人工智能通識課

覃京燕、李卓謙、杜金軒

  • 出版商: 化學工業
  • 出版日期: 2026-03-01
  • 售價: $408
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 172
  • ISBN: 7122499251
  • ISBN-13: 9787122499257
  • 相關分類: AI Coding
  • 尚未上市,歡迎預購

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商品描述

本書以清晰的思維脈絡與前沿視角,系統梳理人工智能的科技發展,從圖靈測試、符號主義、連接主義到大模型時代的演進邏輯,深入淺出地講清楚“人工智能到底智能在哪裏”“大模型為何能突然突破”“AI為何會出錯與產生幻覺”等核心問題。通過結合人工智能的真實技術路徑與應用場景,打破AI“黑箱神話”,將覆雜的AI算法與概念轉化為普通讀者也能理解的結構化知識,力求避免缺乏價值的AI技術炫技,也同時避免淺嘗輒止的AI科普的簡單化闡釋。
不同於只教工具用法或簡單預測未來的AI讀物,本書更關註讀者最迫切需要解決的現實痛點問題,即如何正確認識 AI、如何掌握使用AI的底層技能、如何判斷其能力邊界、如何在人機協作時代保持人的主體性。無論是學生、教師、內容創作者,還是企業管理者與普通使用者,本書都將幫助讀者建立真正可遷移、可長期使用的 AI 通識認知,在智能浪潮中做出更理性、更自主、更可持續的選擇

目錄大綱

第1章 什麼是人工智能?我們早就見過它!    1
1.1 什麼是人工智能    2
1.2 人工智能和人腦有什麼不一樣?    3
1.3 AI是“智能”還是“程序”?    6
1.4 圖靈測試:AI能像人一樣思考嗎?    8
1.5 AI的前世今生:人工智能發展簡史    10
1.6 人工智能的分類:弱AI、強AI和超級AI    13
1.7 AI能繪畫、寫詩、唱歌,它會有創意嗎?    15
1.8 AI和自動化的區別是什麼?    18
1.9 我們身邊的AI:智能音箱、導航、推薦算法    19
1.10 為什麼AI突然這麼火?背後推手是誰?    21

第2章 AI思考的底層邏輯,圖解原理讓小白輕松看懂!    24
2.1 模仿人腦:什麼是“神經網絡”?    25
2.2 數據驅動:AI靠“吃數據”成長    28
2.3 什麼是機器學習?為什麼AI要“訓練”?    30
2.4 深度學習是怎麼一層一層“看問題”的?    33
2.5 監督學習和無監督學習    36
2.6 AI怎麼識別貓和狗?圖像識別原理揭秘    38
2.7 自然語言處理:AI為什麼能聽懂我們說話?    51
2.8 大模型是怎麼訓練出來的?    57
2.9 AI是怎麼“記住”和“遺忘”的?    60
2.10 人類和AI:誰更擅長做決定?    63

第3章 AI無處不在:改變世界的那些“智能幫手”    67
3.1 AI寫稿機器人:新聞也能自動寫    68
3.2 AI醫生:CT、X光片都能智能診斷    70
3.3 AI老師:個性化學習和作業批改    71
3.4 AI司機:自動駕駛的真相與難題    73
3.5 AI客服:我們以為是人,其實是AI    74
3.6 AI畫家與音樂家    75
3.7 AI打官司、做決策:能不能信它?    77
3.8 AI換臉、AI生成視頻:“真假”世界來了    78
3.9 AI在工廠:自動化+智能化制造    80
3.10 AI在農業、環保、災害預警的奇妙應用    82

第4章 AI也有短板,我們要提防些什麼?    84
4.1 AI會不會失控?電影裏的場景會成真嗎?    85
4.2 深度偽造:如何識別AI假視頻?    88
4.3 AI帶來的隱私風險,誰在看我們的數據?    94
4.4 AI歧視問題:算法也可能有偏見    102
4.5 被AI搶走的工作和新誕生的職業    107
4.6 AI武器是否會泛濫?    113
4.7 AI作弊:學生、程序員在“偷懶”?    117
4.8 AI監管難在哪裏?誰來管它?    122
4.9 人類和AI如何共處?協作才是關鍵    127
4.10 如何培養AI素養?從青少年開始    132

第5章 跟上AI時代:普通人能做什麼?    137
5.1 零基礎怎麼學習人工智能?    138
5.2 不懂編程也能玩AI工具嗎?    142
5.3 學會提問,成為AI時代的“控制者”    146
5.4 ChatGPT是什麼?怎麼用最聰明?    150
5.5 AI繪畫工具推薦    155
5.6 AI音頻、視頻創作工具介紹    159
5.7 掌握AI思維:邏輯+結構+反饋    165
5.8 AI時代的關鍵態度:開放、判斷與創造力    169。