- 高等教育出版社
- 9787040676914
- 1版
- 16开
- 440
内容简介
本书是响应国家人工智能发展战略，面向高等院校人工智能通识教育需求编写的人工智能通识教材，也是河南省“十四五”普通高等教育规划教材。全书共10章，包括计算机基础、人工智能概述、人工智能关键技术、大模型、AIGC的应用、AI在办公软件中的应用、人工智能生态、人工智能+、具身智能、人工智能伦理与法律。
本书结构清晰，内容翔实，案例丰富，注重理论阐述与实际应用相结合，旨在帮助读者系统构建人工智能知识体系，理解其技术原理、发展趋势与社会影响。通过学习，读者可掌握人工智能的基本概念与核心思维，了解其在多领域尤其是农林相关场景中的创新应用，提升智能素养与跨学科整合能力。
本书可作为高等学校各专业的人工智能通识课程教材，也可作为社会读者了解人工智能的普及读本。
目录
目录
前辅文
第1章 计算机基础
1.1 计算机发展与分类
1.1.1 计算机的产生
1.1.2 计算机的发展
1.1.3 计算机的特点及分类
1.1.4 计算机的应用领域
1.2 数据在计算机中的表示
1.2.1 进位计数制
1.2.2 进制转换
1.2.3 字符编码
1.2.4 声音编码
1.2.5 图像编码
1.3 计算机的工作原理
1.3.1 图灵机模型
1.3.2 冯·诺依曼体系结构
1.4 计算机系统
1.4.1 计算机硬件系统
1.4.2 计算机软件系统
1.5 计算思维
1.5.1 计算思维的核心内涵
1.5.2 计算思维与人工智能的内在联系
本章小结
习题
第2章 人工智能概述
2.1 人工智能的定义与分类
2.1.1 人工智能的定义
2.1.2 人工智能的分类
2.2 人工智能的发展
2.2.1 孕育阶段（1956年之前）
2.2.2 形成阶段（1956—1976年）
2.2.3 发展阶段（1976—2010年）
2.2.4 突破阶段（2010年至今）
2.3 人工智能的要素
2.3.1 数据
2.3.2 算法
2.3.3 算力
2.4 人工智能的学科基础
本章小结
习题
第3章 人工智能关键技术
3.1 机器学习
3.1.1 什么是机器学习
3.1.2 机器学习算法的分类
3.1.3 机器学习的基本流程
3.1.4 深度学习
3.2 自然语言处理
3.2.1 什么是自然语言处理
3.2.2 自然语言处理的层次
3.2.3 自然语言处理的核心任务
3.2.4 自然语言处理的流程
3.3 计算机视觉
3.3.1 什么是计算机视觉
3.3.2 计算机视觉的核心处理任务
3.3.3 计算机视觉处理过程
3.4 智能语音处理
3.4.1 什么是智能语音处理
3.4.2 智能语音处理的核心任务
3.4.3 语音处理和语音合成处理过程
本章小结
习题
第4章 大模型
4.1 大模型概述
4.1.1 大模型的定义
4.1.2 大模型和小模型的区别
4.1.3 大模型的发展历程
4.1.4 大模型的分类
4.1.5 大模型产品
4.2 大模型架构
4.2.1 Transformer模型
4.2.2 基于Transformer的变体模型
4.3 大模型提示工程
4.3.1 Prompt工程简介
4.3.2 Prompt优化技巧
4.3.3 相关应用
本章小结
习题
第5章 AIGC的应用
5.1 AIGC概述
5.1.1 AIGC的定义
5.1.2 AIGC驱动下的内容创作新模式
5.1.3 AIGC的应用行业
5.1.4 常见的AIGC工具类型
5.2 AIGC文本生成
5.2.1 利用文心一言撰写新闻报道
5.2.2 利用豆包撰写营销文案
5.2.3 利用DeepSeek撰写通用事务文书
5.2.4 利用Kimi撰写学术研究文本
5.3 AIGC图片生成与图像处理
5.3.1 生成艺术画
5.3.2 生成插画
5.3.3 生成海报
5.3.4 处理图像
5.4 AIGC音频合成与制作
5.4.1 制作中文播客
5.4.2 制作声音克隆
5.4.3 制作短视频音效
5.5 AIGC视频生成
5.5.1 文生视频
5.5.2 图生视频
5.5.3 AI数字人
本章小结
习题
第6章 AI在办公软件中的应用
6.1 智能办公概述
6.1.1 WPS Office简介
6.1.2 文档处理
6.1.3 数据处理
6.1.4 演示文稿设计
6.2 AI处理文档
6.2.1 AI帮我写
6.2.2 AI帮我改
6.2.3 AI伴写
6.2.4 AI文档问答
6.2.5 AI全文总结
6.2.6 AI排版
6.3 AI处理表格
6.3.1 AI表格生成
6.3.2 AI写公式
6.3.3 AI条件格式
6.3.4 AI数据分析
6.4 AI处理演示文稿
6.4.1 AI生成PPT
6.4.2 AI生成多页PPT
6.4.3 AI美化PPT
本章小结
习题
第7章 人工智能生态
7.1 人工智能与大数据
7.1.1 大数据的概念
7.1.2 大数据特征
7.1.3 大数据与人工智能的关系
7.2 人工智能与云计算
7.2.1 云计算的概念
7.2.2 云计算的特征
7.2.3 云计算与人工智能的关系
7.3 人工智能与物联网
7.3.1 物联网的概念
7.3.2 物联网的特征
7.3.3 物联网与人工智能的关系
7.4 人工智能与Python
7.4.1 Python概述
7.4.2 Python开发环境的配置
7.4.3 Python基本规范
7.4.4 标识符和关键字
7.4.5 输入输出
7.4.6 变量
7.4.7 数据类型
7.4.8 运算符与表达式
7.4.9 模块与包的使用
本章小结
习题
第8章 人工智能+
8.1 人工智能+医疗
8.1.1 智慧医疗
8.1.2 健康管理
8.1.3 医药创新
8.2 人工智能+教育
8.2.1 精准化教学
8.2.2 个性化学习
8.2.3 自动化考评
8.2.4 科学化管理
8.3 人工智能+交通
8.3.1 动态交通优化
8.3.2 智慧交管升级
8.3.3 车路协同服务
8.3.4 出行即服务
8.4 人工智能+金融
8.4.1 智能客服
8.4.2 智能投顾
8.4.3 智能投研
8.4.4 智能风控
8.4.5 智能理赔
8.5 人工智能+农业
8.5.1 智能种植
8.5.2 智能养殖
8.5.3 智能农业装备
8.5.4 智能农产品加工与流通
本章小结
习题
第9章 具身智能
9.1 具身智能概述
9.1.1 具身智能的概念
9.1.2 具身智能的四大核心要素
9.1.3 具身智能的发展历程
9.2 具身智能的核心能力
9.2.1 具身感知
9.2.2 具身推理
9.2.3 具身执行
9.3 人形机器人
9.3.1 人形机器人的定义
9.3.2 人形机器人的核心技术模块
9.3.3 典型的人形机器人
9.4 具身智能的应用领域
9.4.1 工业制造领域
9.4.2 自动驾驶领域
9.4.3 物流运输领域
9.4.4 家庭服务领域
9.4.5 医疗康养领域
9.4.6 其他领域
本章小结
习题
第10章 人工智能伦理与法律
10.1 人工智能伦理的概念及主要问题
10.1.1 人工智能伦理的概念
10.1.2 人工智能伦理的主要问题
10.2 人工智能伦理典型案例
10.3 人工智能伦理的治理原则
10.4 解决人工智能伦理问题的策略
10.4.1 制定和执行相关法规和政策
10.4.2 促进公平和透明
10.4.3 制定伦理指导原则
10.4.4 提高公众对AI伦理问题的意识
10.4.5 推动国际合作
本章小结
习题
前辅文
第1章 计算机基础
1.1 计算机发展与分类
1.1.1 计算机的产生
1.1.2 计算机的发展
1.1.3 计算机的特点及分类
1.1.4 计算机的应用领域
1.2 数据在计算机中的表示
1.2.1 进位计数制
1.2.2 进制转换
1.2.3 字符编码
1.2.4 声音编码
1.2.5 图像编码
1.3 计算机的工作原理
1.3.1 图灵机模型
1.3.2 冯·诺依曼体系结构
1.4 计算机系统
1.4.1 计算机硬件系统
1.4.2 计算机软件系统
1.5 计算思维
1.5.1 计算思维的核心内涵
1.5.2 计算思维与人工智能的内在联系
本章小结
习题
第2章 人工智能概述
2.1 人工智能的定义与分类
2.1.1 人工智能的定义
2.1.2 人工智能的分类
2.2 人工智能的发展
2.2.1 孕育阶段（1956年之前）
2.2.2 形成阶段（1956—1976年）
2.2.3 发展阶段（1976—2010年）
2.2.4 突破阶段（2010年至今）
2.3 人工智能的要素
2.3.1 数据
2.3.2 算法
2.3.3 算力
2.4 人工智能的学科基础
本章小结
习题
第3章 人工智能关键技术
3.1 机器学习
3.1.1 什么是机器学习
3.1.2 机器学习算法的分类
3.1.3 机器学习的基本流程
3.1.4 深度学习
3.2 自然语言处理
3.2.1 什么是自然语言处理
3.2.2 自然语言处理的层次
3.2.3 自然语言处理的核心任务
3.2.4 自然语言处理的流程
3.3 计算机视觉
3.3.1 什么是计算机视觉
3.3.2 计算机视觉的核心处理任务
3.3.3 计算机视觉处理过程
3.4 智能语音处理
3.4.1 什么是智能语音处理
3.4.2 智能语音处理的核心任务
3.4.3 语音处理和语音合成处理过程
本章小结
习题
第4章 大模型
4.1 大模型概述
4.1.1 大模型的定义
4.1.2 大模型和小模型的区别
4.1.3 大模型的发展历程
4.1.4 大模型的分类
4.1.5 大模型产品
4.2 大模型架构
4.2.1 Transformer模型
4.2.2 基于Transformer的变体模型
4.3 大模型提示工程
4.3.1 Prompt工程简介
4.3.2 Prompt优化技巧
4.3.3 相关应用
本章小结
习题
第5章 AIGC的应用
5.1 AIGC概述
5.1.1 AIGC的定义
5.1.2 AIGC驱动下的内容创作新模式
5.1.3 AIGC的应用行业
5.1.4 常见的AIGC工具类型
5.2 AIGC文本生成
5.2.1 利用文心一言撰写新闻报道
5.2.2 利用豆包撰写营销文案
5.2.3 利用DeepSeek撰写通用事务文书
5.2.4 利用Kimi撰写学术研究文本
5.3 AIGC图片生成与图像处理
5.3.1 生成艺术画
5.3.2 生成插画
5.3.3 生成海报
5.3.4 处理图像
5.4 AIGC音频合成与制作
5.4.1 制作中文播客
5.4.2 制作声音克隆
5.4.3 制作短视频音效
5.5 AIGC视频生成
5.5.1 文生视频
5.5.2 图生视频
5.5.3 AI数字人
本章小结
习题
第6章 AI在办公软件中的应用
6.1 智能办公概述
6.1.1 WPS Office简介
6.1.2 文档处理
6.1.3 数据处理
6.1.4 演示文稿设计
6.2 AI处理文档
6.2.1 AI帮我写
6.2.2 AI帮我改
6.2.3 AI伴写
6.2.4 AI文档问答
6.2.5 AI全文总结
6.2.6 AI排版
6.3 AI处理表格
6.3.1 AI表格生成
6.3.2 AI写公式
6.3.3 AI条件格式
6.3.4 AI数据分析
6.4 AI处理演示文稿
6.4.1 AI生成PPT
6.4.2 AI生成多页PPT
6.4.3 AI美化PPT
本章小结
习题
第7章 人工智能生态
7.1 人工智能与大数据
7.1.1 大数据的概念
7.1.2 大数据特征
7.1.3 大数据与人工智能的关系
7.2 人工智能与云计算
7.2.1 云计算的概念
7.2.2 云计算的特征
7.2.3 云计算与人工智能的关系
7.3 人工智能与物联网
7.3.1 物联网的概念
7.3.2 物联网的特征
7.3.3 物联网与人工智能的关系
7.4 人工智能与Python
7.4.1 Python概述
7.4.2 Python开发环境的配置
7.4.3 Python基本规范
7.4.4 标识符和关键字
7.4.5 输入输出
7.4.6 变量
7.4.7 数据类型
7.4.8 运算符与表达式
7.4.9 模块与包的使用
本章小结
习题
第8章 人工智能+
8.1 人工智能+医疗
8.1.1 智慧医疗
8.1.2 健康管理
8.1.3 医药创新
8.2 人工智能+教育
8.2.1 精准化教学
8.2.2 个性化学习
8.2.3 自动化考评
8.2.4 科学化管理
8.3 人工智能+交通
8.3.1 动态交通优化
8.3.2 智慧交管升级
8.3.3 车路协同服务
8.3.4 出行即服务
8.4 人工智能+金融
8.4.1 智能客服
8.4.2 智能投顾
8.4.3 智能投研
8.4.4 智能风控
8.4.5 智能理赔
8.5 人工智能+农业
8.5.1 智能种植
8.5.2 智能养殖
8.5.3 智能农业装备
8.5.4 智能农产品加工与流通
本章小结
习题
第9章 具身智能
9.1 具身智能概述
9.1.1 具身智能的概念
9.1.2 具身智能的四大核心要素
9.1.3 具身智能的发展历程
9.2 具身智能的核心能力
9.2.1 具身感知
9.2.2 具身推理
9.2.3 具身执行
9.3 人形机器人
9.3.1 人形机器人的定义
9.3.2 人形机器人的核心技术模块
9.3.3 典型的人形机器人
9.4 具身智能的应用领域
9.4.1 工业制造领域
9.4.2 自动驾驶领域
9.4.3 物流运输领域
9.4.4 家庭服务领域
9.4.5 医疗康养领域
9.4.6 其他领域
本章小结
习题
第10章 人工智能伦理与法律
10.1 人工智能伦理的概念及主要问题
10.1.1 人工智能伦理的概念
10.1.2 人工智能伦理的主要问题
10.2 人工智能伦理典型案例
10.3 人工智能伦理的治理原则
10.4 解决人工智能伦理问题的策略
10.4.1 制定和执行相关法规和政策
10.4.2 促进公平和透明
10.4.3 制定伦理指导原则
10.4.4 提高公众对AI伦理问题的意识
10.4.5 推动国际合作
本章小结
习题
前辅文
第1章 计算机基础
1.1 计算机发展与分类
1.1.1 计算机的产生
1.1.2 计算机的发展
1.1.3 计算机的特点及分类
1.1.4 计算机的应用领域
1.2 数据在计算机中的表示
1.2.1 进位计数制
1.2.2 进制转换
1.2.3 字符编码
1.2.4 声音编码
1.2.5 图像编码
1.3 计算机的工作原理
1.3.1 图灵机模型
1.3.2 冯·诺依曼体系结构
1.4 计算机系统
1.4.1 计算机硬件系统
1.4.2 计算机软件系统
1.5 计算思维
1.5.1 计算思维的核心内涵
1.5.2 计算思维与人工智能的内在联系
本章小结
习题
第2章 人工智能概述
2.1 人工智能的定义与分类
2.1.1 人工智能的定义
2.1.2 人工智能的分类
2.2 人工智能的发展
2.2.1 孕育阶段（1956年之前）
2.2.2 形成阶段（1956—1976年）
2.2.3 发展阶段（1976—2010年）
2.2.4 突破阶段（2010年至今）
2.3 人工智能的要素
2.3.1 数据
2.3.2 算法
2.3.3 算力
2.4 人工智能的学科基础
本章小结
习题
第3章 人工智能关键技术
3.1 机器学习
3.1.1 什么是机器学习
3.1.2 机器学习算法的分类
3.1.3 机器学习的基本流程
3.1.4 深度学习
3.2 自然语言处理
3.2.1 什么是自然语言处理
3.2.2 自然语言处理的层次
3.2.3 自然语言处理的核心任务
3.2.4 自然语言处理的流程
3.3 计算机视觉
3.3.1 什么是计算机视觉
3.3.2 计算机视觉的核心处理任务
3.3.3 计算机视觉处理过程
3.4 智能语音处理
3.4.1 什么是智能语音处理
3.4.2 智能语音处理的核心任务
3.4.3 语音处理和语音合成处理过程
本章小结
习题
第4章 大模型
4.1 大模型概述
4.1.1 大模型的定义
4.1.2 大模型和小模型的区别
4.1.3 大模型的发展历程
4.1.4 大模型的分类
4.1.5 大模型产品
4.2 大模型架构
4.2.1 Transformer模型
4.2.2 基于Transformer的变体模型
4.3 大模型提示工程
4.3.1 Prompt工程简介
4.3.2 Prompt优化技巧
4.3.3 相关应用
本章小结
习题
第5章 AIGC的应用
5.1 AIGC概述
5.1.1 AIGC的定义
5.1.2 AIGC驱动下的内容创作新模式
5.1.3 AIGC的应用行业
5.1.4 常见的AIGC工具类型
5.2 AIGC文本生成
5.2.1 利用文心一言撰写新闻报道
5.2.2 利用豆包撰写营销文案
5.2.3 利用DeepSeek撰写通用事务文书
5.2.4 利用Kimi撰写学术研究文本
5.3 AIGC图片生成与图像处理
5.3.1 生成艺术画
5.3.2 生成插画
5.3.3 生成海报
5.3.4 处理图像
5.4 AIGC音频合成与制作
5.4.1 制作中文播客
5.4.2 制作声音克隆
5.4.3 制作短视频音效
5.5 AIGC视频生成
5.5.1 文生视频
5.5.2 图生视频
5.5.3 AI数字人
本章小结
习题
第6章 AI在办公软件中的应用
6.1 智能办公概述
6.1.1 WPS Office简介
6.1.2 文档处理
6.1.3 数据处理
6.1.4 演示文稿设计
6.2 AI处理文档
6.2.1 AI帮我写
6.2.2 AI帮我改
6.2.3 AI伴写
6.2.4 AI文档问答
6.2.5 AI全文总结
6.2.6 AI排版
6.3 AI处理表格
6.3.1 AI表格生成
6.3.2 AI写公式
6.3.3 AI条件格式
6.3.4 AI数据分析
6.4 AI处理演示文稿
6.4.1 AI生成PPT
6.4.2 AI生成多页PPT
6.4.3 AI美化PPT
本章小结
习题
第7章 人工智能生态
7.1 人工智能与大数据
7.1.1 大数据的概念
7.1.2 大数据特征
7.1.3 大数据与人工智能的关系
7.2 人工智能与云计算
7.2.1 云计算的概念
7.2.2 云计算的特征
7.2.3 云计算与人工智能的关系
7.3 人工智能与物联网
7.3.1 物联网的概念
7.3.2 物联网的特征
7.3.3 物联网与人工智能的关系
7.4 人工智能与Python
7.4.1 Python概述
7.4.2 Python开发环境的配置
7.4.3 Python基本规范
7.4.4 标识符和关键字
7.4.5 输入输出
7.4.6 变量
7.4.7 数据类型
7.4.8 运算符与表达式
7.4.9 模块与包的使用
本章小结
习题
第8章 人工智能+
8.1 人工智能+医疗
8.1.1 智慧医疗
8.1.2 健康管理
8.1.3 医药创新
8.2 人工智能+教育
8.2.1 精准化教学
8.2.2 个性化学习
8.2.3 自动化考评
8.2.4 科学化管理
8.3 人工智能+交通
8.3.1 动态交通优化
8.3.2 智慧交管升级
8.3.3 车路协同服务
8.3.4 出行即服务
8.4 人工智能+金融
8.4.1 智能客服
8.4.2 智能投顾
8.4.3 智能投研
8.4.4 智能风控
8.4.5 智能理赔
8.5 人工智能+农业
8.5.1 智能种植
8.5.2 智能养殖
8.5.3 智能农业装备
8.5.4 智能农产品加工与流通
本章小结
习题
第9章 具身智能
9.1 具身智能概述
9.1.1 具身智能的概念
9.1.2 具身智能的四大核心要素
9.1.3 具身智能的发展历程
9.2 具身智能的核心能力
9.2.1 具身感知
9.2.2 具身推理
9.2.3 具身执行
9.3 人形机器人
9.3.1 人形机器人的定义
9.3.2 人形机器人的核心技术模块
9.3.3 典型的人形机器人
9.4 具身智能的应用领域
9.4.1 工业制造领域
9.4.2 自动驾驶领域
9.4.3 物流运输领域
9.4.4 家庭服务领域
9.4.5 医疗康养领域
9.4.6 其他领域
本章小结
习题
第10章 人工智能伦理与法律
10.1 人工智能伦理的概念及主要问题
10.1.1 人工智能伦理的概念
10.1.2 人工智能伦理的主要问题
10.2 人工智能伦理典型案例
10.3 人工智能伦理的治理原则
10.4 解决人工智能伦理问题的策略
10.4.1 制定和执行相关法规和政策
10.4.2 促进公平和透明
10.4.3 制定伦理指导原则
10.4.4 提高公众对AI伦理问题的意识
10.4.5 推动国际合作
本章小结
习题
前辅文
第1章 计算机基础
1.1 计算机发展与分类
1.1.1 计算机的产生
1.1.2 计算机的发展
1.1.3 计算机的特点及分类
1.1.4 计算机的应用领域
1.2 数据在计算机中的表示
1.2.1 进位计数制
1.2.2 进制转换
1.2.3 字符编码
1.2.4 声音编码
1.2.5 图像编码
1.3 计算机的工作原理
1.3.1 图灵机模型
1.3.2 冯·诺依曼体系结构
1.4 计算机系统
1.4.1 计算机硬件系统
1.4.2 计算机软件系统
1.5 计算思维
1.5.1 计算思维的核心内涵
1.5.2 计算思维与人工智能的内在联系
本章小结
习题
第2章 人工智能概述
2.1 人工智能的定义与分类
2.1.1 人工智能的定义
2.1.2 人工智能的分类
2.2 人工智能的发展
2.2.1 孕育阶段（1956年之前）
2.2.2 形成阶段（1956—1976年）
2.2.3 发展阶段（1976—2010年）
2.2.4 突破阶段（2010年至今）
2.3 人工智能的要素
2.3.1 数据
2.3.2 算法
2.3.3 算力
2.4 人工智能的学科基础
本章小结
习题
第3章 人工智能关键技术
3.1 机器学习
3.1.1 什么是机器学习
3.1.2 机器学习算法的分类
3.1.3 机器学习的基本流程
3.1.4 深度学习
3.2 自然语言处理
3.2.1 什么是自然语言处理
3.2.2 自然语言处理的层次
3.2.3 自然语言处理的核心任务
3.2.4 自然语言处理的流程
3.3 计算机视觉
3.3.1 什么是计算机视觉
3.3.2 计算机视觉的核心处理任务
3.3.3 计算机视觉处理过程
3.4 智能语音处理
3.4.1 什么是智能语音处理
3.4.2 智能语音处理的核心任务
3.4.3 语音处理和语音合成处理过程
本章小结
习题
第4章 大模型
4.1 大模型概述
4.1.1 大模型的定义
4.1.2 大模型和小模型的区别
4.1.3 大模型的发展历程
4.1.4 大模型的分类
4.1.5 大模型产品
4.2 大模型架构
4.2.1 Transformer模型
4.2.2 基于Transformer的变体模型
4.3 大模型提示工程
4.3.1 Prompt工程简介
4.3.2 Prompt优化技巧
4.3.3 相关应用
本章小结
习题
第5章 AIGC的应用
5.1 AIGC概述
5.1.1 AIGC的定义
5.1.2 AIGC驱动下的内容创作新模式
5.1.3 AIGC的应用行业
5.1.4 常见的AIGC工具类型
5.2 AIGC文本生成
5.2.1 利用文心一言撰写新闻报道
5.2.2 利用豆包撰写营销文案
5.2.3 利用DeepSeek撰写通用事务文书
5.2.4 利用Kimi撰写学术研究文本
5.3 AIGC图片生成与图像处理
5.3.1 生成艺术画
5.3.2 生成插画
5.3.3 生成海报
5.3.4 处理图像
5.4 AIGC音频合成与制作
5.4.1 制作中文播客
5.4.2 制作声音克隆
5.4.3 制作短视频音效
5.5 AIGC视频生成
5.5.1 文生视频
5.5.2 图生视频
5.5.3 AI数字人
本章小结
习题
第6章 AI在办公软件中的应用
6.1 智能办公概述
6.1.1 WPS Office简介
6.1.2 文档处理
6.1.3 数据处理
6.1.4 演示文稿设计
6.2 AI处理文档
6.2.1 AI帮我写
6.2.2 AI帮我改
6.2.3 AI伴写
6.2.4 AI文档问答
6.2.5 AI全文总结
6.2.6 AI排版
6.3 AI处理表格
6.3.1 AI表格生成
6.3.2 AI写公式
6.3.3 AI条件格式
6.3.4 AI数据分析
6.4 AI处理演示文稿
6.4.1 AI生成PPT
6.4.2 AI生成多页PPT
6.4.3 AI美化PPT
本章小结
习题
第7章 人工智能生态
7.1 人工智能与大数据
7.1.1 大数据的概念
7.1.2 大数据特征
7.1.3 大数据与人工智能的关系
7.2 人工智能与云计算
7.2.1 云计算的概念
7.2.2 云计算的特征
7.2.3 云计算与人工智能的关系
7.3 人工智能与物联网
7.3.1 物联网的概念
7.3.2 物联网的特征
7.3.3 物联网与人工智能的关系
7.4 人工智能与Python
7.4.1 Python概述
7.4.2 Python开发环境的配置
7.4.3 Python基本规范
7.4.4 标识符和关键字
7.4.5 输入输出
7.4.6 变量
7.4.7 数据类型
7.4.8 运算符与表达式
7.4.9 模块与包的使用
本章小结
习题
第8章 人工智能+
8.1 人工智能+医疗
8.1.1 智慧医疗
8.1.2 健康管理
8.1.3 医药创新
8.2 人工智能+教育
8.2.1 精准化教学
8.2.2 个性化学习
8.2.3 自动化考评
8.2.4 科学化管理
8.3 人工智能+交通
8.3.1 动态交通优化
8.3.2 智慧交管升级
8.3.3 车路协同服务
8.3.4 出行即服务
8.4 人工智能+金融
8.4.1 智能客服
8.4.2 智能投顾
8.4.3 智能投研
8.4.4 智能风控
8.4.5 智能理赔
8.5 人工智能+农业
8.5.1 智能种植
8.5.2 智能养殖
8.5.3 智能农业装备
8.5.4 智能农产品加工与流通
本章小结
习题
第9章 具身智能
9.1 具身智能概述
9.1.1 具身智能的概念
9.1.2 具身智能的四大核心要素
9.1.3 具身智能的发展历程
9.2 具身智能的核心能力
9.2.1 具身感知
9.2.2 具身推理
9.2.3 具身执行
9.3 人形机器人
9.3.1 人形机器人的定义
9.3.2 人形机器人的核心技术模块
9.3.3 典型的人形机器人
9.4 具身智能的应用领域
9.4.1 工业制造领域
9.4.2 自动驾驶领域
9.4.3 物流运输领域
9.4.4 家庭服务领域
9.4.5 医疗康养领域
9.4.6 其他领域
本章小结
习题
第10章 人工智能伦理与法律
10.1 人工智能伦理的概念及主要问题
10.1.1 人工智能伦理的概念
10.1.2 人工智能伦理的主要问题
10.2 人工智能伦理典型案例
10.3 人工智能伦理的治理原则
10.4 解决人工智能伦理问题的策略
10.4.1 制定和执行相关法规和政策
10.4.2 促进公平和透明
10.4.3 制定伦理指导原则
10.4.4 提高公众对AI伦理问题的意识
10.4.5 推动国际合作
本章小结
习题
