人工智能通识与实践
定价：￥45.00
作者： 王九如
出版时间：2026-08
最新印次日期：2026-8
出版社：高等教育出版社
- 高等教育出版社
- 9787040676174
- 1版
- 16开
- 2026-08
- 341
- 公共基础课
- 公共基础课
- 公共基础课
- 通用
- 本科 高职
内容简介
本书以“理解基础原理—掌握应用方法—开展实践操作”为主线，涵盖文本、图像、音频、视频生成技术以及智能办公、智能体、行业应用和安全伦理等核心内容，帮助读者构建完整的人工智能应用认知体系。
在内容设计上，本书突出应用导向与实践导向，采用“基础理论讲解+具体场景实践”的编写模式，将抽象概念融入具体场景之中，降低学习难度，增强学习效果。通过大量贴近实际的案例，引导读者在真实情境中掌握人工智能工具的使用方法。
本书结构清晰，内容循序渐进，既注重基础知识的系统性，又强化实际操作能力的培养，适合作为应用型本科院校及高职院校的人工智能通识课程教材，也可供相关领域初学者与从业人员参考使用。
目录
目录
前辅文
第1章 人工智能概述
1.1 人工智能的诞生和应用
1.2 人工智能的基本概念
1.2.1 人工智能定义
1.2.2 人工智能分类
1.2.3 人工智能研究
1.3 人工智能的发展历程
1.3.1 人工智能的三大热潮
1.3.2 人工智能在我国的发展
1.4 人工智能的研究领域
1.5 人工智能的关键技术
本章小结
本章练习
第2章 人工智能三要素
2.1 数据
2.1.1 什么是数据
2.1.2 数据单位
2.1.3 数据与人工智能
2.2 算法
2.2.1 什么是算法
2.2.2 算法与人工智能
2.2.3 人工智能、机器学习与深度学习的关系
2.2.4 机器学习
2.2.5 深度学习
2.3 算力
2.3.1 什么是算力
2.3.2 算力单位
2.3.3 算力的类型
2.4 数据、算法与算力的协同作用
本章小结
本章练习
第3章 大模型与AIGC应用基础
3.1 大模型与大语言模型
3.1.1 大模型概述
3.1.2 大语言模型概述
3.1.3 大模型核心原理
3.1.4 国内大模型
3.2 AIGC及其应用
3.2.1 AIGC概述
3.2.2 大模型与AIGC关系
3.2.3 AIGC应用场景
3.3 提示词设计与优化
3.3.1 认识提示词
3.3.2 提示词结构与设计原理
3.3.3 高效使用提示词
本章小结
本章练习
第4章 人工智能文本智能处理
4.1 人工智能文本智能处理基础
4.1.1 人工智能文本智能处理的范畴
4.1.2 文本智能处理的技术
4.2 人工智能文本智能处理的核心功能
4.2.1 文本分类与聚类
4.2.2 文本摘要与文本生成
4.3 文本类AIGC应用案例
4.3.1 内容创作领域
4.3.2 办公自动化领域
4.3.3 教育与科研领域
本章小结
本章练习
第5章 人工智能图像生成与处理
5.1 图像基础与人工智能生成概述
5.1.1 数字图像基础
5.1.2 图像格式
5.1.3 人工智能图像生成的提示要素
5.2 使用AIGC工具生成图像
5.2.1 文字生成图像
5.2.2 参考图生成图像
5.2.3 草图生成图像
5.3 使用AIGC工具处理图像
5.3.1 局部重绘
5.3.2 智能扩图
5.3.3 局部消除
5.3.4 图像分离
5.3.5 实时图像处理
本章小结
本章练习
第6章 人工智能音频生成与处理
6.1 音频基础与人工智能生成概述
6.1.1 数字音频基础
6.1.2 音频格式
6.1.3 人工智能音频生成的提示要素
6.2 使用AIGC工具生成音频
6.2.1 生成音乐
6.2.2 生成音效
6.2.3 生成商品讲解音频
6.3 使用AIGC工具处理音频
6.3.1 声音克隆
6.3.2 语音转文字
6.3.3 音频降噪
本章小结
本章练习
第7章 人工智能视频生成与处理
7.1 视频基础与人工智能生成概述
7.1.1 数字视频基础
7.1.2 视频格式
7.1.3 人工智能视频生成的提示要素
7.2 AIGC视频创作的模式
7.3 使用AIGC工具生成多场景视频
7.3.1 生成商品推荐视频
7.3.2 生成动漫创作视频
7.3.3 生成自然风光视频
7.3.4 生成数字人讲解视频
7.4 使用AIGC工具处理视频
7.4.1 视频降噪
7.4.2 智能扩展画面内容
7.4.3 修复视频画质
本章小结
本章练习
第8章 人工智能智能办公
8.1 智能办公概述
8.1.1 WPS AI
8.1.2 WPS灵犀
8.2 WPS文字AI应用
8.2.1 AI写作助手
8.2.2 AI阅读助手
8.2.3 AI设计助手
8.3 WPS表格AI应用
8.3.1 AI表格助手
8.3.2 AI写公式
8.3.3 AI条件格式
8.3.4 AI数据分析
8.4 WPS演示AI应用
8.4.1 AI生成PPT
8.4.2 AI优化幻灯片
8.4.3 AI美化幻灯片
8.5 WPS PDF AI应用
8.5.1 文档问答
8.5.2 全文总结
8.5.3 AI划词
本章小结
本章练习
第9章 智能体
9.1 智能体概述
9.1.1 智能体定义
9.1.2 智能体特征
9.2 智能体类型
9.2.1 软件智能体
9.2.2 硬件智能体
9.3 智能体工作原理
9.3.1 智能体的基本工作流程
9.3.2 任务理解与目标设定
9.3.3 工具调用与执行机制
9.3.4 结果反馈与持续优化
9.4 搭建智能体案例
本章小结
本章练习
第10章 人工智能行业应用与前沿发展
10.1 智能机器人全景
10.1.1 具身智能
10.1.2 智能机器人
10.2 人工智能赋能社会
10.2.1 医疗健康领域
10.2.2 教育领域
10.2.3 工业领域
10.2.4 农业生产领域
10.2.5 交通与城市管理领域
10.3 人机协同与未来趋势
10.3.1 人机协同模式创新
10.3.2 未来趋势
本章小结
本章练习
第11章 人工智能安全与伦理
11.1 为什么关注人工智能安全与伦理
11.2 深度伪造的陷阱
11.2.1 深度伪造
11.2.2 深度伪造案例
11.2.3 判断真伪的技巧
11.3 算法也会有偏见
11.3.1 算法偏见
11.3.2 算法偏见案例
11.3.3 如何应对算法偏见
11.4 数字自我与数据隐私
11.4.1 数字自我
11.4.2 数据隐私
11.4.3 数字自我与数据隐私案例
11.4.4 如何遵守“信息边界”
11.5 人工智能幻觉
11.5.1 什么是人工智能幻觉
11.5.2 人工智能幻觉案例
11.5.3 如何减少人工智能幻觉的影响
11.6 辅助驾驶应用与挑战
11.6.1 什么是辅助驾驶
11.6.2 常见辅助驾驶功能
11.6.3 辅助驾驶案例
11.6.4 辅助驾驶系统的安全使用
11.7 人工智能伦理
11.7.1 什么是人工智能伦理
11.7.2 人工智能伦理案例
11.7.3 人工智能伦理的基本原则
11.8 人工智能治理与监管
本章小结
本章练习
主要参考文献
前辅文
第1章 人工智能概述
1.1 人工智能的诞生和应用
1.2 人工智能的基本概念
1.2.1 人工智能定义
1.2.2 人工智能分类
1.2.3 人工智能研究
1.3 人工智能的发展历程
1.3.1 人工智能的三大热潮
1.3.2 人工智能在我国的发展
1.4 人工智能的研究领域
1.5 人工智能的关键技术
本章小结
本章练习
第2章 人工智能三要素
2.1 数据
2.1.1 什么是数据
2.1.2 数据单位
2.1.3 数据与人工智能
2.2 算法
2.2.1 什么是算法
2.2.2 算法与人工智能
2.2.3 人工智能、机器学习与深度学习的关系
2.2.4 机器学习
2.2.5 深度学习
2.3 算力
2.3.1 什么是算力
2.3.2 算力单位
2.3.3 算力的类型
2.4 数据、算法与算力的协同作用
本章小结
本章练习
第3章 大模型与AIGC应用基础
3.1 大模型与大语言模型
3.1.1 大模型概述
3.1.2 大语言模型概述
3.1.3 大模型核心原理
3.1.4 国内大模型
3.2 AIGC及其应用
3.2.1 AIGC概述
3.2.2 大模型与AIGC关系
3.2.3 AIGC应用场景
3.3 提示词设计与优化
3.3.1 认识提示词
3.3.2 提示词结构与设计原理
3.3.3 高效使用提示词
本章小结
本章练习
第4章 人工智能文本智能处理
4.1 人工智能文本智能处理基础
4.1.1 人工智能文本智能处理的范畴
4.1.2 文本智能处理的技术
4.2 人工智能文本智能处理的核心功能
4.2.1 文本分类与聚类
4.2.2 文本摘要与文本生成
4.3 文本类AIGC应用案例
4.3.1 内容创作领域
4.3.2 办公自动化领域
4.3.3 教育与科研领域
本章小结
本章练习
第5章 人工智能图像生成与处理
5.1 图像基础与人工智能生成概述
5.1.1 数字图像基础
5.1.2 图像格式
5.1.3 人工智能图像生成的提示要素
5.2 使用AIGC工具生成图像
5.2.1 文字生成图像
5.2.2 参考图生成图像
5.2.3 草图生成图像
5.3 使用AIGC工具处理图像
5.3.1 局部重绘
5.3.2 智能扩图
5.3.3 局部消除
5.3.4 图像分离
5.3.5 实时图像处理
本章小结
本章练习
第6章 人工智能音频生成与处理
6.1 音频基础与人工智能生成概述
6.1.1 数字音频基础
6.1.2 音频格式
6.1.3 人工智能音频生成的提示要素
6.2 使用AIGC工具生成音频
6.2.1 生成音乐
6.2.2 生成音效
6.2.3 生成商品讲解音频
6.3 使用AIGC工具处理音频
6.3.1 声音克隆
6.3.2 语音转文字
6.3.3 音频降噪
本章小结
本章练习
第7章 人工智能视频生成与处理
7.1 视频基础与人工智能生成概述
7.1.1 数字视频基础
7.1.2 视频格式
7.1.3 人工智能视频生成的提示要素
7.2 AIGC视频创作的模式
7.3 使用AIGC工具生成多场景视频
7.3.1 生成商品推荐视频
7.3.2 生成动漫创作视频
7.3.3 生成自然风光视频
7.3.4 生成数字人讲解视频
7.4 使用AIGC工具处理视频
7.4.1 视频降噪
7.4.2 智能扩展画面内容
7.4.3 修复视频画质
本章小结
本章练习
第8章 人工智能智能办公
8.1 智能办公概述
8.1.1 WPS AI
8.1.2 WPS灵犀
8.2 WPS文字AI应用
8.2.1 AI写作助手
8.2.2 AI阅读助手
8.2.3 AI设计助手
8.3 WPS表格AI应用
8.3.1 AI表格助手
8.3.2 AI写公式
8.3.3 AI条件格式
8.3.4 AI数据分析
8.4 WPS演示AI应用
8.4.1 AI生成PPT
8.4.2 AI优化幻灯片
8.4.3 AI美化幻灯片
8.5 WPS PDF AI应用
8.5.1 文档问答
8.5.2 全文总结
8.5.3 AI划词
本章小结
本章练习
第9章 智能体
9.1 智能体概述
9.1.1 智能体定义
9.1.2 智能体特征
9.2 智能体类型
9.2.1 软件智能体
9.2.2 硬件智能体
9.3 智能体工作原理
9.3.1 智能体的基本工作流程
9.3.2 任务理解与目标设定
9.3.3 工具调用与执行机制
9.3.4 结果反馈与持续优化
9.4 搭建智能体案例
本章小结
本章练习
第10章 人工智能行业应用与前沿发展
10.1 智能机器人全景
10.1.1 具身智能
10.1.2 智能机器人
10.2 人工智能赋能社会
10.2.1 医疗健康领域
10.2.2 教育领域
10.2.3 工业领域
10.2.4 农业生产领域
10.2.5 交通与城市管理领域
10.3 人机协同与未来趋势
10.3.1 人机协同模式创新
10.3.2 未来趋势
本章小结
本章练习
第11章 人工智能安全与伦理
11.1 为什么关注人工智能安全与伦理
11.2 深度伪造的陷阱
11.2.1 深度伪造
11.2.2 深度伪造案例
11.2.3 判断真伪的技巧
11.3 算法也会有偏见
11.3.1 算法偏见
11.3.2 算法偏见案例
11.3.3 如何应对算法偏见
11.4 数字自我与数据隐私
11.4.1 数字自我
11.4.2 数据隐私
11.4.3 数字自我与数据隐私案例
11.4.4 如何遵守“信息边界”
11.5 人工智能幻觉
11.5.1 什么是人工智能幻觉
11.5.2 人工智能幻觉案例
11.5.3 如何减少人工智能幻觉的影响
11.6 辅助驾驶应用与挑战
11.6.1 什么是辅助驾驶
11.6.2 常见辅助驾驶功能
11.6.3 辅助驾驶案例
11.6.4 辅助驾驶系统的安全使用
11.7 人工智能伦理
11.7.1 什么是人工智能伦理
11.7.2 人工智能伦理案例
11.7.3 人工智能伦理的基本原则
11.8 人工智能治理与监管
本章小结
本章练习
主要参考文献
前辅文
第1章 人工智能概述
1.1 人工智能的诞生和应用
1.2 人工智能的基本概念
1.2.1 人工智能定义
1.2.2 人工智能分类
1.2.3 人工智能研究
1.3 人工智能的发展历程
1.3.1 人工智能的三大热潮
1.3.2 人工智能在我国的发展
1.4 人工智能的研究领域
1.5 人工智能的关键技术
本章小结
本章练习
第2章 人工智能三要素
2.1 数据
2.1.1 什么是数据
2.1.2 数据单位
2.1.3 数据与人工智能
2.2 算法
2.2.1 什么是算法
2.2.2 算法与人工智能
2.2.3 人工智能、机器学习与深度学习的关系
2.2.4 机器学习
2.2.5 深度学习
2.3 算力
2.3.1 什么是算力
2.3.2 算力单位
2.3.3 算力的类型
2.4 数据、算法与算力的协同作用
本章小结
本章练习
第3章 大模型与AIGC应用基础
3.1 大模型与大语言模型
3.1.1 大模型概述
3.1.2 大语言模型概述
3.1.3 大模型核心原理
3.1.4 国内大模型
3.2 AIGC及其应用
3.2.1 AIGC概述
3.2.2 大模型与AIGC关系
3.2.3 AIGC应用场景
3.3 提示词设计与优化
3.3.1 认识提示词
3.3.2 提示词结构与设计原理
3.3.3 高效使用提示词
本章小结
本章练习
第4章 人工智能文本智能处理
4.1 人工智能文本智能处理基础
4.1.1 人工智能文本智能处理的范畴
4.1.2 文本智能处理的技术
4.2 人工智能文本智能处理的核心功能
4.2.1 文本分类与聚类
4.2.2 文本摘要与文本生成
4.3 文本类AIGC应用案例
4.3.1 内容创作领域
4.3.2 办公自动化领域
4.3.3 教育与科研领域
本章小结
本章练习
第5章 人工智能图像生成与处理
5.1 图像基础与人工智能生成概述
5.1.1 数字图像基础
5.1.2 图像格式
5.1.3 人工智能图像生成的提示要素
5.2 使用AIGC工具生成图像
5.2.1 文字生成图像
5.2.2 参考图生成图像
5.2.3 草图生成图像
5.3 使用AIGC工具处理图像
5.3.1 局部重绘
5.3.2 智能扩图
5.3.3 局部消除
5.3.4 图像分离
5.3.5 实时图像处理
本章小结
本章练习
第6章 人工智能音频生成与处理
6.1 音频基础与人工智能生成概述
6.1.1 数字音频基础
6.1.2 音频格式
6.1.3 人工智能音频生成的提示要素
6.2 使用AIGC工具生成音频
6.2.1 生成音乐
6.2.2 生成音效
6.2.3 生成商品讲解音频
6.3 使用AIGC工具处理音频
6.3.1 声音克隆
6.3.2 语音转文字
6.3.3 音频降噪
本章小结
本章练习
第7章 人工智能视频生成与处理
7.1 视频基础与人工智能生成概述
7.1.1 数字视频基础
7.1.2 视频格式
7.1.3 人工智能视频生成的提示要素
7.2 AIGC视频创作的模式
7.3 使用AIGC工具生成多场景视频
7.3.1 生成商品推荐视频
7.3.2 生成动漫创作视频
7.3.3 生成自然风光视频
7.3.4 生成数字人讲解视频
7.4 使用AIGC工具处理视频
7.4.1 视频降噪
7.4.2 智能扩展画面内容
7.4.3 修复视频画质
本章小结
本章练习
第8章 人工智能智能办公
8.1 智能办公概述
8.1.1 WPS AI
8.1.2 WPS灵犀
8.2 WPS文字AI应用
8.2.1 AI写作助手
8.2.2 AI阅读助手
8.2.3 AI设计助手
8.3 WPS表格AI应用
8.3.1 AI表格助手
8.3.2 AI写公式
8.3.3 AI条件格式
8.3.4 AI数据分析
8.4 WPS演示AI应用
8.4.1 AI生成PPT
8.4.2 AI优化幻灯片
8.4.3 AI美化幻灯片
8.5 WPS PDF AI应用
8.5.1 文档问答
8.5.2 全文总结
8.5.3 AI划词
本章小结
本章练习
第9章 智能体
9.1 智能体概述
9.1.1 智能体定义
9.1.2 智能体特征
9.2 智能体类型
9.2.1 软件智能体
9.2.2 硬件智能体
9.3 智能体工作原理
9.3.1 智能体的基本工作流程
9.3.2 任务理解与目标设定
9.3.3 工具调用与执行机制
9.3.4 结果反馈与持续优化
9.4 搭建智能体案例
本章小结
本章练习
第10章 人工智能行业应用与前沿发展
10.1 智能机器人全景
10.1.1 具身智能
10.1.2 智能机器人
10.2 人工智能赋能社会
10.2.1 医疗健康领域
10.2.2 教育领域
10.2.3 工业领域
10.2.4 农业生产领域
10.2.5 交通与城市管理领域
10.3 人机协同与未来趋势
10.3.1 人机协同模式创新
10.3.2 未来趋势
本章小结
本章练习
第11章 人工智能安全与伦理
11.1 为什么关注人工智能安全与伦理
11.2 深度伪造的陷阱
11.2.1 深度伪造
11.2.2 深度伪造案例
11.2.3 判断真伪的技巧
11.3 算法也会有偏见
11.3.1 算法偏见
11.3.2 算法偏见案例
11.3.3 如何应对算法偏见
11.4 数字自我与数据隐私
11.4.1 数字自我
11.4.2 数据隐私
11.4.3 数字自我与数据隐私案例
11.4.4 如何遵守“信息边界”
11.5 人工智能幻觉
11.5.1 什么是人工智能幻觉
11.5.2 人工智能幻觉案例
11.5.3 如何减少人工智能幻觉的影响
11.6 辅助驾驶应用与挑战
11.6.1 什么是辅助驾驶
11.6.2 常见辅助驾驶功能
11.6.3 辅助驾驶案例
11.6.4 辅助驾驶系统的安全使用
11.7 人工智能伦理
11.7.1 什么是人工智能伦理
11.7.2 人工智能伦理案例
11.7.3 人工智能伦理的基本原则
11.8 人工智能治理与监管
本章小结
本章练习
主要参考文献
前辅文
第1章 人工智能概述
1.1 人工智能的诞生和应用
1.2 人工智能的基本概念
1.2.1 人工智能定义
1.2.2 人工智能分类
1.2.3 人工智能研究
1.3 人工智能的发展历程
1.3.1 人工智能的三大热潮
1.3.2 人工智能在我国的发展
1.4 人工智能的研究领域
1.5 人工智能的关键技术
本章小结
本章练习
第2章 人工智能三要素
2.1 数据
2.1.1 什么是数据
2.1.2 数据单位
2.1.3 数据与人工智能
2.2 算法
2.2.1 什么是算法
2.2.2 算法与人工智能
2.2.3 人工智能、机器学习与深度学习的关系
2.2.4 机器学习
2.2.5 深度学习
2.3 算力
2.3.1 什么是算力
2.3.2 算力单位
2.3.3 算力的类型
2.4 数据、算法与算力的协同作用
本章小结
本章练习
第3章 大模型与AIGC应用基础
3.1 大模型与大语言模型
3.1.1 大模型概述
3.1.2 大语言模型概述
3.1.3 大模型核心原理
3.1.4 国内大模型
3.2 AIGC及其应用
3.2.1 AIGC概述
3.2.2 大模型与AIGC关系
3.2.3 AIGC应用场景
3.3 提示词设计与优化
3.3.1 认识提示词
3.3.2 提示词结构与设计原理
3.3.3 高效使用提示词
本章小结
本章练习
第4章 人工智能文本智能处理
4.1 人工智能文本智能处理基础
4.1.1 人工智能文本智能处理的范畴
4.1.2 文本智能处理的技术
4.2 人工智能文本智能处理的核心功能
4.2.1 文本分类与聚类
4.2.2 文本摘要与文本生成
4.3 文本类AIGC应用案例
4.3.1 内容创作领域
4.3.2 办公自动化领域
4.3.3 教育与科研领域
本章小结
本章练习
第5章 人工智能图像生成与处理
5.1 图像基础与人工智能生成概述
5.1.1 数字图像基础
5.1.2 图像格式
5.1.3 人工智能图像生成的提示要素
5.2 使用AIGC工具生成图像
5.2.1 文字生成图像
5.2.2 参考图生成图像
5.2.3 草图生成图像
5.3 使用AIGC工具处理图像
5.3.1 局部重绘
5.3.2 智能扩图
5.3.3 局部消除
5.3.4 图像分离
5.3.5 实时图像处理
本章小结
本章练习
第6章 人工智能音频生成与处理
6.1 音频基础与人工智能生成概述
6.1.1 数字音频基础
6.1.2 音频格式
6.1.3 人工智能音频生成的提示要素
6.2 使用AIGC工具生成音频
6.2.1 生成音乐
6.2.2 生成音效
6.2.3 生成商品讲解音频
6.3 使用AIGC工具处理音频
6.3.1 声音克隆
6.3.2 语音转文字
6.3.3 音频降噪
本章小结
本章练习
第7章 人工智能视频生成与处理
7.1 视频基础与人工智能生成概述
7.1.1 数字视频基础
7.1.2 视频格式
7.1.3 人工智能视频生成的提示要素
7.2 AIGC视频创作的模式
7.3 使用AIGC工具生成多场景视频
7.3.1 生成商品推荐视频
7.3.2 生成动漫创作视频
7.3.3 生成自然风光视频
7.3.4 生成数字人讲解视频
7.4 使用AIGC工具处理视频
7.4.1 视频降噪
7.4.2 智能扩展画面内容
7.4.3 修复视频画质
本章小结
本章练习
第8章 人工智能智能办公
8.1 智能办公概述
8.1.1 WPS AI
8.1.2 WPS灵犀
8.2 WPS文字AI应用
8.2.1 AI写作助手
8.2.2 AI阅读助手
8.2.3 AI设计助手
8.3 WPS表格AI应用
8.3.1 AI表格助手
8.3.2 AI写公式
8.3.3 AI条件格式
8.3.4 AI数据分析
8.4 WPS演示AI应用
8.4.1 AI生成PPT
8.4.2 AI优化幻灯片
8.4.3 AI美化幻灯片
8.5 WPS PDF AI应用
8.5.1 文档问答
8.5.2 全文总结
8.5.3 AI划词
本章小结
本章练习
第9章 智能体
9.1 智能体概述
9.1.1 智能体定义
9.1.2 智能体特征
9.2 智能体类型
9.2.1 软件智能体
9.2.2 硬件智能体
9.3 智能体工作原理
9.3.1 智能体的基本工作流程
9.3.2 任务理解与目标设定
9.3.3 工具调用与执行机制
9.3.4 结果反馈与持续优化
9.4 搭建智能体案例
本章小结
本章练习
第10章 人工智能行业应用与前沿发展
10.1 智能机器人全景
10.1.1 具身智能
10.1.2 智能机器人
10.2 人工智能赋能社会
10.2.1 医疗健康领域
10.2.2 教育领域
10.2.3 工业领域
10.2.4 农业生产领域
10.2.5 交通与城市管理领域
10.3 人机协同与未来趋势
10.3.1 人机协同模式创新
10.3.2 未来趋势
本章小结
本章练习
第11章 人工智能安全与伦理
11.1 为什么关注人工智能安全与伦理
11.2 深度伪造的陷阱
11.2.1 深度伪造
11.2.2 深度伪造案例
11.2.3 判断真伪的技巧
11.3 算法也会有偏见
11.3.1 算法偏见
11.3.2 算法偏见案例
11.3.3 如何应对算法偏见
11.4 数字自我与数据隐私
11.4.1 数字自我
11.4.2 数据隐私
11.4.3 数字自我与数据隐私案例
11.4.4 如何遵守“信息边界”
11.5 人工智能幻觉
11.5.1 什么是人工智能幻觉
11.5.2 人工智能幻觉案例
11.5.3 如何减少人工智能幻觉的影响
11.6 辅助驾驶应用与挑战
11.6.1 什么是辅助驾驶
11.6.2 常见辅助驾驶功能
11.6.3 辅助驾驶案例
11.6.4 辅助驾驶系统的安全使用
11.7 人工智能伦理
11.7.1 什么是人工智能伦理
11.7.2 人工智能伦理案例
11.7.3 人工智能伦理的基本原则
11.8 人工智能治理与监管
本章小结
本章练习
主要参考文献
