【章名目录】
第1章　人工智能时代的创新与变革
第2章　大语言模型及其应用框架　
第3章　GAI工具与应用　
第4章　运用GAI进行现象分析　
第5章　运用GAI进行问题探索　
第6章　运用GAI进行方案设计　
第7章　运用GAI进行原型迭代　
第8章　运用GAI进行价值推广　
第9章　GAI助力创新问题解决实战　
第10章　GAI的伦理、安全与未来展望　

【详细目录】
第1章　人工智能时代的创新与变革　1
1.1　人工智能时代的到来　2
1.1.1　AI引领下的时代特征　2
1.1.2　AI的内涵、特征、类别与发展历程　4
1.2　生成式人工智能的突破　6
1.2.1　GAI的内涵、分类与技术架构　7
1.2.2　GAI的创新应用与发展　8
1.2.3　GAI赋能下创新范式转变的机遇与挑战　9
1.3　本章回顾　12
1.4　学习小测　12
课后拓展　13
第2章　大语言模型及其应用框架　14
2.1　大语言模型的概念与发展　15
2.1.1　大语言模型的定义与核心特征　15
2.1.2　大语言模型的发展历程　16
2.2　提示工程　17
2.2.1　提示工程的概念与特点　17
2.2.2　提示词设计的原则与方法　18
2.2.3　提示工程的应用实践　18
2.3　检索增强生成　20
2.3.1　RAG的概念与本质　20
2.3.2　RAG的系统架构与技术实现　21
2.3.3　RAG在不同场景中的应用价值　21
2.4　智能体技术　22
2.4.1　智能体的概念与特性　22
2.4.2　基于大语言模型的智能体设计方法　23
2.4.3　智能体的开发工具与实践　24
2.4.4　智能体在任务自动化领域的应用　27
2.5　微调　27
2.6　本章回顾　29
2.7　学习小测　29
课后拓展　30
第3章　GAI工具与应用　31
3.1　GAI主流工具与平台　32
3.1.1　文本生成工具　32
3.1.2　图像生成工具　35
3.1.3　音视频生成工具　37
3.1.4　编程辅助工具　38
3.2　GAI工具的使用范式　40
3.2.1　通用工作流范式　40
3.2.2　分场景应用范式　45
3.3　GAI工具的应用　46
3.3.1　生活应用　46
3.3.2　工作应用　48
3.3.3　科研应用　50
3.3.4　商业应用　52
3.4　本章回顾　54
3.5　学习小测　54
课后拓展　55
第4章　运用GAI进行现象分析　56
4.1　睁眼看世界——现象分析　57
4.1.1　现象分析的概念　58
4.1.2　现象分析的方法　58
4.1.3　实战训练：现象分析与机会识别　66
4.2　提示工程在现象分析中的应用　67
4.2.1　提示词技巧介绍　67
4.2.2　实战训练：“X健身”品牌SWOT分析　71
4.2.3　实战训练：基于提示词的现象分析　73
4.3　智能体在现象分析中的应用　74
4.3.1　基于扣子空间构建SWOT分析智能助手　74
4.3.2　探索任务：新零售行业SWOT分析　84
4.3.3　实战训练：搭建一个PEST分析智能体　87
4.4　本章回顾　88
4.5　学习小测　88
课后拓展　90
第5章　运用GAI进行问题探索　91
5.1　把握事物本质——问题探索　92
5.1.1　问题探索的内涵　92
5.1.2　问题探索的方法　93
5.1.3　实战训练：问题探索与本质挖掘　104
5.2　提示词驱动的苏格拉底式提问链　105
5.2.1　苏格拉底式提问的结构与目的　105
5.2.2　将苏格拉底式提问嵌入提示词结构　105
5.2.3　实战训练：校园食堂浪费现象　106
5.3　智能体在问题探索中的对话引导　107
5.3.1　问题探索型智能体的定义与特征　107
5.3.2　智能体构建流程：从提示词到交互系统　108
5.4　本章回顾　113
5.5　学习小测　114
课后拓展　114
第6章　运用GAI进行方案设计　115
6.1　问题解决核心——方案设计　116
6.1.1　方案设计的内涵　117
6.1.2　方案设计的方法　117
6.1.3　实战训练：方案设计与创新应用　126
6.2　提示词驱动的方案构建思维链　128
6.2.1　提示词行动逻辑的生成机制　128
6.2.2　DeepSeek结构建构促进深度思考　128
6.2.3　秘塔AI检索验证促方案可信落地　131
6.2.4　豆包润色引导助结构与语言双重优化　135
6.2.5　Kimi长文档协助资料精读与策略转化　139
6.3　多方案评估智能体的设计逻辑　141
6.3.1　多维评估框架的搭建　141
6.3.2　对话生成报告的提示词流程　141
6.3.3　基于扣子空间平台的智能体实现　142
6.3.4　实战训练：评估“智能健康按摩枕”产品路径　142
6.4　本章回顾　143
6.5　学习小测　143
课后拓展　144
第7章　运用GAI进行原型迭代　145
7.1　效能与产出——原型迭代　146
7.1.1　原型迭代的内涵　147
7.1.2　方法介绍　147
7.1.3　实战训练：原型迭代与价值验证　156
7.2　提示词驱动的原型构建链：从功能设想到多轮迭代　157
7.2.1　DeepSeek：结构设计+场景还原　157
7.2.2　豆包：文字转线稿提示词+产品示意图生成　158
7.2.3　交互细化与多版本对比　158
7.2.4　用户反馈模拟与原型迭代建议　158
7.2.5　产品图示协同：DeepSeek+豆包生成视觉示意图　159
7.3　多智能体协作的原型迭代系统：从初稿生成到持续优化　159
7.3.1　原型迭代的任务类型与所需能力　159
7.3.2　多智能体协作系统结构设计　160
7.3.3　智能体的功能与提示词逻辑　160
7.3.4　实战训练：原型三轮迭代挑战　161
7.4　本章回顾　161
7.5　学习小测　162
课后拓展　162
第8章　运用GAI进行价值推广　163
8.1　影响力提升——价值推广　164
8.1.1　价值推广的内涵　165
8.1.2　价值推广的方法　165
8.1.3　实战训练：价值推广与影响力提升　173
8.2　提示词驱动的价值推广链　174
8.2.1　品牌语言生成　174
8.2.2　多模态内容生成　175
8.2.3　渠道适配与社交策略设计　176
8.2.4　用户问答设计与交互内容生成　176
8.2.5　效果追踪与投放迭代建议　177
8.3　多智能体协作的价值推广系统　177
8.3.1　推广阶段的任务类型与所需能力　178
8.3.2　多智能体系统结构设计　178
8.3.3　智能体的搭建方法与提示词逻辑　178
8.3.4　实战训练：价值推广的内容协作挑战　179
8.4　本章回顾　180
8.5　学习小测　181
课后拓展　181
第9章　GAI助力创新问题解决实战　182
9.1　生活领域实战：旅游规划　183
9.1.1　旅游规划的创新挑战　183
9.1.2　提示词驱动的智能旅游规划　184
9.1.3　智能体在旅游规划中的应用　186
9.2　学习/科研领域实战：文献综述构建　200
9.2.1　文献综述构建的创新挑战　201
9.2.2　提示词驱动的文献综述构建　201
9.2.3　智能体在文献综述构建中的应用　203
9.3　工作领域实战：数据处理与分析　212
9.3.1　数据处理与分析的创新挑战　212
9.3.2　提示词驱动的数据处理与分析　213
9.3.3　智能体在数据处理与分析中的应用　214
9.4　本章回顾　224
9.5　学习小测　225
课后拓展　225
第10章　GAI的伦理、安全与未来展望　226
10.1　伦理与安全挑战　227
10.1.1　隐私保护与数据安全　227
10.1.2　版权问题与知识产权保护　227
10.1.3　算法偏见与模型包容性　228
10.1.4　恶意用途与规避误用　228
10.2　技术发展与突破　229
10.2.1　当前的局限与挑战　229
10.2.2　关键技术突破方向　229
10.3　未来发展趋势　230
10.3.1　创新应用探索　230
10.3.2　人机协同新范式　230
10.3.3　可持续发展路径　231
10.4　本章回顾　231
10.5　学习小测　231
课后拓展　232