【章名目录】
第 1 章 人工智能概述
第 2 章 计算思维
第 3 章 计算机基础
第 4 章 人工智能基础技术
第 5 章 人工智能领域技术
第 6 章 人工智能前沿技术
第 7 章 人工智能行业应用
第 8 章 人工智能伦理与社会治理

【详细目录】
第 1 章 人工智能概述
1.1 智能与人工智能 …………………… 002
1.2 人工智能与计算 …………………… 004
1.3 人工智能发展历程 ………………… 006
1.4 人工智能时代的应对 ……………… 009
15 扩展阅读 …………………………… 010
习题………………………………………… 010
人物小传…………………………………… 011

第 2 章 计算思维
2.1 计算与计算思维 …………………… 013
2.2 初识计算思维 ……………………… 014
2.3 计算思维的理解 …………………… 016
2.4 计算思维的具体呈现 ……………… 019
2.4.1 逻辑思维…………………………… 019
2.4.2 算法思维…………………………… 021
2.4.3 系统思维…………………………… 022
2.4.4 网络思维…………………………… 023
2.5 扩展阅读 …………………………… 025
习题………………………………………… 025
实践作业…………………………………… 025
人物小传…………………………………… 027

第 3 章 计算机基础
3.1 问题求解与计算系统 ……………… 029
3.2 计算系统的硬件部分 ……………… 029
3.2.1 经典计算机结构…………………… 029
3.2.2 数据存储…………………………… 031
3.2.3 任务计算…………………………… 032
3.2.4 信息交换…………………………… 040
3.2.5 智能计算机系统…………………… 042
3.3 计算系统的软件部分 ……………… 044
3.3.1 操作系统…………………………… 045
3.3.2 编程语言…………………………… 046
3.3.3 AI框架 …………………………… 047
3.4 新型计算系统 ……………………… 050
3.4.1 生物计算…………………………… 050
3.4.2 量子计算…………………………… 051
3.5 扩展阅读 …………………………… 052
习题………………………………………… 053
实践作业…………………………………… 053
人物小传…………………………………… 054

第 4 章 人工智能基础技术
4.1 知识表示与知识图谱 ……………… 057
4.1.1 知识表示方法……………………… 057
4.1.2 知识图谱…………………………… 059
4.2 搜索与推理 ………………………… 062
4.2.1 搜索………………………………… 062
4.2.3 规划………………………………… 069
4.3 模式识别与数据挖掘 ……………… 072
4.3.1 模式识别…………………………… 072
4.3.2 数据挖掘…………………………… 075
4.4 传统机器学习 ……………………… 078
4.4.1 监督学习…………………………… 078
4.4.2 无监督学习………………………… 084
4.4.3 弱监督学习………………………… 089
4.5 神经网络与深度学习 ……………… 091
4.5.1 神经元与神经网络………………… 092
4.5.2 反向传播算法……………………… 093
4.5.3 卷积神经网络……………………… 094
4.5.4 循环神经网络……………………… 095
4.6 新型机器学习 ……………………… 096
4.6.1 强化学习…………………………… 096
4.6.2 生成对抗学习……………………… 098
4.7 扩展阅读 …………………………… 100
习题………………………………………… 100
实践作业…………………………………… 101
人物小传…………………………………… 104

第 5 章 人工智能领域技术
5.1 专家系统 …………………………… 108
5.1.1 什么是专家系统…………………… 108
5.1.2 专家系统的基本结构……………… 108
5.1.3 专家系统的知识获取……………… 109
5.1.4 专家系统举例……………………… 109
5.2 自然语言处理 ……………………… 110
5.2.1 自然语言处理的任务……………… 110
5.2.2 自然语言处理的基本方法………… 111
5.2.3 现代自然语言处理的核心——语言模型
112
5.2.4 机器翻译…………………………… 114
5.3 计算机视觉 ………………………… 114
5.3.1 底层视觉…………………………… 115
5.3.2 高层视觉…………………………… 119
5.4 计算机听觉 ………………………… 124
5.4.1 计算机如何“听见”声音………… 125
5.4.2 语音识别…………………………… 126
5.4.3 语音合成…………………………… 127
5.5 多模态技术 ………………………… 128
5.5.1 多模态理解………………………… 129
5.5.2 跨模态生成………………………… 131
5.6 扩展阅读 …………………………… 133
习题………………………………………… 134
实践作业…………………………………… 134
人物小传…………………………………… 135

第 6 章 人工智能前沿技术
6.1 生成式人工智能 …………………… 137
6.1.1 判别式模型………………………… 137
6.1.2 生成式模型………………………… 138
6.1.3 判别式模型与生成式模型的关系… 139
6.2 大模型技术 ………………………… 140
6.2.1 网络结构基础：Transformer架构 141
6.2.2 单模态大模型……………………… 143
6.2.3 多模态大模型……………………… 145
6.2.4 大模型的训练方法………………… 147
6.2.5 大模型推理增强技术……………… 149
6.3 自主智能体 ………………………… 150
6.3.1 智能体的定义与特征……………… 150
6.3.2 无人系统…………………………… 151
6.3.3 具身智能体………………………… 153
6.3.4 多智能体交互……………………… 153
6.4 科学智能 …………………………… 155
6.4.1 自然科学研究……………………… 156
6.4.2 社会科学研究……………………… 159
6.5 扩展阅读 …………………………… 160
习题………………………………………… 161
实践作业…………………………………… 161
人物小传…………………………………… 163

第 7 章 人工智能行业应用
7.1 人工智能赋能千行百业 …………… 165
7.2 人工智能在文学领域的应用 ……… 166
7.2.1 文学创作…………………………… 166
7.2.2 文学分析…………………………… 167
7.2.3 文学风格化迁移…………………… 168
7.3 人工智能在教育领域的应用 ……… 169
7.3.1 智能助教…………………………… 169
7.3.2 智能助学…………………………… 171
7.3.3 智能评测…………………………… 172
7.4 人工智能在金融领域的应用 ……… 172
7.4.1 智能风险管理与预测……………… 173
7.4.2 自动化决策与投资优化…………… 173
7.4.3 智能客服与个性化数字金融产品… 174
7.5 未来展望与挑战 …………………… 175
7.6 扩展阅读 …………………………… 175
习题………………………………………… 175
实践作业…………………………………… 176
人物小传…………………………………… 179

第 8 章 人工智能伦理与社会治理
8.1 人工智能伦理与治理概述 ………… 182
8.1.1 人工智能伦理概述………………… 182
8.1.2 人工智能治理必要性……………… 183
8.2 人工智能伦理问题 ………………… 184
8.2.1 技术研发中的伦理问题…………… 184
8.2.2 产品研发与应用中的伦理问题…… 188
8.3 人工智能伦理治理 ………………… 191
8.3.1 人工智能治理体系………………… 192
8.3.2 人工智能伦理治理实践…………… 193
8.4 扩展阅读 …………………………… 197
习题………………………………………… 198
实践作业…………………………………… 198
人物小传…………………………………… 201

参考文献…………………………………… 202