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人工智能技术正以前所未有的速度重塑世界格局，成为推动新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。本书旨在帮助学生系统掌握人工智能基础知识，并具备人工智能实际应用能力。本书分8个项目，从基础理论到前沿应用，全面覆盖人工智能知识体系。项目1介绍人工智能的发展历程、核心技术及行业应用等。项目2构建人工智能开发基础，涵盖Python环境搭建、语法基础和数据可视化等。项目3讲解监督学习、无监督学习、深度学习及卷积神经网络等的应用。项目4介绍计算机视觉、人脸识别与目标检测与识别等智能感知技术。项目5介绍大模型的基本概念，解析Transformer架构、提示工程，并给出智能客服机器人的开发案例。项目6通过三个案例介绍DeepSeek、Kimi、通义在AIGC文本生成中的应用。项目7通过两个案例介绍利用即梦AI、通义万相生成图像的创作技巧。项目8探讨具身智能、脑机接口及企业数字化转型等前沿应用。本书以“理论够用、实践为主”为原则，采用项目化教学方式，将前沿人工智能技术与真实应用场景深度融合，突出动手能力和创新思维培养，可作为职业本科、高职高专院校人工智能通识课程的教材，也可作为人工智能爱好者的入门参考书。

目    录
项目1  探秘人工智能世界——从科幻到现实	1
任务1.1  科幻电影中的人工智能伦理思辨	2
1.1.1  科幻电影中的人工智能	2
1.1.2  机器人六原则	2
1.1.3  人工智能威胁论	3
任务1.2  新一代信息技术认知实践	4
1.2.1  认识云计算	4
1.2.2  熟悉大数据	7
1.2.3  认识物联网	9
任务1.3  人工智能发展脉络与核心概念解析	11
1.3.1  人工智能发展历程	11
1.3.2  人工智能的发展趋势	13
1.3.3  人工智能核心概念解析	15
任务1.4  人工智能行业应用场景	19
1.4.1  医疗健康领域	19
1.4.2  教育领域	20
1.4.3  交通领域	21
1.4.4  金融领域	22
任务1.5  人工智能伦理辩论	23
实践与思考1	24
项目2  Python编程实战——构建人工智能开发基石	26
任务2.1  Python开发环境搭建	27
2.1.1  Python概述	27
2.1.2  Python下载与安装	28
2.1.3  Anaconda下载与安装	30
2.1.4  Python集成开发环境	33
任务2.2  Python基本语法	37
2.2.1  标识符	37
2.2.2  关键词	38
2.2.3  变量	39
2.2.4  行和缩进	39
2.2.5  引号和转义字符	40
2.2.6  注释	40
2.2.7  编码规范	41
任务2.3  Python基本输入/输出	41
2.3.1  标准输出函数print()	41
2.3.2  标准输入函数input()	43
任务2.4  Python数据类型与运算	43
2.4.1  Python数据类型	43
2.4.2  运算符与表达式	47
2.4.3  数学运算函数	50
2.4.4  math模块	52
任务2.5  Matplotlib与数据可视化	53
2.5.1  Matplotlib的简介与安装	53
2.5.2  基本绘图流程	54
任务2.6  项目实训：竞赛积分分析及预测	56
2.6.1  项目背景	56
2.6.2  项目任务	57
2.6.3  项目分析	57
2.6.4  项目实现	57
2.6.5  项目优化	58
实践与思考2	58
项目3  机器学习与神经网络实践	59
任务3.1  认识机器学习	60
3.1.1  机器学习与机器智能	60
3.1.2  机器学习的类型和应用	61
任务3.2  监督学习/无监督学习算法	62
3.2.1  支持向量机（监督学习）	63
3.2.2  k-最近邻分类（监督学习）	63
3.2.3  朴素贝叶斯分类（监督学习）	64
3.2.4  集成分类——Bagging 算法、随机森林算法与Boosting算法
（监督学习）	65
3.2.5  k-均值聚类算法（无监督学习）	66
任务3.3  人工神经网络与深度学习	67
3.3.1  人工神经网络	67
3.3.2  深度学习	72
3.3.3  应用案例——使用人工神经网络实现鸢尾花分类	74
任务3.4  卷积神经网络实践：图像分类	78
3.4.1  卷积神经网络概述	78
3.4.2  图像分类实践	81
实践与思考3	87
项目4  智能感知系统	88
任务4.1  计算机视觉	89
4.1.1  计算机视觉概述	89
4.1.2  计算机视觉基础任务实践（OpenCV）	90
任务4.2  人脸检测与识别	96
4.2.1  人脸识别技术概述	96
4.2.2  感知智能之人脸识别实践——申领个人电子社保卡	102
任务4.3  目标检测与识别	102
任务4.4  自动驾驶与环境感知	104
实践与思考4	106
项目5  大模型应用开发	107
任务5.1  大模型技术概述	108
5.1.1  大模型的定义和特点	108
5.1.2  大模型的主要技术	109
5.1.3  主流大模型	109
5.1.4  大模型初体验	112
任务5.2  Transformer原理可视化解读	112
5.2.1  自注意力机制	112
5.2.2  Transformer架构	113
任务5.3  提示工程实践	115
5.3.1  提示工程	115
5.3.2  如何设计提示词	115
5.3.3  不同场景下的实践案例	121
任务5.4  智能体部署实战——智能客服机器人	124
5.4.1  智能体概述	124
5.4.2  智能体平台——扣子（Coze）	126
5.4.3  基于扣子平台的智能客服机器人开发案例	128
实践与思考5	141
项目6  AIGC文本创作工坊	142
任务6.1  AIGC文本生成工具	143
任务6.2  DeepSeek辅助公文写作（智慧校园方案）	143
任务6.3  Kimi生成人工智能伦理观点分析报告	146
任务6.4  通义辅助文献阅读	149
实践与思考6	151
项目7  视觉生成艺术设计	152
任务7.1  AIGC图像生成工具	152
任务7.2  生成古风插画《超现实青花竹影》	153
任务7.3  创作蓝牙音箱产品宣传海报	155
实践与思考7	158
项目8  人工智能行业赋能创新	159
任务8.1  具身智能及其应用场景	160
8.1.1  认识具身智能	160
8.1.2  具身智能的发展历程及未来趋势	161
8.1.3  具身智能技术体系	163
8.1.4  具身智能的应用场景	165
任务8.2  脑机接口及其应用场景	171
8.2.1  认识脑机接口	171
8.2.2  脑机接口的发展历程及未来趋势	172
8.2.3  脑机接口技术体系	172
8.2.4  脑机接口的应用场景	174
任务8.3  人工智能驱动的企业数字化转型	176
8.3.1  认识企业数字化转型	176
8.3.2  人工智能驱动数字化转型的核心技术	176
8.3.3  人工智能驱动数字化转型的实践路径	177
8.3.4  典型行业转型案例	178
8.3.5  数字化转型的挑战与对策	179
8.3.6  未来发展趋势	179
实践与思考8	180

前   言
教育部于2024年4月宣布启动教育系统人工智能大模型应用示范行动，集中力量打造生成式教育专用大模型。推动大模型从课堂走向应用，给教育创新发展注入了强大的动力。“人工智能+”时代已经来临，高校迫切需要构建完整的人工智能通识课程体系，为社会培养并输送大量具有人工智能素养的优秀专业人才。
“实施科教兴国战略，强化现代化建设人才支撑。”党的二十大报告将教育、科技、人才“三位一体”统筹安排、一体部署，明确了科教兴国战略在新时代的科学内涵和使命任务。为了响应党中央的号召，深入贯彻全国教育大会和《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》精神，更好地构建适应社会需求的人工智能通识课程教育体系，我们在充分调研和论证的基础上，精心编写了本书。
本书基于职业本科、高职高专学生的学习特点和认知规律，按照“基础认知→技术实践→应用创新”的递进思路组织内容。
项目1通过科幻电影中的人工智能形象引发学生的学习兴趣，建立学生对人工智能的整体认知，并让学生了解云计算、大数据、物联网等新一代信息技术。
项目2重点培养学生的Python编程能力，这是人工智能开发的基石，并通过竞赛积分分析等实战项目强化学生的编程思维。
项目3深入介绍机器学习算法，从监督学习、无监督学习到前沿的深度学习、卷积神经网络，通过鸢尾花分类、图像识别等案例讲解模型应用。
项目4聚焦计算机视觉技术，介绍OpenCV开发、人脸识别、目标检测与识别等实用技能，以及自动驾驶的环境感知原理。
项目5紧跟技术前沿，解析大模型原理，通过提示工程和智能客服机器人开发，使学生掌握AIGC应用开发方法。
项目6和项目7分别从文本和图像两个维度开展AIGC创作实践，让学生在公文写作、学术研究、艺术设计等场景中体验人工智能赋能。
项目8展望未来，探讨具身智能、脑机接口等前沿技术，分析人工智能驱动下的企业数字化转型路径。
本书具有以下特色。
?项目引领，任务驱动：采用真实的项目案例，通过“做中学”的方式提升学生解决实际问题的能力。
?技术前沿，内容新颖：涵盖大模型、AIGC、具身智能等最新技术，确保教学内容与时俱进。
?梯度合理，循序渐进：从基础概念到高级应用，知识难度螺旋上升，符合认知规律。
本教材适合所有对人工智能感兴趣的学生阅读，无论是初学者，还是有一定基础的进阶学习者，我们都希望本教材能够激发他们的好奇心和探索欲，培养他们成为未来人工智能领域的创新者和实践者。
在阅读的过程中，我们鼓励学生保持开放的心态，积极思考，勇于实践。人工智能是一个不断发展的领域，每天都有新的发现和突破。通过本教材的学习，愿每位学生都能够掌握人工智能的核心技术，为未来的职业生涯打下坚实的基础。
本书由中国电信股份有限公司枣庄高新区分公司合作编写，编写成员包括主编黄祥书、王慎虎、杜新武，副主编褚怡君、潘肖迎、余会，以及参编人员徐祥伟、宋利秋、阚晓萌、孙瑜、韩璐。各项目编写分工具体为：项目 1 由黄祥书、徐祥伟编写，项目 2 由王慎虎、宋利秋编写，项目 3 由黄祥书、杜新武编写，项目 4 由王慎虎、阚晓萌编写，项目 5 由褚怡君、孙瑜编写，项目 6 由黄祥书、韩璐编写，项目 7 由黄祥书、杜新武编写，项目 8 由王慎虎、余会编写。全书由黄祥书统稿，在此向所有为本书出版付出心血、作出贡献的人员，致以衷心的感谢！
由于水平和时间有限，书中难免有不足之处，恳请读者批评指正。

作  者

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人工智能应用基础