人工智能通识教程（慕课版）-图书-人邮教育社区

内容摘要

本书全面系统地介绍了人工智能与 AIGC 的基础理论、技术及实际应用。全书共 8 章，包括人工智能基础、人工智能核心要素和关键基础技术、人工智能前沿技术、AIGC 基础及提示词工程、AIGC 工具基础应用、AIGC 工具进阶应用、人工智能场景应用、人工智能实验实践等内容。本书内容丰富、图文并茂、重点突出、通俗易懂，可以帮助读者了解人工智能，掌握多种 AIGC工具的使用方法，提高日常学习与工作的效率。
本书可作为高等院校开设的人工智能通识课的教材，也可供对人工智能感兴趣的社会人士学习、参考。

【本书使用指南】

前言

【本书特色】

【本书目录】
基础篇
第 1 章人工智能基础
第 2 章人工智能核心要素和关键基础技术
第 3 章人工智能前沿技术
应用篇
第 4 章 AIGC基础及提示词工程
第 5 章 AIGC工具基础应用
第 6 章 AIGC 工具进阶应用
第 7 章人工智能场景应用
实践篇
第 8 章人工智能实验实践

【本书详细目录】
基础篇
第 1 章人工智能基础 ................1
1.1 人工智能概述 ....................... 3
1.1.1 人工智能的定义与核心特征........................................3
1.1.2 人工智能的类型 ....................4
1.1.3 人工智能的发展历程、发展现状与未来趋势.............5
1.1.4 人工智能的三大学派.............6
1.2 人工智能与其他学科的结合 .... 7
1.2.1 人工智能与理工学科.............7
1.2.2 人工智能与农学 ....................7
1.2.3 人工智能与医学 ....................8
1.2.4 人工智能与经济学 ................8
1.2.5 人工智能与文学 ....................8
1.2.6 人工智能与艺术学 ................8
1.2.7 人工智能与教育学 ................8
1.2.8 人工智能与新闻传播学.........9
1.2.9 人工智能与历史学 ................9
1.3 人工智能安全与伦理.............. 9
1.3.1 人工智能的安全风险与防控......................................10
1.3.2 人工智能伦理问题 ..............11
1.4 人工智能与就业 .................. 13
1.4.1 人工智能对就业的影响.......13
1.4.2 人工智能催生的新职业.......13
1.4.3 人工智能对从业人员的要求......................................14
章节实训与思考 .......................... 15
章节练习与巩固 .......................... 17
课后实训.................................... 19

第 2 章人工智能核心要素和关键基础技术 ................... 20
2.1 人工智能核心要素............... 22
2.1.1 人工智能的基石——数据......................................22
2.1.2 人工智能的核心——人工智能算法..............................23
2.1.3 人工智能的动力——算力......................................24
2.1.4 人工智能核心要素间的关系与支撑..........................26
2.2 机器学习............................ 26
2.2.1 机器学习的定义与特点.......26
2.2.2 机器学习的主要类型...........27
2.2.3 机器学习的基本流程...........27
2.2.4 经典机器学习算法 ..............28
2.3 深度学习............................ 29
2.3.1 深度学习的概念 ..................29
2.3.2 深度学习的发展历程...........29
2.3.3 典型深度学习算法 ..............30
2.4 知识图谱............................ 32
2.4.1 知识图谱的定义 ..................32
2.4.2 知识图谱的表示方法...........32
2.4.3 知识图谱的构建流程...........33
2.4.4 知识图谱应用 ......................35
2.5 专家系统............................ 35
2.5.1 专家系统的概念 ..................35
2.5.2 专家系统的结构 ..................35
2.5.3 专家系统的应用 ..................38
2.6 自然语言处理 ..................... 38
2.6.1 自然语言处理的概念...........38
2.6.2 自然语言处理的基础技术......................................38
2.6.3 自然语言处理的应用...........39
2.7 计算机视觉......................... 40
2.7.1 计算机视觉的概念 ..............40
2.7.2 计算机视觉的主要任务.......40
2.7.3 计算机视觉的应用 ..............40
章节实训与思考 .......................... 41
章节练习与巩固 .......................... 46
课后实训.................................... 47

第 3 章人工智能前沿技术 ........49
3.1 大模型............................... 51
3.1.1 大模型的定义与核心特征......................................51
3.1.2 大模型的基本原理 ..............51
3.1.3 大模型的分类 ......................52
3.1.4 大模型的应用领域 ..............53
3.1.5 常用的大模型产品 ..............55
3.1.6 本地部署大模型 ..................56
3.2 多模态融合......................... 61
3.2.1 多模态融合的定义 ..............61
3.2.2 多模态融合的关键技术.......62
3.2.3 多模态融合的应用场景.......62
3.3 智能体............................... 63
3.3.1 智能体的定义及关键特征......................................63
3.3.2 智能体的分级 ......................63
3.3.3 智能体的分类 ......................65
3.3.4 智能体的工作原理 ..............65
3.3.5 智能体的关键技术和技术架构..............................65
3.3.6 常用的智能体开发平台.......66
3.4 具身智能............................ 67
3.4.1 初识具身智能 ......................67
3.4.2 具身智能体与智能体的关系......................................68
3.4.3 具身智能的核心技术体系...68
3.4.4 具身智能的应用领域...........69
3.4.5 具身智能体的终极形态：人形机器人..........................69
3.4.6 具身智能的挑战与限制.......70
章节实训与思考 .......................... 71
章节练习与巩固 .......................... 74
课后实训.................................... 75

应用篇
第 4 章 AIGC基础及提示词工程...77
4.1 AIGC概述.......................... 79
4.1.1 AIGC 的概念.......................79
4.1.2 AIGC 的发展历程 ...............80
4.1.3 AIGC 与大模型的关系........80
4.1.4 AIGC的应用领域.................81
4.1.5 AIGC工具的一般使用流程......................................82
4.2 AIGC 常用工具概览............ 83
4.2.1 文本类AIGC工具.................83
4.2.2 图像类 AIGC 工具 ..............84
4.2.3 音频类AIGC工具.................86
4.2.4 视频类 AIGC 工具 ..............88
4.2.5 辅助办公类 AIGC 工具.......89
4.2.6 辅助编程类 AIGC 工具.......90
4.3 提示词工程概述 .................. 92
4.3.1 提示词工程的概念 ..............92
4.3.2 提示词工程的本质特征.......92
4.3.3 提示词的作用 ......................92
4.3.4 提示词的基本类型 ..............93
4.4 提示词编写方法及优化技巧... 94
4.4.1 提示词的设计原则 ..............94
4.4.2 提示词的编写要点 ..............94
4.4.3 结构化提示词框架 ..............95
4.4.4 提示词与大模型协作...........96
4.4.5 提示词使用误区与应对策略......................................97
章节实训与思考 .......................... 97
章节练习与巩固 ........................ 100
课后实训.................................. 102

第 5 章 AIGC工具基础应用.... 103
5.1 文本类AIGC工具的应用 .... 105
5.1.1 内容生成与创作 ................105
5.1.2 文本改写与润色 ................106
5.1.3 交互对话............................107
5.1.4 信息提取与总结 ................108
5.1.5 语言翻译与学习 ................108
5.1.6 创意激发与头脑风暴.........109
5.2 图像类AIGC工具的应用 .... 110
5.2.1 文生图................................110
5.2.2 图生图................................111
5.2.3 无损放大............................112
5.2.4 局部擦除............................113
5.2.5 局部重绘............................114
5.2.6 画质增强............................115
5.2.7 风格迁移............................116
5.2.8 扩图....................................116
5.2.9 智能抠图与背景替换.........117
5.3 音频类AIGC工具的应用 .... 118
5.3.1 语音合成............................118
5.3.2 语音识别............................119
5.3.3 语音克隆............................120
5.3.4 音乐生成............................121
5.3.5 音频分离............................122
5.3.6 AI变声................................122
5.4 视频类AIGC工具的应用 .... 123
5.4.1 文生视频............................123
5.4.2 图生视频............................124
5.4.3 创建数字人........................125
5.4.4 字幕生成............................126
5.4.5 视频去水印........................127
5.4.6 视频翻译............................127
5.4.7 视频画质修复 ....................128
5.4.8 智能剪辑............................129
章节实训与思考 ........................ 130
章节练习与巩固 ........................ 134
课后实训.................................. 136

第 6 章 AIGC 工具进阶应用 ... 138
6.1 AIGC 工具辅助办公.......... 140
6.1.1 文档处理............................140
6.1.2 表格处理与分析 ................141
6.1.3 演示文稿设计 ....................143
6.2 AIGC工具辅助数据分析 .... 145
6.2.1 数据获取............................145
6.2.2 数据清洗............................146
6.2.3 数据分析............................147
6.2.4 数据可视化........................148
6.3 AIGC工具辅助编程........... 150
6.3.1 代码生成............................150
6.3.2 代码调试与优化 ................150
6.4 AIGC工具链应用.............. 152
6.4.1 AIGC工具链的概念与作用....................................152
6.4.2 构建AIGC工具链...............152
6.5 AIGC工具的其他应用........ 156
6.5.1 AIGC工具辅助工作...........157
6.5.2 AIGC工具辅助学习...........158
章节实训与思考 ........................ 159
章节练习与巩固 ........................ 162
课后实训.................................. 163

第 7 章人工智能场景应用 ...... 164
7.1 理工类专业领域应用.......... 166
7.1.1 智能交通系统 ....................166
7.1.2 智慧物流............................167
7.1.3 智能制造............................168
7.1.4 智能航天............................169
7.1.5 智能计算与大数据分析.....170
7.2 农医类专业领域应用.......... 171
7.2.1 智慧医疗............................171
7.2.2 智慧农业............................172
7.3 经管类专业领域应用.......... 173
7.3.1 智慧金融............................173
7.3.2 智慧营销............................174
7.3.3 AI人力管理........................174
7.4 艺体类专业领域应用.......... 175
7.4.1 影视娱乐............................175
7.4.2 动漫游戏............................176
7.4.3 智慧表演............................176
7.4.4 智慧体育............................177
7.5 人文类专业领域应用.......... 178
7.5.1 人工智能+新闻传媒..........178
7.5.2 智慧生活 ...........................179
7.5.3 智能教育............................180
7.5.4 智慧城市............................181
7.5.5 数字文博............................181
章节实训与思考 ........................ 183
章节练习与巩固 ........................ 185
课后实训.................................. 186

实践篇
第 8 章人工智能实验实践 ...... 187
8.1 人工智能基础实验............. 188
8.1.1 使用DeepSeek生成校园音乐节宣传文案........................188
8.1.2 使用豆包生成个性化头像....................................189
8.1.3 使用剪映制作水晶葡萄短视频................................189
8.1.4 使用文心一言生成课堂笔记....................................190
8.1.5 使用WPS AI生成“乡村全面振兴”演示文稿.........191
8.1.6 使用海绵音乐生成一首关于青春的歌曲 ................192
8.2 人工智能进阶实验............. 193
8.2.1 生成电商产品图与宣传文案....................................193
8.2.2 分析产品销售数据并生成图表....................................194
8.2.3 生成虚拟数字人视频.........195
8.2.4 搭建“动植物百科”工作流................................196
8.3 人工智能实践调研............. 198
8.3.1 制作校园活动策划报告.....198
8.3.2 制作家乡非物质文化遗产传播方案............................199
8.3.3 制作商业计划书................................200
8.3.4 设计智能健康管理手环.....202

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出版信息

书　　名：人工智能通识教程（慕课版）
执行编辑：本书的内容有任何问题，请联系方菲（人邮社）
出版日期：2026-05-30
书　　号：978-7-115-69375-4
作　　者： 田丽
定　　价：59.80 元
页　　数：202
印刷方式：双色印刷
开　　本：16开
出版状态：上市销售

作者介绍

田丽（主编），北京大学新闻与传播学院党委书记、新媒体研究院副院长、互联网发展研究中心主任、北京大学长聘副教授、博士生导师。曾任北京大学学生工作部副部长。主要研究方向为智能传播与算法治理、新媒体与网络传播、数字素养等。出版专著 6 本、教材 5 本，在各类期刊上发表论文 80 余篇。在《人民日报》《光明日报》等主流媒体上发表理论文章和调查报告 10 余篇。主持和参与国家级、省部级科研项目及企事业单位委托的科研项目共 80 余项。研究和教学成果获得教育部高等学校科学研究优秀成果奖（人文社会科学）一等奖、全国新闻与传播专业学位优秀教学案例二等奖。多次获得所在学校在科研、教学、党务和学生工作等方面的奖励。

张华麟（副主编），清华大学新闻与传播学院助理研究员。曾任深圳大学艺术学部戏剧影视学院播音与主持艺术系系主任、助理教授。主要研究方向为智能传播与人机互动、新媒体与网络传播、媒介融合。在各类期刊上发表论文 10 余篇；主持省部级科研项目 1 项；参与编写教材 2 本；参与国家级、省部级科研项目和企事业单位委托的科研项目共 20余项。

陈馨婕（副主编），北京大学新媒体研究院博士研究生。主要研究方向为人机传播、数字伦理与技术治理、计算社会科学。在《青年记者》《图书情报知识》、Computers in Human Behavior等期刊上发表论文10 篇。参与国家社会科学基金重大项目、国家自然科学基金重点项目、省部级科研项目和企事业单位委托的科研项目共10余项。获得北京大学学习优秀奖、优秀科研奖。