人工智能通識（微課版）

第1章 人工智能演進之路 ................................................................................................................................... 1
1.1 第一次浪潮：符號主義興起 ........................................................................................... 1
1.1.1 人工智能的起源 .................................................................................................. 1
1.1.2 人工智能學科的誕生 .......................................................................................... 3
1.1.3 第一次浪潮的挑戰與局限 .................................................................................. 4
1.2 第二次浪潮：連接主義與知識工程時代 ....................................................................... 5
1.2.1 機器學習的興起 .................................................................................................. 5
1.2.2 知識工程的實踐探索 .......................................................................................... 5
1.3 第三次浪潮：深度學習與大模型紀元 ........................................................................... 6
1.3.1 深度學習的突破 .................................................................................................. 6
1.3.2 產業介入與生成式AI崛起 ................................................................................ 6
1.4 中國人工智能發展歷程 ................................................................................................... 7
1.4.1 初步探索與政策支持 .......................................................................................... 7
1.4.2 快速發展與行業應用深化 .................................................................................. 7
工匠精神 陳天石與寒武紀的芯片創新之路 ...................................................................... 10
章後習題 ................................................................................................................................. 11
第2章 探索生成式大模型 ................................................................................................................................ 13
2.1 初識生成式大模型......................................................................................................... 13
2.1.1 什麼是生成式大模型 ........................................................................................ 13
2.1.2 大模型是如何運作的 ........................................................................................ 16
2.1.3 主流大模型介紹 ................................................................................................ 18
2.1.4 生成式大模型的局限性 .................................................................................... 21
2.2 提示詞溝通藝術............................................................................................................. 23
2.2.1 如何與大模型對話 ............................................................................................ 23
2.2.2 提示詞工程的演變歷程 .................................................................................... 25
2.2.3 提示詞高手進階 ................................................................................................ 31
2.3 多模態內容創作............................................................................................................. 35
2.3.1 文生圖 ................................................................................................................ 35
2.3.2 文生音樂 ............................................................................................................ 37
2.3.3 文生視頻 ............................................................................................................ 39
2.3.4 圖生視頻 ............................................................................................................ 40
2.4 AIGC應用 ...................................................................................................................... 42
2.4.1 AIGC應用場景介紹 .......................................................................................... 42
2.4.2 AI賦能求職 ....................................................................................................... 44
2.4.3 大模型助力學術科研 ........................................................................................ 47
工匠精神 謝軍與北鬥系統的自主創新之路 ...................................................................... 52
章後習題 ................................................................................................................................. 54
第3章 人工智能助力職場 ................................................................................................................................ 56
3.1 智能辦公工具概覽......................................................................................................... 56
3.1.1 主流AI辦公工具介紹 ...................................................................................... 56
3.1.2 WPS AI助手 ...................................................................................................... 58
3.2 AI寫作助手 ................................................................................................................... 59
3.2.1 AI輔助內容生成 ............................................................................................... 59
3.2.2 AI伴寫 ............................................................................................................... 61
3.2.3 AI優化文本 ....................................................................................................... 62
3.3 AI設計助手 ................................................................................................................... 65
3.3.1 AI排版 ............................................................................................................... 65
3.3.2 一鍵生成PPT .................................................................................................... 67
3.3.3 智能美化PPT .................................................................................................... 71
3.4 AI閱讀助手 ................................................................................................................... 73
3.4.1 全文總結，提煉要點 ........................................................................................ 73
3.4.2 文檔問答，獲取信息 ........................................................................................ 74
3.4.3 文檔腦圖生成 .................................................................................................... 74
3.4.4 劃詞翻譯 ............................................................................................................ 75
3.4.5 法律助手 ............................................................................................................ 75
3.5 AI數據助手 ................................................................................................................... 76
3.5.1 數據內容生成 .................................................................................................... 76
3.5.2 表格智能操作與編輯 ........................................................................................ 79
3.5.3 寫公式與數據分析 ............................................................................................ 82
3.6 多維表格 ........................................................................................................................ 89
3.6.1 從傳統表格到多維表格 .................................................................................... 89
3.6.2 多維表格的應用場景 ........................................................................................ 95
3.6.3 多維表格與協作辦公 ........................................................................................ 97
工匠精神 龍芯中科團隊的芯片攻堅之路 .......................................................................... 99
章後習題 ............................................................................................................................... 100
第4章 AI理論與應用：從原理到實踐 .....................................................................................................103
4.1 機器學習的三種“學習秘籍“ ..................................................................................... 103
4.1.1 監督學習：用“智能習題冊”訓練AI ............................................................ 103
4.1.2 無監督學習：讓數據自己講故事................................................................... 105
4.1.3 強化學習：試錯中成長的“電子寵物” ........................................................... 106
4.1.4 案例：基於手寫數字數據集的聚類分析實戰 ............................................... 107
4.2 深度學習的奇妙能力：為什麼AI能看懂世界 ......................................................... 109
4.2.1 舉一反三的智慧：AI泛化能力的生動體現 .................................................. 110
4.2.2 神經網絡的奧秘：智能學習的核心引擎 ....................................................... 110
4.2.3 遷移學習：AI的“知識復用”藝術 .................................................................. 111
4.2.4 註意力機制：AI的“聚焦透鏡” ...................................................................... 112
4.2.5 模型優化：讓AI學習更高效 ........................................................................ 113
4.2.6 案例：基於手機相冊的 AI 實戰..................................................................... 114
4.3 自然語言處理：讓AI“讀懂”人類語言 ...................................................................... 115
4.3.1 自然語言處理入門：與語言的親密接觸 ....................................................... 115
4.3.2 自然語言處理的基礎：分詞、詞性標註與句法分析 ................................... 115
4.3.3 深度學習的語言革命：讓AI從“識字”到“懂心” ................................. 117
4.3.4 案例：WPS自然語言處理—智能文檔實戰 .............................................. 119
4.4 AI感知技術：讓機器像人一樣感知世界 .................................................................. 120
4.4.1 計算機視覺：AI的“眼睛” ............................................................................ 120
4.4.2 語音識別：AI的“耳朵” .................................................................................. 122
4.4.3 生物識別：AI的“觸覺” .................................................................................. 123
工匠精神 華為5G技術研發團隊的自主攻堅與創新征程 ............................................. 124
章後習題 ............................................................................................................................... 126
第5章 玩轉數據智能 ........................................................................................................................................129
5.1 數據分析的基本概念 ................................................................................................... 129
5.1.1 數據分析概述 .................................................................................................. 130
5.1.2 常見的數據分析工具 ...................................................................................... 131
5.1.3 AI賦能數據分析 ............................................................................................. 133
5.2 數據采集從何入手....................................................................................................... 134
5.2.1 數據采集的註意事項 ...................................................................................... 134
5.2.2 數據采集的原則 .............................................................................................. 135
5.2.3 數據采集的方法 .............................................................................................. 135
5.2.4 數據采集的流程 .............................................................................................. 136
5.2.5 數據采集智能化 .............................................................................................. 137
5.3 數據預處理的小技巧 ................................................................................................... 141
5.3.1 數據清洗 .......................................................................................................... 141
5.3.2 數據轉換 .......................................................................................................... 144
5.3.3 數據集成 .......................................................................................................... 149
5.4 AI賦能，數據分析輕松上手 ...................................................................................... 152
5.4.1 描述性統計 ...................................................................................................... 152
5.4.2 相關性分析 ...................................................................................................... 155
5.4.3 假設檢驗 .......................................................................................................... 158
5.4.4 回歸分析 .......................................................................................................... 161
5.5 數據可視化 .................................................................................................................. 164
5.5.1 數據可視化概述 .............................................................................................. 164
5.5.2 利用DeepSeek繪制圖表 ................................................................................ 165
工匠精神 王選院士與漢字激光照排的突破之路 ............................................................ 173
章後習題 ............................................................................................................................... 175
第6章 從編程助手到智能體構建................................................................................................................178
6.1 智能編程入門 .............................................................................................................. 178
6.1.1 什麼是智能編程 .............................................................................................. 178
6.1.2 國內主流智能編程工具概覽 .......................................................................... 179
6.2 基於Trae的智能編程體驗：從0到1的奇妙躍遷 .................................................... 182
6.2.1 Trae國內版安裝指南與界面功能介紹 ........................................................... 182
6.2.2 基於Trae的智能Python編程實踐：以冒泡排序為例 ................................. 183
6.2.3 基於Trae的智能網頁設計 ............................................................................. 186
6.2.4 基於Trae的智能宏編程 ................................................................................. 191
6.3 認識智能體：基礎與應用 ........................................................................................... 196
6.3.1 什麼是智能體 .............................................................................................. 196
6.3.2 智能體的生活應用 .......................................................................................... 197
6.4 快速開啟智能體開發之旅 ........................................................................................... 197
6.4.1 選擇合適的開發平臺 ...................................................................................... 197
6.4.2 Coze初體驗：打造旅行路線推薦助手 .......................................................... 198
6.4.3 Coze進階：制作城市天氣畫報智能體應用 .................................................. 205
6.4.4 回顧與思考：明確需求和設定目標............................................................... 217
工匠精神 夏培肅院士的開拓與奉獻 ................................................................................ 218
章後習題 ............................................................................................................................... 220
第7章 人工智能倫理困境 ............................................................................................................................. 223
7.1 當AI擁有決策權 ........................................................................................................ 223
7.1.1 AI決策是否可靠 ............................................................................................. 224
7.1.2 電車難題的現代變體：算法如何做選擇 ................................................... 224
7.1.3 AI在上下文理解方面仍存在不足.................................................................. 226
7.2 算法偏見的風險........................................................................................................... 227
7.2.1 什麼是算法偏見 .............................................................................................. 227
7.2.2 算法偏見的成因分析 ...................................................................................... 228
7.2.3 算法偏見的治理策略 ...................................................................................... 229
7.3 數據隱私的挑戰與平衡 ............................................................................................... 230
7.3.1 數據收集的邊界與風險 .................................................................................. 230
7.3.2 數據的合理化使用 .......................................................................................... 231
7.3.3 再識別風險：當碎片數據拼出完整人生 ....................................................... 232
7.3.4 虛假信息的產生和傳播 .................................................................................. 232
7.4 AI生成內容的知識產權歸屬 ...................................................................................... 233
7.4.1 學術誠信與AI檢測爭議 ................................................................................ 233
7.4.2 生成內容權利歸屬 .......................................................................................... 233
7.4.3 知識產權歸屬分析和法理邏輯 ...................................................................... 235
7.5 全球人工智能治理....................................................................................................... 237
7.5.1 全球多邊治理框架的構建與演進................................................................... 237
7.5.2 主要經濟體的治理路徑比較 .......................................................................... 238
7.5.3 專題治理挑戰：版權、武器化與數字鴻溝 ................................................... 239
工匠精神 汪滔與大疆創新的成長之路 ............................................................................ 241
章後習題 ............................................................................................................................... 243