件智能体
8.3.1 功能概述
8.3.2 智能日程管理系统
8.3.3 典型应用场景
8.4 具身智能
8.4.1 功能概述
8.4.2 自动驾驶车辆无保护左转
8.4.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块九 脑机接口搭建人机融合 新桥梁
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
9.1 脑机接口概述
9.1.1 脑机接口的分类
9.1.2 脑机接口的发展史
9.1.3 脑机接口面临的挑战
9.2 关键技术
9.2.1 脑信号采集技术
9.2.2 信号处理与解码技术
9.2.3 交互控制与反馈糃S〗
9.3 脑机接口的单向控制功能
9.3.1 功能概述
9.3.2 非侵入式脑机实现需求沟通
9.3.3 典型应用场景
9.4 脑机接口的双向交互功能
9.4.1 功能概述
9.4.2 半侵入式脑机构造意念传导桥梁
9.4.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块十 人工智能伦理与未来发展 趋势
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
10.1 数据隐私与安全
10.1.1 核心内涵与挑战
10.1.2 主要风险与特征
10.1.3 防护技术与治理
10.1.4 典型案例与启示
10.2 算法偏见与歧视
10.2.1 核心内涵与成因
10.2.2 主要影响与应对
10.2.3 典型案例与启示
10.3 责任归属与安全
10.3.1 核心内涵与成因
10.3.2 主要影响与应对
10.3.3 典型案例与启示
10.4 就业结构与人机关系
10.4.1 核心内涵与成因
10.4.2 主要影响与应对
10.4.3 典型案例与启示
10.5 技术前沿与创新方向
10.5.1 基础模型轻量化与定制化
10.5.2 多模态融合技术
10.5.3 自主智能体发展
10.5.4 跨学科融合
10.6 产业应用与未来
10.6.1 智慧医疗
10.6.2 智慧金融
10.6.3 智能制造
10.6.4 智慧交通
【课外拓展】
【测试提升】
参考文献
前辅文
模块一 人工智能开启智能新时代
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
1.1 人工智能概述
1.1.1 人工智能的多维内涵
1.1.2 人工智能的发展史
1.1.3 人工智能的分类
1.2 人工智能的核心要素
1.2.1 数据
1.2.2 算法
1.2.3 算力
1.3 人工智能的任务类型
1.3.1 回归任务
1.3.2 分类任务
1.3.3 聚类任务
1.4 模型构建与评估指标
1.4.1 模型的核心
1.4.2 评估指标
1.4.3 欠拟合与过拟合
1.5 机器学习
1.5.1 机器学习概述
1.5.2 机器学习的工作流程
1.5.3 机器学习的分类
【课外拓展】
【测试提升】
模块二 神经网络深度学习探索智能 深度
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
2.1 神经网络概述
2.1.1 神经网络基础与结构
2.1.2 神经网络的发展史
2.1.3 神经网络面临的挑战
2.2 关键技术
2.2.1 神经网络的工作流程
2.2.2 激活函数
2.3 前馈神经网络
2.3.1 前馈神经网络结构
2.3.2 卷积神经网络
2.4 反馈神经网络
2.4.1 反馈神经网络结构
2.4.2 循环神经网络
2.4.3 循环神经网络的变体
【课外拓展】
【测试提升】
模块三 大模型打造智能超级大脑
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
3.1 大模型概述
3.1.1 大模型的特性
3.1.2 大模型的发展史
3.1.3 大模型面临的挑战
3.2 关键技术
3.2.1 Transformer架构
3.2.2 预训练
3.2.3 监督微调
3.2.4 强化学习
3.3 深度理解与逻辑推理
3.3.1 理解能力跃迁
3.3.2 推理能力提升
3.3.3 典型应用场景
3.4 泛化能力与少样本学习
3.4.1 多任务与跨场景的协同泛化
3.4.2 小样本迁移与适配能力
3.4.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块四 多模态融合多元信息智能
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
4.1 多模态大模型概述
4.1.1 多模态数据
4.1.2 多模态大模型的发展史
4.1.3 多模态大模型面临的挑战
4.2 关键技术
4.2.1 多模态统一编码
4.2.2 多模态语义对齐
4.2.3 跨模态特征融合
4.3 与世界模型深度结合
4.3.1 助力AI深度理解世界规律
4.3.2 赋能AI提前模拟决策规避风险
4.3.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块五 自然语言处理实现机器听懂 人话
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
5.1 自然语言处理概述
5.1.1 自然语言处理的研究内容
5.1.2 自然语言处理的发展史
5.1.3 自然语言处理面临的挑战
5.2 关键技术
5.2.1 分词技术
5.2.2 关键词提取
5.2.3 词向量表示
5.3 文本分类与智能推荐
5.3.1 功能概述
5.3.2 新闻文本分类与智能推荐系统
5.3.3 典型应用场景
5.4 机器翻译与跨境服务
5.4.1 功能概述
5.4.2 中英文神经机器翻译系统
5.4.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块六 计算机视觉助力机器看见 世界
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
6.1 计算机视觉概述
6.1.1 计算机视觉的核心特征
6.1.2 计算机视觉的发展史
6.1.3 计算机视觉面临的挑战
6.2 关键技术
6.2.1 图像预处理技术
6.2.2 YOLO算法
6.2.3 OpenPose算法
6.3 图像分类
6.3.1 功能概述
6.3.2 手写数字识别
6.3.3 典型应用场景
6.4 姿态估计
6.4.1 功能概述
6.4.2 传递物品行为识别
6.4.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块七 AIGC化身创意魔法画笔
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
7.1 AIGC概述
7.1.1 AIGC的发展历程
7.1.2 AIGC面临的挑战
7.2 AIGC文本生成
7.2.1 文本生成提示词设计
7.2.2 AIGC生成专业简历
7.2.3 典型应用场景
7.3 AIGC图像生成
7.3.1 图像生成提示词设计
7.3.2 AIGC生成个人品牌形象
7.3.3 典型应用场景
7.4 AIGC视频生成
7.4.1 视频生成提示词设计
7.4.2 AIGC生成Vlog
7.4.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块八 智能体实现自主决策
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
8.1 智能体概述
8.1.1 智能体的核心特征
8.1.2 智能体的发展史
8.1.3 智能体面临的挑战
8.2 关键技术
8.2.1 预测与推理技术
8.2.2 规划与决策技术
8.3 软件智能体
8.3.1 功能概述
8.3.2 智能日程管理系统
8.3.3 典型应用场景
8.4 具身智能
8.4.1 功能概述
8.4.2 自动驾驶车辆无保护左转
8.4.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块九 脑机接口搭建人机融合 新桥梁
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
9.1 脑机接口概述
9.1.1 脑机接口的分类
9.1.2 脑机接口的发展史
9.1.3 脑机接口面临的挑战
9.2 关键技术
9.2.1 脑信号采集技术
9.2.2 信号处理与解码技术
9.2.3 交互控制与反馈糃S〗
9.3 脑机接口的单向控制功能
9.3.1 功能概述
9.3.2 非侵入式脑机实现需求沟通
9.3.3 典型应用场景
9.4 脑机接口的双向交互功能
9.4.1 功能概述
9.4.2 半侵入式脑机构造意念传导桥梁
9.4.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块十 人工智能伦理与未来发展 趋势
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
10.1 数据隐私与安全
10.1.1 核心内涵与挑战
10.1.2 主要风险与特征
10.1.3 防护技术与治理
10.1.4 典型案例与启示
10.2 算法偏见与歧视
10.2.1 核心内涵与成因
10.2.2 主要影响与应对
10.2.3 典型案例与启示
10.3 责任归属与安全
10.3.1 核心内涵与成因
10.3.2 主要影响与应对
10.3.3 典型案例与启示
10.4 就业结构与人机关系
10.4.1 核心内涵与成因
10.4.2 主要影响与应对
10.4.3 典型案例与启示
10.5 技术前沿与创新方向
10.5.1 基础模型轻量化与定制化
10.5.2 多模态融合技术
10.5.3 自主智能体发展
10.5.4 跨学科融合
10.6 产业应用与未来
10.6.1 智慧医疗
10.6.2 智慧金融
10.6.3 智能制造
10.6.4 智慧交通
【课外拓展】
【测试提升】
参考文献
前辅文
模块一 人工智能开启智能新时代
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
1.1 人工智能概述
1.1.1 人工智能的多维内涵
1.1.2 人工智能的发展史
1.1.3 人工智能的分类
1.2 人工智能的核心要素
1.2.1 数据
1.2.2 算法
1.2.3 算力
1.3 人工智能的任务类型
1.3.1 回归任务
1.3.2 分类任务
1.3.3 聚类任务
1.4 模型构建与评估指标
1.4.1 模型的核心
1.4.2 评估指标
1.4.3 欠拟合与过拟合
1.5 机器学习
1.5.1 机器学习概述
1.5.2 机器学习的工作流程
1.5.3 机器学习的分类
【课外拓展】
【测试提升】
模块二 神经网络深度学习探索智能 深度
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
2.1 神经网络概述
2.1.1 神经网络基础与结构
2.1.2 神经网络的发展史
2.1.3 神经网络面临的挑战
2.2 关键技术
2.2.1 神经网络的工作流程
2.2.2 激活函数
2.3 前馈神经网络
2.3.1 前馈神经网络结构
2.3.2 卷积神经网络
2.4 反馈神经网络
2.4.1 反馈神经网络结构
2.4.2 循环神经网络
2.4.3 循环神经网络的变体
【课外拓展】
【测试提升】
模块三 大模型打造智能超级大脑
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
3.1 大模型概述
3.1.1 大模型的特性
3.1.2 大模型的发展史
3.1.3 大模型面临的挑战
3.2 关键技术
3.2.1 Transformer架构
3.2.2 预训练
3.2.3 监督微调
3.2.4 强化学习
3.3 深度理解与逻辑推理
3.3.1 理解能力跃迁
3.3.2 推理能力提升
3.3.3 典型应用场景
3.4 泛化能力与少样本学习
3.4.1 多任务与跨场景的协同泛化
3.4.2 小样本迁移与适配能力
3.4.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块四 多模态融合多元信息智能
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
4.1 多模态大模型概述
4.1.1 多模态数据
4.1.2 多模态大模型的发展史
4.1.3 多模态大模型面临的挑战
4.2 关键技术
4.2.1 多模态统一编码
4.2.2 多模态语义对齐
4.2.3 跨模态特征融合
4.3 与世界模型深度结合
4.3.1 助力AI深度理解世界规律
4.3.2 赋能AI提前模拟决策规避风险
4.3.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块五 自然语言处理实现机器听懂 人话
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
5.1 自然语言处理概述
5.1.1 自然语言处理的研究内容
5.1.2 自然语言处理的发展史
5.1.3 自然语言处理面临的挑战
5.2 关键技术
5.2.1 分词技术
5.2.2 关键词提取
5.2.3 词向量表示
5.3 文本分类与智能推荐
5.3.1 功能概述
5.3.2 新闻文本分类与智能推荐系统
5.3.3 典型应用场景
5.4 机器翻译与跨境服务
5.4.1 功能概述
5.4.2 中英文神经机器翻译系统
5.4.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块六 计算机视觉助力机器看见 世界
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
6.1 计算机视觉概述
6.1.1 计算机视觉的核心特征
6.1.2 计算机视觉的发展史
6.1.3 计算机视觉面临的挑战
6.2 关键技术
6.2.1 图像预处理技术
6.2.2 YOLO算法
6.2.3 OpenPose算法
6.3 图像分类
6.3.1 功能概述
6.3.2 手写数字识别
6.3.3 典型应用场景
6.4 姿态估计
6.4.1 功能概述
6.4.2 传递物品行为识别
6.4.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块七 AIGC化身创意魔法画笔
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
7.1 AIGC概述
7.1.1 AIGC的发展历程
7.1.2 AIGC面临的挑战
7.2 AIGC文本生成
7.2.1 文本生成提示词设计
7.2.2 AIGC生成专业简历
7.2.3 典型应用场景
7.3 AIGC图像生成
7.3.1 图像生成提示词设计
7.3.2 AIGC生成个人品牌形象
7.3.3 典型应用场景
7.4 AIGC视频生成
7.4.1 视频生成提示词设计
7.4.2 AIGC生成Vlog
7.4.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块八 智能体实现自主决策
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
8.1 智能体概述
8.1.1 智能体的核心特征
8.1.2 智能体的发展史
8.1.3 智能体面临的挑战
8.2 关键技术
8.2.1 预测与推理技术
8.2.2 规划与决策技术
8.3 软件智能体
8.3.1 功能概述
8.3.2 智能日程管理系统
8.3.3 典型应用场景
8.4 具身智能
8.4.1 功能概述
8.4.2 自动驾驶车辆无保护左转
8.4.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块九 脑机接口搭建人机融合 新桥梁
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
9.1 脑机接口概述
9.1.1 脑机接口的分类
9.1.2 脑机接口的发展史
9.1.3 脑机接口面临的挑战
9.2 关键技术
9.2.1 脑信号采集技术
9.2.2 信号处理与解码技术
9.2.3 交互控制与反馈糃S〗
9.3 脑机接口的单向控制功能
9.3.1 功能概述
9.3.2 非侵入式脑机实现需求沟通
9.3.3 典型应用场景
9.4 脑机接口的双向交互功能
9.4.1 功能概述
9.4.2 半侵入式脑机构造意念传导桥梁
9.4.3 典型应用场景
【课外拓展】
【测试提升】
模块十 人工智能伦理与未来发展 趋势
【情景导入】
【学习目标】
【知识必备】
10.1 数据隐私与安全
10.1.1 核心内涵与挑战
10.1.2 主要风险与特征
10.1.3 防护技术与治理
10.1.4 典型案例与启示
10.2 算法偏见与歧视
10.2.1 核心内涵与成因
10.2.2 主要影响与应对
10.2.3 典型案例与启示
10.3 责任归属与安全
10.3.1 核心内涵与成因
10.3.2 主要影响与应对
10.3.3 典型案例与启示
10.4 就业结构与人机关系
10.4.1 核心内涵与成因
10.4.2 主要影响与应对
10.4.3 典型案例与启示
10.5 技术前沿与创新方向
10.5.1 基础模型轻量化与定制化
10.5.2 多模态融合技术
10.5.3 自主智能体发展
10.5.4 跨学科融合
10.6 产业应用与未来
10.6.1 智慧医疗
10.6.2 智慧金融
10.6.3 智能制造
10.6.4 智慧交通
【课外拓展】
【测试提升】
参考文献
