人工智能通識導論-零基礎入門與大模型初探 胡臻龍 胡建華 9787121508639 【台灣高等教育出版社】

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書名：人工智能通識導論-零基礎入門與大模型初探
ISBN：9787121508639
出版社：電子工業
著編譯者：胡臻龍 胡建華
頁數：208
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1745241
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內容簡介
本書旨在普及人工智能知識，採用淺顯易懂的語言，助力零基礎大學生全面瞭解人工智能的發展歷程、多領域應用及其倫理與安全問題，深入理解人工智能的基本概念、核心技術及原理，掌握大模型提示工程的核心技巧，並初步瞭解智能體的設計理念與開發流程。本書內容全面，共7章 。第1章 為初識人工智能，系統闡述人工智能的基本概念及其發展歷程；第2章 深入探討人工智能的核心技術，涵蓋機器學習和深度學習等；第3章 詳細介紹人工智能的主要研究領域，包括計算機視覺、人臉識別技術、知識圖譜、自然語言處理及智能語音技術等；第4章 聚焦大模型技術與AIGC（生成式人工智能），實操部分涉及大模型提示工程等；第5章 著重講解智能體，涵蓋其原理及製作實例；第6章 介紹人工智能在醫療、教育、媒體、政法、財務等領域的實際應用；第7章 深入剖析人工智能的倫理與安全問題，涉及數據隱私、算法偏見、責任歸屬、就業衝擊、安全失控等方面，並探討這些問題的成因及其深遠影響。本書為教師提供配套教學大綱、教學課件、微課視頻、習題解答等資源，教師可登錄華信教育資源網（www hxedu com cn）註冊後免費下載。本書可作為高等學校各專業人工智能通識課程的教材，面向零基礎學生，同時也適合對人工智能感興趣的廣大讀者閱讀。

作者簡介
胡臻龍，男，博士，教授，高級軟件工程師，上海華東師範大學訪問學者，浙江農林大學暨陽學院計算機專業負責人，紹興市科技指導員，國際期刊和國際會議論文審稿人。研究方向：深度學習、機器學習、大數據。近年來，發表學術論文28篇，其中SCI、EI收錄論文16篇；出版專著3部，參編教材2本。擁有發明和實用新型專利8個。曾獲得過中國紡織工業聯合會科技進步三等獎，浙江省政府科學技術進步二等獎和三等獎，浙江省教育技術三等獎，紹興市政府科學技術進步一等獎等多項榮譽。

目錄

第1章 初識人工智能：新時代的開啟 1
1 1 人工智能重新定義我們的未來 1
1 1 1 技術革新：從工具到夥伴 2
1 1 2 產業變革：效率革命與職業重構 3
1 1 3 社會形態：從城市到教育 4
1 1 4 人類認知：突破生物極限 5
1 1 5 全球格局：權力與風險再分配 7
1 1 6 未來展望：共生還是失控 7
1 2 人工智能發展的三次浪潮及發展趨勢 8
1 2 1
第一次浪潮：符號主義的局限 8
1 2 2
第二次浪潮：統計學習與大數據崛起 11
1 2 3
第三次浪潮：深度學習與通用智能探索 13
1 2 4 三次浪潮的對比與啟示 15
1 2 5 未來展望：通用人工智能的探索 15
1 2 6 思考題 16
第2章 人工智能的基石：核心技術概覽 17
2 1 人工智能技術的基石 17
2 1 1 數據：人工智能的燃料 18
2 1 2 算法：人工智能的大腦 18
2 1 3 算力：人工智能的動力源泉 19
2 1 4 倫理與法律框架：人工智能的道德指南針 20
2 2 機器學習的啟蒙之路 21
2 2 1 機器學習概述 21
2 2 2 模型估計基礎 22
2 2 3 監督學習 23
2 2 4 無監督學習 25
2 3 深度學習的面紗揭秘 26
2 3 1 深度學習概述 26
2 3 2 深度學習的基礎 28
2 4 深度學習的發展現狀 30
2 4 1 卷積神經網絡 30
2 4 2 循環神經網絡 32
2 4 3 長短期記憶網絡 33
2 4 4 Transformer網絡 34
2 4 5 深度學習的應用 36
2 4 6 深度學習的挑戰與未來 36
2 4 7 思考題 37
第3章 人工智能的探究：主要研究領域 38
3 1 計算機視覺：感知世界的窗口 38
3 1 1 計算機視覺的定義與基本任務 39
3 1 2 計算機視覺的工作原理 39
3 1 3 計算機視覺的應用領域 40
3 1 4 計算機視覺的挑戰與未來發展趨勢 41
3 2 人臉識別技術：解鎖身份的新維度 42
3 2 1 人臉識別技術的定義與原理 42
3 2 2 人臉識別技術的優勢 43
3 2 3 人臉識別技術的挑戰 43
3 2 4 人臉識別技術的應用領域 44
3 2 5 人臉識別技術的未來發展趨勢 45
3 3 知識圖譜：編織智慧的知識互聯網絡 46
3 3 1 知識圖譜的定義與特點 47
3 3 2 知識圖譜的構建過程 47
3 3 3 知識圖譜的應用領域 47
3 3 4 知識圖譜的挑戰與未來發展趨勢 48
3 4 自然語言處理：人機交互的語言橋樑 49
3 4 1 自然語言處理的定義與目標 49
3 4 2 自然語言處理的關鍵技術 50
3 4 3 自然語言處理的應用領域 50
3 4 4 自然語言處理的挑戰與未來發展趨勢 51
3 5 智能語音技術：讓機器聽懂世界的聲音 52
3 5 1 智能語音技術的定義與原理 52
3 5 2 智能語音技術的應用場景 52
3 5 3 智能語音技術的挑戰與未來發展趨勢 53
3 6 思考題 54
第4章 人工智能的新篇章 ：大模型技術與AIGC 55
4 1 大模型：構建認知世界的宏偉藍圖 55
4 1 1 大模型：人工智能的新高度 56
4 1 2 大模型的定義與特性 59
4 1 3 大模型的發展歷程 59
4 1 4 理論奠基：早期探索的微光 60
4 1 5 成長契機：算力與數據的雙輪驅動 61
4 1 6 關鍵飛躍：Transformer 架構的破曉 61
4 1 7 大模型的工作原理 61
4 1 8 解密大模型的核心技術 62
4 2 AIGC：開啟內容創作新時代 64
4 2 1 AIGC的定義與發展背景 64
4 2 2 AIGC與大模型的關係 65
4 2 3 AIGC的技術特點 66
4 2 4 AIGC產業圖譜及應用案例 66
4 3 大模型使用技巧：掌握認知工具的指南 68
4 3 1 提示工程簡介 68
4 3 2 編寫提示詞的原則、策略和技巧 72
4 3 3 提示詞參考示例 77
4 3 4 將複雜任務分解成子任務 82
4 3 5 採用系統的提示詞框架 83
4 3 6 用結構化方式進行提示 86
4 4 大模型輔助文獻閱讀 88
4 5 大模型輔助編程 90
4 6 大模型輔助數據分析 93
4 6 1 使用DeepSeek進行數據分析案例 93
4 6 2 使用智譜清言進行數據分析案例 99
4 7 思考題 102
第5章 智能體：創建個性化的領域分身 104
5 1 智能體及其發展史 104
5 1 1 Agent定義 104
5 1 2 AI Agent定義 105
5 1 3 智能體發展史 105
5 2 基於大模型的智能體 107
5 2 1 大腦模塊 107
5 2 2 感知模塊 108
5 2 3 行動模塊 109
5 3 主流平臺實現智能體的範式 110
5 3 1 大模型：智能體的大腦 111
5 3 2 工具：智能體的四肢 111
5 3 3 知識：輔助大腦進行工作 111
5 3 4 其他：增強智能體的功能 111
5 4 智譜清言智能體平臺 112
5 4 1 平臺介紹及智能體配置 112
5 4 2 智譜清言智能體實踐：創建一個提示詞優化工程師 115
5 4 3 智譜清言智能體實踐：創建一個文獻閱讀智能體 119
5 5 扣子智能體平臺 121
5 5 1 平臺的功能與優勢 121
5 5 2 扣子智能體實踐：創建一個天氣預報智能體 122
5 5 3 扣子智能體工作流 126
5 5 4 扣子智能體工作流實踐：AI資訊早知道 129
5 5 5 特殊的工作流――圖像流 132
5 5 6 扣子智能體工作流實踐：摳圖大師智能體 135
5 5 7 扣子智能體實踐：根據書籍名自動生成推薦文案 136
5 5 8 扣子多智能體實踐 145
5 6 訊飛星火平臺 150
5 6 1 一句話創建智能體 150
5 6 2 訊飛星火智能體實踐：小紅書爆款服裝推薦 152
5 6 3 訊飛星火基於本地知識庫的多智能體實踐：校園助手 158
5 7 思考題 169
第6章 創新無限：人工智能在各領域的應用 170
6 1 人工智能在醫療領域的應用 170
6 1 1 醫學影像診斷中的人工智能應用案例 170
6 1 2 疾病預測與風險評估中的人工智能應用案例 171
6 1 3 醫療輔助決策中的人工智能應用案例 171
6 1 4 智能醫療設備中的人工智能應用案例 172
6 2 人工智能在教育領域的應用 172
6 2 1 個性化學習平臺 172
6 2 2 智能輔導工具 173
6 2 3 自動化評估系統 173
6 2 4 教育資源管理 174
6 3 人工智能在媒體領域的應用 175
6 3 1 新聞寫作與編輯 176
6 3 2 內容簡介與個性化服務 176
6 3 3 視頻製作與編輯 176
6 3 4 社交媒體管理與營銷 177
6 4 人工智能在政法領域的應用 177
6 4 1 執法輔助 177
6 4 2 司法審判 179
6 4 3 犯罪預防 179
6 4 4 法律服務 180
6 5 人工智能在財務領域的應用 180
6 5 1 財務數據處理與分析 180
6 5 2 預算編制與成本控制 181
6 5 3 風險管理與審計監督 181
6 6 思考題 182
第7章 人工智能之倫理與安全：守護智能的未來 183
7 1 人工智能之倫理問題：技術與人性的碰撞 184
7 1 1 數據隱私：數字化時代的”透明人”危機 184
7 1 2 算法偏見：代碼中的”隱形歧視鏈” 184
7 1 3 責任歸屬：自動駕駛的”電車難題”困境 185
7 1 4 就業衝擊：人與機器的”技能鴻溝” 186
7 1 5 安全失控：通用智能的”黑天鵝”風險 186
7 1 6 應對路徑：構建”三方共治”框架 187
7 2 人工智能安全問題：技術進步背後的暗湧危機 187
7 2 1 數據安全：數字世界的”蟻穴效應” 187
7 2 2 算法安全：智能系統的”阿喀琉斯之踵” 188
7 2 3 系統安全：智能體的”失控閾值” 189
7 2 4 應用安全：垂直領域的”蝴蝶效應” 189
7 2 5 認知安全：智能時代的”思想戰爭” 190
7 2 6 生存安全：通用智能的”奇點威脅” 191
7 2 7 防禦體系：構建AI安全的”免疫系統” 191
7 2 8 小結 192
7 3 人工智能安全相關立法情況 192
7 3 1 歐盟正式提出《人工智能法案》 192
7 3 2 中國高度重視人工智能的安全問題 193
7 4 思考題 193
參考文獻 194

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