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人工智能應用

中國水利水電出版社
    【作 者】主編 陳 萍 劉培培 陳孟軍 【I S B N 】978-7-5226-3007-6 【責任編輯】張玉玲 【適用讀者群】高職高專 【出版時間】2025-02-08 【開 本】16開 【裝幀信息】平裝(光膜) 【版 次】第1版第1次印刷 【頁 數】212 【千字數】331 【印 張】13.25 【定 價】49 【叢 書】高等職業教育通識類課程教材 【備注信息】
圖書詳情

    內 容 提 要

    為推動我國人工智能應用與發展,作者團隊根據《全國計算機等級考試二級Python語言程序設計考試大綱(2023年版)》、上海市高等學校信息技術水平考試《一級人工智能技術及應用考試大綱》《二級Python語言程序設計考試大綱》的要求精心編寫了本教材。教材主要內容包括人工智能概述、人工智能的核心技術、人工智能+、生成式人工智能應用、人工智能編程語言、體驗人工智能等。

    本教材實操性強,注重提高學生在實際工作中的應用能力,又結合了計算機等級考試大綱的要求,適合作為高等職業院校人工智能基礎相關課程的教材,也可作為成人教育的培訓教材,以及參加人工智能基礎水平考試人員的參考教材。

    理實一體,內容全面

    理論與實踐結合,通過大量實例和習題提高讀者操作和應用能力。

    案例驅動,多元應用

    通過案例詳細講解了國產人工智能各類大模型在實際工作中的應用。

    融入考點,覆蓋要求

    將部分頻率高的歷屆考試知識點融入其中,覆蓋了考試的技能要求。

    前  言

    在科技飛速發展的今天,人工智能(Artificial Intelligence,AI)作為新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力,正以前所未有的速度推動著全球經濟的轉型與升級。近年來,生成式人工智能取得了顯著進展,以ChatGPT為代表的大型語言模型(Large Language Model,LLM)展現了強大的文本生成和理解能力。這些模型不僅能夠與人進行流暢對話,還能輔助內容創作、代碼編寫等多種任務,極大地拓寬了人工智能的應用邊界。編者編寫了這本《人工智能應用》教材,旨在幫助讀者更好地學習AIGC應用,同時為備考計算機等級考試打下良好的基礎,讓讀者在掌握AI+理論的基礎上,提高對人工智能工具Python的實際操作和應用能力。

    本教材的特點主要體現在以下幾個方面。

    (1)理實一體,內容全面。本教材是一本人工智能應用通識課程的教材,理論與實踐相結合,內容難度適中,通過大量實例和習題,幫助讀者提高實際操作和應用能力,可以讓讀者全面了解人工智能在各個領域的應用,并掌握人工智能主要開發工具的操作。

    (2)案例驅動,多元應用。本教材采用了百度語言大模型文心一言、百度AI藝術和創意輔助平臺文心一格、訊飛星火認知大模型、訊飛智文AI一鍵生成PPT/Word的網站平臺,并通過案例講解國產AI各類大模型在實際工作中的應用。

    (3)融入考點,覆蓋要求。本教材按照計算機等級考試人工智能基礎考試大綱的要求編

    寫,將部分頻率高的歷屆考試知識點融入教材中,覆蓋了考試的技能要求。

    (4)彈性設計,兼顧專業。本教材每一個章節設計彈性,兼顧不同專業的教學需求,師生可根據自己的專業特點進行選擇性學習。例如,理工類專業的讀者可以選擇人工智能開發工具Python程序設計語言進行學習。

    (5)資源豐富,思政融合。本教材配套電子課件、大綱、案例等資源;教材融合了思政元

    素,講解國產語言大模型,介紹中國信息技術、智能制造、物聯網等行業所取得的矚目成就,激發讀者愛國熱情,增強民族自豪感。

    本教材由陳萍、劉培培、陳孟軍任主編,陳嘉禾、丁紅、張雪任副主編,參與本教材編寫和審核工作的老師還有敖青云、朱曉玉、李立、趙炯光、石佳玉、丁姝慧、黎佳妮、崔柳鋒、王巖松、程曉冰、康樂、丁姝慧、黎佳妮、張錦程、張彬、查瑤、代永輝、任寶營、高藝、張慶新。在此對他們的辛苦付出表示衷心的感謝。

    由于編寫時間倉促,加之編者水平有限,本教材出現錯誤與不妥之處在所難免,懇請專家和讀者提出批評意見,在此深表感謝!編者郵箱:katecp@126.com。

    編者

    2024年9月

    前言
    第1章 人工智能概述 1
    1.1 人工智能的概念 1
    1.1.1 什么是人工智能 1
    1.1.2 圖靈測試 2
    1.2 人工智能的發展 2
    1.2.1 人工智能在國外的發展 3
    1.2.2 人工智能在國內的發展 7
    1.3 人工智能的分類 9
    思考與探索 10
    第2章 人工智能的核心技術 11
    2.1 人工神經網絡 11
    2.1.1 神經元模型 11
    2.1.2 人工神經網絡 13
    2.2 機器學習 14
    2.2.1 什么是機器學習 14
    2.2.2 機器學習的種類 15
    2.2.3 機器學習算法 17
    2.3 深度學習 18
    2.3.1 什么是深度學習 18
    2.3.2 深度學習的常用算法 18
    2.4 知識圖譜 19
    2.4.1 什么是知識圖譜 19
    2.4.2 知識圖譜的構建 20
    2.4.3 知識圖譜的應用 20
    2.5 自然語言處理 21
    2.6 機器視覺 22
    2.6.1 什么是機器視覺 22
    2.6.2 機器視覺系統的構成 23
    2.6.3 機器視覺的應用 23
    2.7 語音識別 24
    2.7.1 什么是語音識別 24
    2.7.2 語音識別的過程 24
    2.8 機器人技術 24
    2.8.1 什么是機器人技術 24
    2.8.2 機器人的工作原理 25
    2.8.3 機器人的應用領域 25
    思考與探索 26
    第3章 人工智能+ 27
    3.1 人工智能+工業 27
    3.1.1 工業發展和技術變革 27
    3.1.2 《中國制造2025》 28
    3.1.3 智能工廠 28
    3.1.4 工業機器人 29
    3.2 人工智能+家居 31
    3.2.1 智能家居 31
    3.2.2 智能家居系統 32
    3.2.3 智能居家養老系統 33
    3.3 人工智能+交通 34
    3.3.1 人工智能在交通行業的應用 34
    3.3.2 無人機和無人駕駛 35
    3.4 人工智能+教育 35
    3.4.1 智慧校園 36
    3.4.2 智能教學系統 37
    3.4.3 教學資源云平臺 37
    3.5 人工智能+金融 38
    3.5.1 人工智能理財 38
    3.5.2 人工智能+銀行 39
    3.6 人工智能+物流 40
    3.7 人工智能+農業 42
    思考與探索 43
    第4章 生成式人工智能應用 44
    4.1 生成式人工智能 44
    4.1.1 什么是生成式人工智能 44
    4.1.2 生成式人工智能的發展歷程 44
    4.1.3 生成式人工智能的工作原理 46
    4.1.4 生成式人工智能的應用領域 53
    4.1.5 生成式人工智能的大語言模型應用 55
    4.1.6 生成式人工智能的優勢與挑戰 64
    4.1.7 生成式人工智能的倫理與法律考量 65
    4.1.8 生成式人工智能與人類的協作共生 66
    4.1.9 生成式人工智能的未來趨勢 67
    4.2 文心一言 68
    4.2.1 準備知識 69
    4.2.2 撰寫會議通知 72
    4.2.3 制作課程表 73
    4.2.4 寫散文 75
    4.2.5 生成藏頭詩 76
    4.3 文心一格 77
    4.3.1 準備知識 77
    4.3.2 生成人物頭像 78
    4.3.3 生成水墨畫 79
    4.3.4 生成國潮畫 79
    4.3.5 生成海報 80
    4.4 訊飛智文 80
    4.4.1 準備知識 81
    4.4.2 制作個人簡歷PPT 83
    4.4.3 制作博物館日主題PPT 87
    思考與探索 90
    第5章 人工智能編程語言 92
    5.1 Python編程環境 92
    5.1.1 使用IDLE探索Python 3 92
    5.1.2 使用Jupyter探索Python3 95
    5.1.3 使用Anaconda探索Python3 99
    5.2 Python編程語法 104
    5.2.1 對象 104
    5.2.2 變量 104
    5.2.3 操作符 105
    5.2.4 關鍵字 113
    5.2.5 語句 116
    5.2.6 縮進 117
    5.2.7 注釋 117
    5.2.8 內建函數 118
    5.3 Python數據類型 118
    5.3.1 數值類型 118
    5.3.2 字符串類型 124
    5.3.3 列表類型 135
    5.3.4 元組類型 144
    5.3.5 字典類型 150
    5.4 Python程序結構 155
    5.4.1 順序結構 155
    5.4.2 選擇結構 155
    5.4.3 循環結構 159
    5.5 例外拋出與捕獲 169
    5.5.1 錯誤和例外 169
    5.5.2 自定義例外 170
    5.5.3 拋出例外 170
    5.5.4 捕獲和處理例外 170
    5.5.5 實驗任務:使用例外重寫猜數程序 171
    5.6 函數定義與調用 172
    5.6.1 函數定義 172
    5.6.2 函數調用 173
    5.6.3 返回函數 173
    5.6.4 函數技巧 180
    5.6.5 實驗任務 183
    思考與探索 184
    第6章 體驗人工智能 188
    6.1 數據處理案例應用 188
    6.1.1 任務描述 188
    6.1.2 任務實施 189
    6.1.3 實踐練習 191
    6.2 機器學習案例應用 192
    6.2.1 任務描述 192
    6.2.2 任務實施 193
    6.2.3 實踐練習 195
    6.3 深度學習應用案例 196
    6.3.1 任務描述 196
    6.3.2 任務實施 196
    6.3.3 實踐練習 199
    思考與探索 200
    參考文獻 206
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