人工智能基础与应用教程
定价：￥49.00
作者： 倪冬冬主编；王思秀，朱义鑫，徐春，依不拉音·吾斯曼副主编
出版社：高等教育出版社
- 高等教育出版社
- 9787040675016
- 1版
- 16开
- 410
内容简介
本书是顺应智能时代发展需求，面向高等学校通识教育编写的人工智能基础与应用教程。全书共十章，分为AI基础篇、AI实践篇与AI创新创业篇，内容涵盖计算机基础概述、人工智能概述、人工智能生态、大模型与人工智能、AIGC应用、智能体、AI办公、人工智能对社会的影响、人工智能与创新创业、人工智能伦理。
本书结构清晰，内容翔实，案例丰富，注重理论阐述与实际应用相结合，配套大量实战任务（如DeepSeek部署、AI阅读与写作等），旨在帮助读者系统构建人工智能知识体系，理解其技术原理、发展趋势与社会影响。通过学习，读者可掌握人工智能的基本概念与核心思维，建立“AI+专业”的跨界视角，提升利用AI解决实际问题的能力，并关注人工智能伦理与治理议题。
本书适用于高等学校各类专业的人工智能通识课程教学，也可作为社会读者了解人工智能的普及读本。
目录
目录
前辅文
AI基础篇
第1章 计算机基础概述
1.1 计算机基础知识
1.1.1 计算机的概念
1.1.2 计算机的发展历程
1.1.3 计算机的分类与性能指标
1.1.4 计算机的应用领域
1.2 计算机系统与安全
1.2.1 计算机系统的组成
1.2.2 操作系统基础
1.2.3 计算机安全与防护
1.3 计算机网络基础
1.3.1 计算机网络的概念与功能
1.3.2 计算机网络的分类与拓扑结构
1.3.3 网络协议与体系结构（TCP/IP）
1.3.4 互联网及其应用服务
1.3.5 现代网络技术与人工智能的协同
1.4 数字时代与数字经济
1.4.1 数字时代的内涵与演进特征
1.4.2 数字经济的概念与构成体系
1.4.3 数据要素：数字经济的“新石油”
1.4.4 数字化转型的路径与AI的驱动作用
1.5 计算思维
1.5.1 计算思维的定义与核心本质
1.5.2 计算思维的四个核心维度
1.5.3 计算思维与人工智能的内在逻辑
1.6 本章小结
任务一：打字练习
第2章 人工智能概述
2.1 什么是人工智能
2.1.1 人工智能的科学定义
2.1.2 人工智能的核心流派与观点
2.1.3 从“程序控制”到“自主学习”
2.1.4 人工智能的分类
2.2 人工智能发展简史
2.2.1 黎明破晓期：从哲学幻想至达特茅斯会议
2.2.2 逻辑与规则的起伏：第一次黄金期与寒冬
2.2.3 联结主义的复兴与挑战：第二次黄金期与寒冬
2.2.4 深度学习与大模型时代：爆发式增长期（2006 年至今）
2.3 人工智能的主要特征
2.3.1 自主学习与自我演化
2.3.2 强大的感知与模式识别
2.3.3 高效的数据处理与预测决策
2.3.4 人机协作与交互增强
2.4 人工智能的重要意义
2.4.1 生产力的新质跃迁：从“自动化”到“智能化”
2.4.2 科研范式的加速器：AI for Science（AI4S）
2.4.3 社会难题的破局点：应对全球性复杂挑战
2.4.4 人的自由与全面发展：赋能个体创造力
2.5 人工智能应用
2.5.1 智慧生活：穿梭于日常的隐形助手
2.5.2 智慧产业：重塑经济脉络的硬核力量
2.5.3 智慧政务与安全：数字化治理的神经系统
2.5.4 智慧文化与娱乐：打破现实与虚拟的边界
2.6 人工智能思维
2.6.1 数据驱动与概率思维
2.6.2 模块化与算法化思维
2.6.3 边界感与人机协作思维
2.7 人工智能的学习建议
2.7.1 跨界连接：建立“AI+专业”的知识版图
2.7.2 实践导向：从“使用者”进化为“协作者”
2.7.3 审慎前行：培养批判性思维与终身学习意识
2.8 本章小结
任务二：AI搜索
第3章 人工智能生态
3.1 大数据：智能时代的“石油”与“矿藏”
3.1.1 重新定义数据：从“抽样”到“全量”
3.1.2 大数据的“炼金术”：从原始碎片到决策情报
3.1.3 大数据与AI的共生：喂饱算法的“养料”
3.1.4 数据安全与伦理：算法背后的“隐形钥匙”
3.2 物联网：人工智能的“感觉器官”
3.2.1 万物互联：从“互联网”到“物联网”
3.2.2 神经系统：物联网的三层架构
3.2.3 智联网（AIoT）：当传感器有了“大脑”
3.2.4 场景赋能：身边的智慧时空
3.3 云计算：智能时代的“算力发电厂”
3.3.1 智力的“自来水”：初识云计算
3.3.2 “按需取用”的艺术：云的三种服务模式
3.3.3 云端大脑：为什么人工智能离不开云计算？
3.3.4 云端安全与未来：算力触手可及
3.4 区块链：数字世界的“信任机器”
3.4.1 谁在记账？从“中心化”到“去中心化”
3.4.2 区块与链：环环相扣的“数字锁”
3.4.3 智能合约：自动执行的“铁律”
3.4.4 区块链+AI：为数据穿上“防弹衣”
3.5 机器学习：让机器“自学成才”
3.5.1 范式转换：从“喂指令”到“喂数据”
3.5.2 学习的三种姿势：监督学习、无监督学习与强化学习
3.5.3 深度学习：模仿大脑的“超级逻辑泵”
3.5.4 算法偏见与公平：当机器学到了“坏习惯”
3.6 元宇宙：虚实融合的未来空间
3.6.1 什么是元宇宙？从《头号玩家》说到数字孪生
3.6.2 元宇宙的“六根支柱”：BIGANT技术群
3.6.3 场景应用：不只是游戏，更是生产力
3.6.4 现实与虚拟的边界：伦理、法律与数字沉迷
3.7 具身智能：让AI拥有“身体”
3.7.1 什么是具身智能？从“缸中之脑”到“行走的智慧”
3.7.2 具身智能的结构：大脑、小脑与感知系统
3.7.3 进化之路：从工厂机械臂到人形机器人
3.7.4 具身智能的影响：物理世界的生产力革命
3.8 本章小结
第4章 大模型与人工智能
4.1 大模型概述：通往通用智能的阶梯
4.1.1 什么是大模型：AI界的“全能博学家”
4.1.2 大模型的特点：从“量变”到“质变”
4.1.3 大模型的分类：认清AI家族的成员
4.1.4 大模型的基本原理：AI是如何“思考”的？
4.1.5 大模型的成本：金钱堆出来的“数字奇迹”
4.2 大模型的影响：从实验室走向职场
4.2.1 谁在引领变革？主流大模型产品矩阵
4.2.2 赋能百业：大模型如何改变我们的工作与学习
4.2.3 繁荣背后的阴影：大模型的挑战与未来发展
4.3 大模型中的提示词：与AI沟通的艺术
4.3.1 提示词工程概述：从“聊天”到“指令”
4.3.2 核心要素与原则：写好提示词的“黄金法则”
4.3.3 进阶技术：让AI像人类一样思考
4.3.4 结构化框架与实战：职场通用的“提示词万能表”
4.4 本章小结
任务三：大模型部署——以DeepSeek为例
任务四：与大模型对话——以DeepSeek为例
AI实践篇
第5章 AIGC应用
5.1 AIGC概述：内容生产的范式革命
5.1.1 什么是AIGC：理解“生成”的力量
5.1.2 生产力的三级跳：从PGC、UGC到AIGC
5.1.3 AIGC的核心特质：低门槛、高效率与无限创意
5.1.4 协作新范式：人类作为“导演”的时代
5.2 多模态实战：AIGC的全场景赋能
5.2.1 静态创作：从文本秘书到视觉工坊
5.2.2 声影与虚实：音视频创作与数字人技术
5.2.3 跨学科实践：AIGC赋能你的专业成长
5.3 负责任的创造：AIGC的伦理、版权与未来
5.4 本章小结
任务五：AI阅读与写作
任务六：AI作图
任务七：AI音频
任务八：AI视频
任务九：AI数据分析
任务十：AI笔记
第6章 智能体
6.1 初识智能体：为什么它是AI的终极形态？
6.1.1 从“只会聊”到“真正做”：AI能力的跨越
6.1.2 智能体的“拟人”结构：给大脑装上五官与手脚
6.1.3 “数字助理”与“智能体”：理解自主性的边界
6.1.4 为什么是终极形态：通往通用人工智能（AGI）的桥梁
6.2 智能体的“大脑”与“四肢”：核心架构设计
6.2.1 核心大脑：大模型如何充当“指挥官”
6.2.2 规划能力：从“一步到位”到“步步为营”
6.2.3 记忆系统：像人类一样拥有“记事本”
6.2.4 工具使用：打破次元壁的“数字义肢”
6.3 场景大观：智能体如何重塑各专业领域
6.4 协同与进化：多智能体系统与未来工作模式
6.5 本章小结
任务十一：夸夸机器人
任务十二：文言今译助手
第7章 AI办公
7.1 文档革命：AI辅助的智能写作与深度阅读
7.2 表格进化：AI驱动的数据分析与自动化
7.3 演示升级：AI助力的高效PPT策划与设计
7.4 流程再造：AI办公的新范式与未来趋势
7.5 本章小结
任务十三：OfficeAI Word应用
任务十四：OfficeAI Excel应用
任务十五：AI制作PPT
AI创新创业篇
第8章 人工智能对社会的影响
8.1 人工智能重新定义工作：变革、机遇与转型
8.1.1 职业版图的“消”与“长”：结构性就业变革
8.1.2 岗位任务的“解构”与“重组”：人机协作的新范式
8.1.3 从“技能导向”到“思维导向”：人才评价标准的位移
8.1.4 终身学习与职业韧性：应对不确定性的未来
8.2 人工智能赋能学生发展：从“被动受教”到“主动进化”
8.2.1 学习范式的重塑：打造“千人千面”的超级私教
8.2.2 综合素养的跃迁：全学科通识能力的“外挂”
8.2.3 职业发展的“数字罗盘”：精准规划与能力对标
8.3 本章小结
第9章 人工智能与创新创业
9.1 人工智能产业：生态结构与价值链条
9.1.1 产业链全景图：基础层、技术层与应用层
9.1.2 产业驱动双引擎：大模型生态与开源社区
9.1.3 区域布局与未来机遇：全球视野下的中国力量
9.2 人工智能创新创业项目
9.2.1 需求发现：寻找“AI+专业”的真痛点
9.2.2 原型开发：利用低代码与开源工具快速“起步”
9.2.3 价值评估：AI创业项目的可行性与伦理审查
9.3 人工智能驱动的商业模式
9.4 本章小结
第10章 人工智能伦理
10.1 算法阴影：AI带来的伦理挑战
10.2 责任博弈：人机关系的权利与义务
10.3 价值共识：人工智能伦理的基本原则
10.4 智能治理：共同构建人类命运共同体
10.5 本章小结
前辅文
AI基础篇
第1章 计算机基础概述
1.1 计算机基础知识
1.1.1 计算机的概念
1.1.2 计算机的发展历程
1.1.3 计算机的分类与性能指标
1.1.4 计算机的应用领域
1.2 计算机系统与安全
1.2.1 计算机系统的组成
1.2.2 操作系统基础
1.2.3 计算机安全与防护
1.3 计算机网络基础
1.3.1 计算机网络的概念与功能
1.3.2 计算机网络的分类与拓扑结构
1.3.3 网络协议与体系结构（TCP/IP）
1.3.4 互联网及其应用服务
1.3.5 现代网络技术与人工智能的协同
1.4 数字时代与数字经济
1.4.1 数字时代的内涵与演进特征
1.4.2 数字经济的概念与构成体系
1.4.3 数据要素：数字经济的“新石油”
1.4.4 数字化转型的路径与AI的驱动作用
1.5 计算思维
1.5.1 计算思维的定义与核心本质
1.5.2 计算思维的四个核心维度
1.5.3 计算思维与人工智能的内在逻辑
1.6 本章小结
任务一：打字练习
第2章 人工智能概述
2.1 什么是人工智能
2.1.1 人工智能的科学定义
2.1.2 人工智能的核心流派与观点
2.1.3 从“程序控制”到“自主学习”
2.1.4 人工智能的分类
2.2 人工智能发展简史
2.2.1 黎明破晓期：从哲学幻想至达特茅斯会议
2.2.2 逻辑与规则的起伏：第一次黄金期与寒冬
2.2.3 联结主义的复兴与挑战：第二次黄金期与寒冬
2.2.4 深度学习与大模型时代：爆发式增长期（2006 年至今）
2.3 人工智能的主要特征
2.3.1 自主学习与自我演化
2.3.2 强大的感知与模式识别
2.3.3 高效的数据处理与预测决策
2.3.4 人机协作与交互增强
2.4 人工智能的重要意义
2.4.1 生产力的新质跃迁：从“自动化”到“智能化”
2.4.2 科研范式的加速器：AI for Science（AI4S）
2.4.3 社会难题的破局点：应对全球性复杂挑战
2.4.4 人的自由与全面发展：赋能个体创造力
2.5 人工智能应用
2.5.1 智慧生活：穿梭于日常的隐形助手
2.5.2 智慧产业：重塑经济脉络的硬核力量
2.5.3 智慧政务与安全：数字化治理的神经系统
2.5.4 智慧文化与娱乐：打破现实与虚拟的边界
2.6 人工智能思维
2.6.1 数据驱动与概率思维
2.6.2 模块化与算法化思维
2.6.3 边界感与人机协作思维
2.7 人工智能的学习建议
2.7.1 跨界连接：建立“AI+专业”的知识版图
2.7.2 实践导向：从“使用者”进化为“协作者”
2.7.3 审慎前行：培养批判性思维与终身学习意识
2.8 本章小结
任务二：AI搜索
第3章 人工智能生态
3.1 大数据：智能时代的“石油”与“矿藏”
3.1.1 重新定义数据：从“抽样”到“全量”
3.1.2 大数据的“炼金术”：从原始碎片到决策情报
3.1.3 大数据与AI的共生：喂饱算法的“养料”
3.1.4 数据安全与伦理：算法背后的“隐形钥匙”
3.2 物联网：人工智能的“感觉器官”
3.2.1 万物互联：从“互联网”到“物联网”
3.2.2 神经系统：物联网的三层架构
3.2.3 智联网（AIoT）：当传感器有了“大脑”
3.2.4 场景赋能：身边的智慧时空
3.3 云计算：智能时代的“算力发电厂”
3.3.1 智力的“自来水”：初识云计算
3.3.2 “按需取用”的艺术：云的三种服务模式
3.3.3 云端大脑：为什么人工智能离不开云计算？
3.3.4 云端安全与未来：算力触手可及
3.4 区块链：数字世界的“信任机器”
3.4.1 谁在记账？从“中心化”到“去中心化”
3.4.2 区块与链：环环相扣的“数字锁”
3.4.3 智能合约：自动执行的“铁律”
3.4.4 区块链+AI：为数据穿上“防弹衣”
3.5 机器学习：让机器“自学成才”
3.5.1 范式转换：从“喂指令”到“喂数据”
3.5.2 学习的三种姿势：监督学习、无监督学习与强化学习
3.5.3 深度学习：模仿大脑的“超级逻辑泵”
3.5.4 算法偏见与公平：当机器学到了“坏习惯”
3.6 元宇宙：虚实融合的未来空间
3.6.1 什么是元宇宙？从《头号玩家》说到数字孪生
3.6.2 元宇宙的“六根支柱”：BIGANT技术群
3.6.3 场景应用：不只是游戏，更是生产力
3.6.4 现实与虚拟的边界：伦理、法律与数字沉迷
3.7 具身智能：让AI拥有“身体”
3.7.1 什么是具身智能？从“缸中之脑”到“行走的智慧”
3.7.2 具身智能的结构：大脑、小脑与感知系统
3.7.3 进化之路：从工厂机械臂到人形机器人
3.7.4 具身智能的影响：物理世界的生产力革命
3.8 本章小结
第4章 大模型与人工智能
4.1 大模型概述：通往通用智能的阶梯
4.1.1 什么是大模型：AI界的“全能博学家”
4.1.2 大模型的特点：从“量变”到“质变”
4.1.3 大模型的分类：认清AI家族的成员
4.1.4 大模型的基本原理：AI是如何“思考”的？
4.1.5 大模型的成本：金钱堆出来的“数字奇迹”
4.2 大模型的影响：从实验室走向职场
4.2.1 谁在引领变革？主流大模型产品矩阵
4.2.2 赋能百业：大模型如何改变我们的工作与学习
4.2.3 繁荣背后的阴影：大模型的挑战与未来发展
4.3 大模型中的提示词：与AI沟通的艺术
4.3.1 提示词工程概述：从“聊天”到“指令”
4.3.2 核心要素与原则：写好提示词的“黄金法则”
4.3.3 进阶技术：让AI像人类一样思考
4.3.4 结构化框架与实战：职场通用的“提示词万能表”
4.4 本章小结
任务三：大模型部署——以DeepSeek为例
任务四：与大模型对话——以DeepSeek为例
AI实践篇
第5章 AIGC应用
5.1 AIGC概述：内容生产的范式革命
5.1.1 什么是AIGC：理解“生成”的力量
5.1.2 生产力的三级跳：从PGC、UGC到AIGC
5.1.3 AIGC的核心特质：低门槛、高效率与无限创意
5.1.4 协作新范式：人类作为“导演”的时代
5.2 多模态实战：AIGC的全场景赋能
5.2.1 静态创作：从文本秘书到视觉工坊
5.2.2 声影与虚实：音视频创作与数字人技术
5.2.3 跨学科实践：AIGC赋能你的专业成长
5.3 负责任的创造：AIGC的伦理、版权与未来
5.4 本章小结
任务五：AI阅读与写作
任务六：AI作图
任务七：AI音频
任务八：AI视频
任务九：AI数据分析
任务十：AI笔记
第6章 智能体
6.1 初识智能体：为什么它是AI的终极形态？
6.1.1 从“只会聊”到“真正做”：AI能力的跨越
6.1.2 智能体的“拟人”结构：给大脑装上五官与手脚
6.1.3 “数字助理”与“智能体”：理解自主性的边界
6.1.4 为什么是终极形态：通往通用人工智能（AGI）的桥梁
6.2 智能体的“大脑”与“四肢”：核心架构设计
6.2.1 核心大脑：大模型如何充当“指挥官”
6.2.2 规划能力：从“一步到位”到“步步为营”
6.2.3 记忆系统：像人类一样拥有“记事本”
6.2.4 工具使用：打破次元壁的“数字义肢”
6.3 场景大观：智能体如何重塑各专业领域
6.4 协同与进化：多智能体系统与未来工作模式
6.5 本章小结
任务十一：夸夸机器人
任务十二：文言今译助手
第7章 AI办公
7.1 文档革命：AI辅助的智能写作与深度阅读
7.2 表格进化：AI驱动的数据分析与自动化
7.3 演示升级：AI助力的高效PPT策划与设计
7.4 流程再造：AI办公的新范式与未来趋势
7.5 本章小结
任务十三：OfficeAI Word应用
任务十四：OfficeAI Excel应用
任务十五：AI制作PPT
AI创新创业篇
第8章 人工智能对社会的影响
8.1 人工智能重新定义工作：变革、机遇与转型
8.1.1 职业版图的“消”与“长”：结构性就业变革
8.1.2 岗位任务的“解构”与“重组”：人机协作的新范式
8.1.3 从“技能导向”到“思维导向”：人才评价标准的位移
8.1.4 终身学习与职业韧性：应对不确定性的未来
8.2 人工智能赋能学生发展：从“被动受教”到“主动进化”
8.2.1 学习范式的重塑：打造“千人千面”的超级私教
8.2.2 综合素养的跃迁：全学科通识能力的“外挂”
8.2.3 职业发展的“数字罗盘”：精准规划与能力对标
8.3 本章小结
第9章 人工智能与创新创业
9.1 人工智能产业：生态结构与价值链条
9.1.1 产业链全景图：基础层、技术层与应用层
9.1.2 产业驱动双引擎：大模型生态与开源社区
9.1.3 区域布局与未来机遇：全球视野下的中国力量
9.2 人工智能创新创业项目
9.2.1 需求发现：寻找“AI+专业”的真痛点
9.2.2 原型开发：利用低代码与开源工具快速“起步”
9.2.3 价值评估：AI创业项目的可行性与伦理审查
9.3 人工智能驱动的商业模式
9.4 本章小结
第10章 人工智能伦理
10.1 算法阴影：AI带来的伦理挑战
10.2 责任博弈：人机关系的权利与义务
10.3 价值共识：人工智能伦理的基本原则
10.4 智能治理：共同构建人类命运共同体
10.5 本章小结
前辅文
AI基础篇
第1章 计算机基础概述
1.1 计算机基础知识
1.1.1 计算机的概念
1.1.2 计算机的发展历程
1.1.3 计算机的分类与性能指标
1.1.4 计算机的应用领域
1.2 计算机系统与安全
1.2.1 计算机系统的组成
1.2.2 操作系统基础
1.2.3 计算机安全与防护
1.3 计算机网络基础
1.3.1 计算机网络的概念与功能
1.3.2 计算机网络的分类与拓扑结构
1.3.3 网络协议与体系结构（TCP/IP）
1.3.4 互联网及其应用服务
1.3.5 现代网络技术与人工智能的协同
1.4 数字时代与数字经济
1.4.1 数字时代的内涵与演进特征
1.4.2 数字经济的概念与构成体系
1.4.3 数据要素：数字经济的“新石油”
1.4.4 数字化转型的路径与AI的驱动作用
1.5 计算思维
1.5.1 计算思维的定义与核心本质
1.5.2 计算思维的四个核心维度
1.5.3 计算思维与人工智能的内在逻辑
1.6 本章小结
任务一：打字练习
第2章 人工智能概述
2.1 什么是人工智能
2.1.1 人工智能的科学定义
2.1.2 人工智能的核心流派与观点
2.1.3 从“程序控制”到“自主学习”
2.1.4 人工智能的分类
2.2 人工智能发展简史
2.2.1 黎明破晓期：从哲学幻想至达特茅斯会议
2.2.2 逻辑与规则的起伏：第一次黄金期与寒冬
2.2.3 联结主义的复兴与挑战：第二次黄金期与寒冬
2.2.4 深度学习与大模型时代：爆发式增长期（2006 年至今）
2.3 人工智能的主要特征
2.3.1 自主学习与自我演化
2.3.2 强大的感知与模式识别
2.3.3 高效的数据处理与预测决策
2.3.4 人机协作与交互增强
2.4 人工智能的重要意义
2.4.1 生产力的新质跃迁：从“自动化”到“智能化”
2.4.2 科研范式的加速器：AI for Science（AI4S）
2.4.3 社会难题的破局点：应对全球性复杂挑战
2.4.4 人的自由与全面发展：赋能个体创造力
2.5 人工智能应用
2.5.1 智慧生活：穿梭于日常的隐形助手
2.5.2 智慧产业：重塑经济脉络的硬核力量
2.5.3 智慧政务与安全：数字化治理的神经系统
2.5.4 智慧文化与娱乐：打破现实与虚拟的边界
2.6 人工智能思维
2.6.1 数据驱动与概率思维
2.6.2 模块化与算法化思维
2.6.3 边界感与人机协作思维
2.7 人工智能的学习建议
2.7.1 跨界连接：建立“AI+专业”的知识版图
2.7.2 实践导向：从“使用者”进化为“协作者”
2.7.3 审慎前行：培养批判性思维与终身学习意识
2.8 本章小结
任务二：AI搜索
第3章 人工智能生态
3.1 大数据：智能时代的“石油”与“矿藏”
3.1.1 重新定义数据：从“抽样”到“全量”
3.1.2 大数据的“炼金术”：从原始碎片到决策情报
3.1.3 大数据与AI的共生：喂饱算法的“养料”
3.1.4 数据安全与伦理：算法背后的“隐形钥匙”
3.2 物联网：人工智能的“感觉器官”
3.2.1 万物互联：从“互联网”到“物联网”
3.2.2 神经系统：物联网的三层架构
3.2.3 智联网（AIoT）：当传感器有了“大脑”
3.2.4 场景赋能：身边的智慧时空
3.3 云计算：智能时代的“算力发电厂”
3.3.1 智力的“自来水”：初识云计算
3.3.2 “按需取用”的艺术：云的三种服务模式
3.3.3 云端大脑：为什么人工智能离不开云计算？
3.3.4 云端安全与未来：算力触手可及
3.4 区块链：数字世界的“信任机器”
3.4.1 谁在记账？从“中心化”到“去中心化”
3.4.2 区块与链：环环相扣的“数字锁”
3.4.3 智能合约：自动执行的“铁律”
3.4.4 区块链+AI：为数据穿上“防弹衣”
3.5 机器学习：让机器“自学成才”
3.5.1 范式转换：从“喂指令”到“喂数据”
3.5.2 学习的三种姿势：监督学习、无监督学习与强化学习
3.5.3 深度学习：模仿大脑的“超级逻辑泵”
3.5.4 算法偏见与公平：当机器学到了“坏习惯”
3.6 元宇宙：虚实融合的未来空间
3.6.1 什么是元宇宙？从《头号玩家》说到数字孪生
3.6.2 元宇宙的“六根支柱”：BIGANT技术群
3.6.3 场景应用：不只是游戏，更是生产力
3.6.4 现实与虚拟的边界：伦理、法律与数字沉迷
3.7 具身智能：让AI拥有“身体”
3.7.1 什么是具身智能？从“缸中之脑”到“行走的智慧”
3.7.2 具身智能的结构：大脑、小脑与感知系统
3.7.3 进化之路：从工厂机械臂到人形机器人
3.7.4 具身智能的影响：物理世界的生产力革命
3.8 本章小结
第4章 大模型与人工智能
4.1 大模型概述：通往通用智能的阶梯
4.1.1 什么是大模型：AI界的“全能博学家”
4.1.2 大模型的特点：从“量变”到“质变”
4.1.3 大模型的分类：认清AI家族的成员
4.1.4 大模型的基本原理：AI是如何“思考”的？
4.1.5 大模型的成本：金钱堆出来的“数字奇迹”
4.2 大模型的影响：从实验室走向职场
4.2.1 谁在引领变革？主流大模型产品矩阵
4.2.2 赋能百业：大模型如何改变我们的工作与学习
4.2.3 繁荣背后的阴影：大模型的挑战与未来发展
4.3 大模型中的提示词：与AI沟通的艺术
4.3.1 提示词工程概述：从“聊天”到“指令”
4.3.2 核心要素与原则：写好提示词的“黄金法则”
4.3.3 进阶技术：让AI像人类一样思考
4.3.4 结构化框架与实战：职场通用的“提示词万能表”
4.4 本章小结
任务三：大模型部署——以DeepSeek为例
任务四：与大模型对话——以DeepSeek为例
AI实践篇
第5章 AIGC应用
5.1 AIGC概述：内容生产的范式革命
5.1.1 什么是AIGC：理解“生成”的力量
5.1.2 生产力的三级跳：从PGC、UGC到AIGC
5.1.3 AIGC的核心特质：低门槛、高效率与无限创意
5.1.4 协作新范式：人类作为“导演”的时代
5.2 多模态实战：AIGC的全场景赋能
5.2.1 静态创作：从文本秘书到视觉工坊
5.2.2 声影与虚实：音视频创作与数字人技术
5.2.3 跨学科实践：AIGC赋能你的专业成长
5.3 负责任的创造：AIGC的伦理、版权与未来
5.4 本章小结
任务五：AI阅读与写作
任务六：AI作图
任务七：AI音频
任务八：AI视频
任务九：AI数据分析
任务十：AI笔记
第6章 智能体
6.1 初识智能体：为什么它是AI的终极形态？
6.1.1 从“只会聊”到“真正做”：AI能力的跨越
6.1.2 智能体的“拟人”结构：给大脑装上五官与手脚
6.1.3 “数字助理”与“智能体”：理解自主性的边界
6.1.4 为什么是终极形态：通往通用人工智能（AGI）的桥梁
6.2 智能体的“大脑”与“四肢”：核心架构设计
6.2.1 核心大脑：大模型如何充当“指挥官”
6.2.2 规划能力：从“一步到位”到“步步为营”
6.2.3 记忆系统：像人类一样拥有“记事本”
6.2.4 工具使用：打破次元壁的“数字义肢”
6.3 场景大观：智能体如何重塑各专业领域
6.4 协同与进化：多智能体系统与未来工作模式
6.5 本章小结
任务十一：夸夸机器人
任务十二：文言今译助手
第7章 AI办公
7.1 文档革命：AI辅助的智能写作与深度阅读
7.2 表格进化：AI驱动的数据分析与自动化
7.3 演示升级：AI助力的高效PPT策划与设计
7.4 流程再造：AI办公的新范式与未来趋势
7.5 本章小结
任务十三：OfficeAI Word应用
任务十四：OfficeAI Excel应用
任务十五：AI制作PPT
AI创新创业篇
第8章 人工智能对社会的影响
8.1 人工智能重新定义工作：变革、机遇与转型
8.1.1 职业版图的“消”与“长”：结构性就业变革
8.1.2 岗位任务的“解构”与“重组”：人机协作的新范式
8.1.3 从“技能导向”到“思维导向”：人才评价标准的位移
8.1.4 终身学习与职业韧性：应对不确定性的未来
8.2 人工智能赋能学生发展：从“被动受教”到“主动进化”
8.2.1 学习范式的重塑：打造“千人千面”的超级私教
8.2.2 综合素养的跃迁：全学科通识能力的“外挂”
8.2.3 职业发展的“数字罗盘”：精准规划与能力对标
8.3 本章小结
第9章 人工智能与创新创业
9.1 人工智能产业：生态结构与价值链条
9.1.1 产业链全景图：基础层、技术层与应用层
9.1.2 产业驱动双引擎：大模型生态与开源社区
9.1.3 区域布局与未来机遇：全球视野下的中国力量
9.2 人工智能创新创业项目
9.2.1 需求发现：寻找“AI+专业”的真痛点
9.2.2 原型开发：利用低代码与开源工具快速“起步”
9.2.3 价值评估：AI创业项目的可行性与伦理审查
9.3 人工智能驱动的商业模式
9.4 本章小结
第10章 人工智能伦理
10.1 算法阴影：AI带来的伦理挑战
10.2 责任博弈：人机关系的权利与义务
10.3 价值共识：人工智能伦理的基本原则
10.4 智能治理：共同构建人类命运共同体
10.5 本章小结
前辅文
AI基础篇
第1章 计算机基础概述
1.1 计算机基础知识
1.1.1 计算机的概念
1.1.2 计算机的发展历程
1.1.3 计算机的分类与性能指标
1.1.4 计算机的应用领域
1.2 计算机系统与安全
1.2.1 计算机系统的组成
1.2.2 操作系统基础
1.2.3 计算机安全与防护
1.3 计算机网络基础
1.3.1 计算机网络的概念与功能
1.3.2 计算机网络的分类与拓扑结构
1.3.3 网络协议与体系结构（TCP/IP）
1.3.4 互联网及其应用服务
1.3.5 现代网络技术与人工智能的协同
1.4 数字时代与数字经济
1.4.1 数字时代的内涵与演进特征
1.4.2 数字经济的概念与构成体系
1.4.3 数据要素：数字经济的“新石油”
1.4.4 数字化转型的路径与AI的驱动作用
1.5 计算思维
1.5.1 计算思维的定义与核心本质
1.5.2 计算思维的四个核心维度
1.5.3 计算思维与人工智能的内在逻辑
1.6 本章小结
任务一：打字练习
第2章 人工智能概述
2.1 什么是人工智能
2.1.1 人工智能的科学定义
2.1.2 人工智能的核心流派与观点
2.1.3 从“程序控制”到“自主学习”
2.1.4 人工智能的分类
2.2 人工智能发展简史
2.2.1 黎明破晓期：从哲学幻想至达特茅斯会议
2.2.2 逻辑与规则的起伏：第一次黄金期与寒冬
2.2.3 联结主义的复兴与挑战：第二次黄金期与寒冬
2.2.4 深度学习与大模型时代：爆发式增长期（2006 年至今）
2.3 人工智能的主要特征
2.3.1 自主学习与自我演化
2.3.2 强大的感知与模式识别
2.3.3 高效的数据处理与预测决策
2.3.4 人机协作与交互增强
2.4 人工智能的重要意义
2.4.1 生产力的新质跃迁：从“自动化”到“智能化”
2.4.2 科研范式的加速器：AI for Science（AI4S）
2.4.3 社会难题的破局点：应对全球性复杂挑战
2.4.4 人的自由与全面发展：赋能个体创造力
2.5 人工智能应用
2.5.1 智慧生活：穿梭于日常的隐形助手
2.5.2 智慧产业：重塑经济脉络的硬核力量
2.5.3 智慧政务与安全：数字化治理的神经系统
2.5.4 智慧文化与娱乐：打破现实与虚拟的边界
2.6 人工智能思维
2.6.1 数据驱动与概率思维
2.6.2 模块化与算法化思维
2.6.3 边界感与人机协作思维
2.7 人工智能的学习建议
2.7.1 跨界连接：建立“AI+专业”的知识版图
2.7.2 实践导向：从“使用者”进化为“协作者”
2.7.3 审慎前行：培养批判性思维与终身学习意识
2.8 本章小结
任务二：AI搜索
第3章 人工智能生态
3.1 大数据：智能时代的“石油”与“矿藏”
3.1.1 重新定义数据：从“抽样”到“全量”
3.1.2 大数据的“炼金术”：从原始碎片到决策情报
3.1.3 大数据与AI的共生：喂饱算法的“养料”
3.1.4 数据安全与伦理：算法背后的“隐形钥匙”
3.2 物联网：人工智能的“感觉器官”
3.2.1 万物互联：从“互联网”到“物联网”
3.2.2 神经系统：物联网的三层架构
3.2.3 智联网（AIoT）：当传感器有了“大脑”
3.2.4 场景赋能：身边的智慧时空
3.3 云计算：智能时代的“算力发电厂”
3.3.1 智力的“自来水”：初识云计算
3.3.2 “按需取用”的艺术：云的三种服务模式
3.3.3 云端大脑：为什么人工智能离不开云计算？
3.3.4 云端安全与未来：算力触手可及
3.4 区块链：数字世界的“信任机器”
3.4.1 谁在记账？从“中心化”到“去中心化”
3.4.2 区块与链：环环相扣的“数字锁”
3.4.3 智能合约：自动执行的“铁律”
3.4.4 区块链+AI：为数据穿上“防弹衣”
3.5 机器学习：让机器“自学成才”
3.5.1 范式转换：从“喂指令”到“喂数据”
3.5.2 学习的三种姿势：监督学习、无监督学习与强化学习
3.5.3 深度学习：模仿大脑的“超级逻辑泵”
3.5.4 算法偏见与公平：当机器学到了“坏习惯”
3.6 元宇宙：虚实融合的未来空间
3.6.1 什么是元宇宙？从《头号玩家》说到数字孪生
3.6.2 元宇宙的“六根支柱”：BIGANT技术群
3.6.3 场景应用：不只是游戏，更是生产力
3.6.4 现实与虚拟的边界：伦理、法律与数字沉迷
3.7 具身智能：让AI拥有“身体”
3.7.1 什么是具身智能？从“缸中之脑”到“行走的智慧”
3.7.2 具身智能的结构：大脑、小脑与感知系统
3.7.3 进化之路：从工厂机械臂到人形机器人
3.7.4 具身智能的影响：物理世界的生产力革命
3.8 本章小结
第4章 大模型与人工智能
4.1 大模型概述：通往通用智能的阶梯
4.1.1 什么是大模型：AI界的“全能博学家”
4.1.2 大模型的特点：从“量变”到“质变”
4.1.3 大模型的分类：认清AI家族的成员
4.1.4 大模型的基本原理：AI是如何“思考”的？
4.1.5 大模型的成本：金钱堆出来的“数字奇迹”
4.2 大模型的影响：从实验室走向职场
4.2.1 谁在引领变革？主流大模型产品矩阵
4.2.2 赋能百业：大模型如何改变我们的工作与学习
4.2.3 繁荣背后的阴影：大模型的挑战与未来发展
4.3 大模型中的提示词：与AI沟通的艺术
4.3.1 提示词工程概述：从“聊天”到“指令”
4.3.2 核心要素与原则：写好提示词的“黄金法则”
4.3.3 进阶技术：让AI像人类一样思考
4.3.4 结构化框架与实战：职场通用的“提示词万能表”
4.4 本章小结
任务三：大模型部署——以DeepSeek为例
任务四：与大模型对话——以DeepSeek为例
AI实践篇
第5章 AIGC应用
5.1 AIGC概述：内容生产的范式革命
5.1.1 什么是AIGC：理解“生成”的力量
5.1.2 生产力的三级跳：从PGC、UGC到AIGC
5.1.3 AIGC的核心特质：低门槛、高效率与无限创意
5.1.4 协作新范式：人类作为“导演”的时代
5.2 多模态实战：AIGC的全场景赋能
5.2.1 静态创作：从文本秘书到视觉工坊
5.2.2 声影与虚实：音视频创作与数字人技术
5.2.3 跨学科实践：AIGC赋能你的专业成长
5.3 负责任的创造：AIGC的伦理、版权与未来
5.4 本章小结
任务五：AI阅读与写作
任务六：AI作图
任务七：AI音频
任务八：AI视频
任务九：AI数据分析
任务十：AI笔记
第6章 智能体
6.1 初识智能体：为什么它是AI的终极形态？
6.1.1 从“只会聊”到“真正做”：AI能力的跨越
6.1.2 智能体的“拟人”结构：给大脑装上五官与手脚
6.1.3 “数字助理”与“智能体”：理解自主性的边界
6.1.4 为什么是终极形态：通往通用人工智能（AGI）的桥梁
6.2 智能体的“大脑”与“四肢”：核心架构设计
6.2.1 核心大脑：大模型如何充当“指挥官”
6.2.2 规划能力：从“一步到位”到“步步为营”
6.2.3 记忆系统：像人类一样拥有“记事本”
6.2.4 工具使用：打破次元壁的“数字义肢”
6.3 场景大观：智能体如何重塑各专业领域
6.4 协同与进化：多智能体系统与未来工作模式
6.5 本章小结
任务十一：夸夸机器人
任务十二：文言今译助手
第7章 AI办公
7.1 文档革命：AI辅助的智能写作与深度阅读
7.2 表格进化：AI驱动的数据分析与自动化
7.3 演示升级：AI助力的高效PPT策划与设计
7.4 流程再造：AI办公的新范式与未来趋势
7.5 本章小结
任务十三：OfficeAI Word应用
任务十四：OfficeAI Excel应用
任务十五：AI制作PPT
AI创新创业篇
第8章 人工智能对社会的影响
8.1 人工智能重新定义工作：变革、机遇与转型
8.1.1 职业版图的“消”与“长”：结构性就业变革
8.1.2 岗位任务的“解构”与“重组”：人机协作的新范式
8.1.3 从“技能导向”到“思维导向”：人才评价标准的位移
8.1.4 终身学习与职业韧性：应对不确定性的未来
8.2 人工智能赋能学生发展：从“被动受教”到“主动进化”
8.2.1 学习范式的重塑：打造“千人千面”的超级私教
8.2.2 综合素养的跃迁：全学科通识能力的“外挂”
8.2.3 职业发展的“数字罗盘”：精准规划与能力对标
8.3 本章小结
第9章 人工智能与创新创业
9.1 人工智能产业：生态结构与价值链条
9.1.1 产业链全景图：基础层、技术层与应用层
9.1.2 产业驱动双引擎：大模型生态与开源社区
9.1.3 区域布局与未来机遇：全球视野下的中国力量
9.2 人工智能创新创业项目
9.2.1 需求发现：寻找“AI+专业”的真痛点
9.2.2 原型开发：利用低代码与开源工具快速“起步”
9.2.3 价值评估：AI创业项目的可行性与伦理审查
9.3 人工智能驱动的商业模式
9.4 本章小结
第10章 人工智能伦理
10.1 算法阴影：AI带来的伦理挑战
10.2 责任博弈：人机关系的权利与义务
10.3 价值共识：人工智能伦理的基本原则
10.4 智能治理：共同构建人类命运共同体
10.5 本章小结
