人工智能与大模型应用

本书是为高校人工智能 通识教育量身打造的教材， 内容涵盖人工智能基础、生 成式人工智能技术原理、大 模型演进与应用、提示词工 程实践及智能体开发等核心 模块。 本书以“技术普及+实践 导向”为特色，通过通俗的 语言解析复杂概念，结合案 例分析、动手实验和课后习 题，帮助零基础学生快速掌 握人工智能工具的应用逻辑 ，提升创新能力。 本书适合作为普通高等 教育本科、高职院校人工智 能通识课教材，旨在培养学 生在人工智能时代的核心素 养，助力其成为技术变革的 参与者与推动者。

理论篇 第1章 人工智能概述 学习目标 1.1 人工智能的定义 1.1.1 “人工”与“智能” 1.1.2 人工智能 1.2 人工智能发展历程 1.3 人工智能的核心概念 1.4 人工智能技术 1.4.1 机器视觉技术 1.4.2 机器语音技术 1.4.3 机器自然语言处理技术 1.4.4 机器推荐技术 1.5 人工智能开发范式 本章小结 课后练习1 第2章 生成式人工智能 学习目标 2.1 从人工智能到生成式人工智能 2.2 生成式人工智能的含义与发展历程 2.3 生成式人工智能典型应用 2.3.1 绘画创作 2.3.2 文本创作 2.3.3 视频制作 2.4 生成式人工智能的演进方向 2.4.1 AIGC技术升级步入深化阶段 2.4.2 AIGC大模型架构潜力凸显 2.4.3 AIGC技术演化出三大前沿能力 2.5 AIGC涉及的道德和法律 本章小结 课后练习2 第3章 大模型技术及应用平台 学习目标 3.1 大模型与AIGC的关系 3.2 大模型的分类 3.3 大模型时代人工智能开发范式 3.4 大模型原理解析 3.5 大模型关键能力与技术 3.6 大模型的涌现能力 3.7 国内外典型大模型应用平台 3.7.1 国内大模型应用平台 3.7.2 国外大模型应用平台 本章小结 课后练习3 第4章 通往AI世界的钥匙：提示词工程基础 学习目标 4.1 提示词概述 4.2 定义优质prompt 4.2.1 何为优质prompt？ 4.2.2 prompt万用公式