人工智能通识基础

本书系统介绍了人工智能通识的相关知识，全书共6章，包括人工智能概述、人工智能的工作原理、人工智能的研究领域、人工智能工具的应用、人工智能的应用场景以及人工智能课程实践与设计等内容，从概念、工作原理、研究领域、工具使用以及应用场景等多方面全方位地对人工智能进行了介绍，并提供了6个课后实践、5个课程实践活动以及3个课程设计，理论与实践结合，全方位满足读者的学习需求。 本书可作为高等院校大一各专业开始的人工智能通识课程的配套教材，也可以作为对人工智能怀有兴趣或想入门人工智能的读者的参考书。

杨健，北京理工大学特聘教授，博导。国家级领军人才计划入选者，国家新一代人工智能重大项目首席科学家、国家重点研发计划项目首席科学家，北京理工大学信息与电子学部学部委员，国家一级学科“光学工程”学科责任教授。 兼任中国仿真学会医疗仿真专委会副主任委员、北京医学会数字医学分会副主任委员、北京图像图形学会理事、北京光学学会理事、中国生物医学工程学会医学图像信息与控制分会常务委员、中国计算机学会虚拟现实专业委员会委员、中国电子学会生命电子学分会专业委员会委员、中国计算机学会计算机视觉专业组委员、中国图象图形学学会虚拟现实分会专委会委员、中国生物医学工程学会医学影像工程与技术专委会委员、《虚拟现实与智能硬件（中英文）》、《生命科学仪器》编委等。

第 1章 人工智能概述 1 1.1 初识人工智能 2 1.1.1 人工智能的定义及特点 2 1.1.2 人工智能的类型 3 1.1.3 人工智能的发展历程 5 1.2 人工智能产业链 6 1.2.1 基础层 7 1.2.2 技术层 9 1.2.3 应用层 11 1.3 人工智能与就业 12 1.3.1 人工智能对就业的影响 12 1.3.2 人工智能催生的新职业 13 1.3.3 人工智能从业者素养要求 15 1.4 人工智能伦理挑战与安全风险 16 1.4.1 人工智能伦理挑战 16 1.4.2 人工智能安全风险 18 课后习题 21 课后实践：人工智能伦理与社会责任探讨 21 第 2章 人工智能的工作原理 23 2.1 人工智能的燃料之源：数据 24 2.1.1 数据的作用 24 2.1.2 数据对人工智能的影响 24 2.1.3 人工智能涉及的数据类型 30 2.1.4 数据的采集方式 31 2.2 人工智能的动力引擎：算力 32 2.2.1 算力的作用 32 2.2.2 算力的类型 33 2.2.3 人工智能算力的构成 34 2.3 人工智能的智慧之源：算法 36 2.3.1 算法的作用 36 2.3.2 人工智能领域常用算法 37 2.4 人工智能的技术逻辑：机器学习 38 2.4.1 机器学习的原理 38 2.4.2 机器学习的学习类型 39 2.5 人工智能完成任务的工具：人工智能大模型 41 2.5.1 人工智能大模型的开发过程 42 2.5.2 人工智能大模型的类型 43 2.5.3 国内常见人工智能工具 44 2.5.4 人工智能工具提示的设计 51 课后习题 55 课后实践：体验人工智能工具 55 第3章 人工智能的研究领域 57 3.1 自然语言处理 58 3.1.1 自然语言理解 58 3.1.2 文本生成 59 3.1.3 语义分析 64 3.1.4 情感分析 65 3.2 计算机视觉 66 3.2.1 图像分割 66 3.2.2 目标检测 67 3.2.3 目标识别 69 3.2.4 目标跟踪 70 3.2.5 图像理解 71 3.3 智能语音处理 71 3.3.1 语音识别 71 3.3.2 语音合成 73 3.4 多模态融合 76 3.4.1 多模态融合的方法 76 3.4.2 多模态融合的应用 78 3.5 智能机器人 79 3.5.1 智能机器人的基本构成 79 3.5.2 智能机器人的关键技术 80 课后习题 82 课后实践：智能机器人应用案例分析 82 第4章 人工智能工具的应用 84 4.1 人工智能助力文本处理 85 4.1.1 撰写公众号文章 85 4.1.2 撰写小红书笔记 88 4.1.3 撰写商品详情页文案 90 4.1.4 图文排版 92 4.1.5 鉴别错别字与敏感信息 95 4.2 人工智能助力图像创作 97 4.2.1 图像的类型与创作要点 97 4.2.2 制作营销海报 99 4.2.3 制作商品展示图 101 4.2.4 制作信息长图 103 4.2.5 制作公众号封面图 107 4.3 人工智能助力短视频创作 109 4.3.1 创作短视频的基本流程 109 4.3.2 策划短视频内容结构 110 4.3.3 撰写短视频脚本 111 4.3.4 准备短视频素材 114 4.3.5 剪辑短视频素材 116 4.4 人工智能助力音频创作 118 4.4.1 录制音频 118 4.4.2 文本语音合成 120 4.4.3 语音克隆 122 4.4.4 创作音乐 124 4.5 人工智能助力直播 127 4.5.1 直播的基本流程 128 4.5.2 搭建直播场景 129 4.5.3 撰写直播话术 130 4.6 人工智能助力高效办公 131 4.6.1 撰写个人简历 132 4.6.2 辅助面试 135 4.6.3 制作PPT 137 4.6.4 撰写工作邮件 141 4.6.5 撰写会议纪要 142 4.6.6 制作Excel工资表 143 课后习题 150 课后实践：人工智能辅助音乐创作 151 第5章 人工智能的应用场景 152 5.1 人工智能与生活娱乐 153 5.1.1 智能家居 153 5.1.2 影视制作 154 5.1.3 音乐创作 155 5.1.4 沉浸式场景体验 156 5.2 人工智能与医疗健康 157 5.2.1 诊疗辅助 157 5.2.2 智能药物研发 159 5.2.3 影像识别 159 5.2.4 健康管理 160 5.2.5 医疗机器人 160 5.3 人工智能与经济金融 161 5.3.1 智能客服 161 5.3.2 智能投顾 163 5.3.3 智能风控 165 5.3.4 智能支付 166 5.3.5 智能理赔 167 5.3.6 智能营销 169 5.3.7 智能投研 170 5.4 人工智能与教育教学 173 5.4.1 自动评阅 173 5.4.2 体育测评 174 5.4.3 精准教学 175 5.4.4 口语学习与听说考试 176 5.4.5 作文评阅 178 5.4.6 拍照搜题 179 5.5 人工智能与媒体服务 180 5.5.1 智能采编与分发 181 5.5.2 虚拟主播 182 5.6 人工智能与公共安全 184 5.6.1 安防监控 184 5.6.2 灾害预警 185 5.7 人工智能与无人驾驶 187 5.7.1 物流配送 187 5.7.2 共享出行 188 5.7.3 危险工种 189 5.7.4 农业机械 190 5.7.5 城市日常作业 191 课后习题 193 课后实践：AI在营销推广中的应用案例分析 193 第6章 人工智能课程实践与设计 196 6.1 人工智能课程实践活动 197 6.1.1 人工智能辅助撰写文本 197 6.1.2 人工智能翻译挑战 199 6.1.3 人工智能辅助创作短视频 201 6.1.4 人工智能辅助直播 203 6.1.5 人工智能辅助求职面试 206 6.2 人工智能课程设计 208 6.2.1 人工智能助力文化遗产保护与传承方案设计 208 6.2.2 人工智能辅助语言学习平台项目设计书 210 6.2.3 人工智能驱动的个性化阅读推荐系统商业计划书 212 课后习题 213 课后实践：人工智能学科赛事项目调研 213