本书为“十四五”职业教育国家规划教材，也是国家职业教育软件技术专业教学资源库配套教材之一。

本书是一本面向高职院校学生的人工智能通识课程教材。全书由8个单元组成：单元1走进人工智能，介绍人工智能的定义、历史、核心算法以及运作支撑体系；单元2使用大语言模型，讲解提示词的使用技巧；单元3计算机视觉，讲解物体检测、图像分割、图像检索、图像生成技术；单元4文本处理，讲解中文分词和词性标注、生成摘要和关键字以及文本生成技术；单元5语音处理，讲解语音合成、语音笔记、同声翻译技术；单元6制作数字人，讲解多模态融合生成技术；单元7人工智能的行业应用，介绍人工智能对工业制造、农业生产等传统行业的赋能；单元8人工智能安全与规范，探讨人工智能带来的安全问题和使用规范。本书的主体部分单元2~单元6为实操篇，每个单元又包含3~4个任务，每个任务由任务引入、知识准备、任务实施、总结和实训4部分组成。本书附录部分介绍代码生成以及机器学习和深度学习的代码实现，方便对人工智能技术感兴趣的读者深入学习。

本书配有微课视频、授课用PPT、课程标准、授课计划、任务素材等丰富的数字化资源。与本书配套的数字课程“人工智能导论”在“智慧职教”平台（www.icve.com.cn）上线，学习者可登录平台进行在线学习，授课教师可调用本课程构建符合自身教学特色的SPOC课程，详见“智慧职教”服务指南。授课教师也可登录“高等教育出版社产品信息检索系统”（xuanshu.hep.com.cn）搜索并下载本书配套教学资源，首次使用本系统的用户，请先进行注册并完成教师资格认证。

本书紧跟人工智能技术发展动态，具有很强的操作性和实用性，适合作为高职院校人工智能通识课程教材，也可作为广大人工智能爱好者的入门参考书。

前辅文
单元1 走进人工智能
  1.1 人工智能概述
   1.1.1 对人工智能的认识误区
   1.1.2 强人工智能与弱人工智能
   1.1.3 人工智能的定义
  1.2 人工智能的历史
   1.2.1 人工智能的诞生
   1.2.2 第一次兴起和衰退
   1.2.3 第二次兴起和衰退
   1.2.4 第三次兴起
   1.2.5 我国的人工智能发展历史
   1.2.6 人工智能的现状和发展趋势
  1.3 机器学习和深度学习
   1.3.1 预测鱼的重量
   1.3.2 预测手写数字
   1.3.3 机器学习流程 劾躝劾躝劾
   1.3.4 机器学习常用算法
   1.3.5 深度学习的兴起和广泛应用
  1.4 人工智能的运作支撑体系
   1.4.1 云计算平台
   1.4.2 物联网
   1.4.3 大数据技术
   1.4.4 人工智能算力支撑
单元2 使用大语言模型
  2.1 任务1:探寻清明节
   任务引入
   知识准备
   2.1.1 提示词
   2.1.2 人工智能幻觉
   2.1.3 提示词工程
   任务实施
   总结和实训
  2.2 任务2:生成个人简历
   任务引入
   知识准备
   2.2.1 对话
   2.2.2 使用LLM 生成办公文档
   任务实施
   总结和实训
  2.3 任务3:制作校园音乐节海报
   任务引入
   知识准备
   2.3.1 文生图技术
   2.3.2 设计文生图提示词
   任务实施
   总结和实训
  2.4 任务4:创建“招生大使”智能体
   任务引入
   知识准备
   2.4.1 LLM 智能体的类型
   2.4.2 智能体模块
   任务实施 
   总结和实训
单元3 计算机视觉
  3.1 任务1:物体检测
   任务引入
   知识准备
   3.1.1 标注物体检测数据集
   3.1.2 物体检测方法 鶘*Bс&
   3.1.3 物体检测的应用和挑战
   任务实施
   总结和实训
  3.2 任务2:图像分割
   任务引入
   知识准备
   3.2.1 图像分割数据集及其标注
   3.2.2 图像分割方法
   3.2.3 图像分割的应用和挑战
   任务实施
   总结和实训
  3.3 任务3:图像检索
   任务引入
   知识准备
   3.3.1 图像特征提取
   3.3.2 图像相似性度量与图像检索
   3.3.3 图像检索技术的挑战和未来展望
   任务实施
   总结和实训
  3.4 任务4:图像生成
   任务引入
   知识准备
   3.4.1 图像生成技术
   3.4.2 文本生成图像
   3.4.3 图像生成图像
   3.4.4 视频生成技术
   任务实施
   总结和实训
单元4 文本处理 鎙鳫=T?m
  4.1 任务1:中文分词和词性标注
   任务引入
   知识准备
   4.1.1 中文分词
   4.1.2 词性标注
   4.1.3 分词和词性标注工具
   4.1.4 分词和词性标注面临的挑战
   任务实施
   总结和实训
  4.2 任务2:生成摘要和关键词
   任务引入
   知识准备
   4.2.1 摘要生成技术
   4.2.2 关键字生成技术
   任务实施
   总结和实训
  4.3 任务3:文本生成
   任务引入
   知识准备
   4.3.1 文本生成文本
   4.3.2 生成文本的不同输入模态
   4.3.3 图生文实操
   任务实施
   总结和实训
单元5 语音处理
  5.1 任务1:语音合成
   任务引入
   知识准备
   5.1.1 文本分析
   5.1.2 声学模型
   5.1.3 声码器
   任务实施
   总结和实训
  5.2 任务2:语音笔记
   任务引入
   知识准备
   5.2.1 语音信号和语音处理
   5.2.2 语音转文本
   任务实施
   总结和实训
  5.3 任务3:同声翻译
   任务引入
   知识准备
   5.3.1 机器翻译
   5.3.2 同声翻译系统的架构和工作流程
   5.3.3 同声翻译系统的现状和未来展望
   任务实施
   总结和实训
单元6 制作数字人
  6.1 任务1:生成主播图片
   任务引入
   知识准备
   6.1.1 图片生成界面
   6.1.2 设计提示词
   任务实施
   总结和实训
  6.2 任务2:生成背景音乐
   任务引入
   知识准备
   6.2.1 文本生成音乐
   6.2.2 音乐生成界面
   6.2.3 设计提示词
   任务实施
   总结和实训
  6.3 任务3:生成数字人视频
   任务引入
   知识准备
   6.3.1 数字人生成技术
   6.3.2 数字人生成界面
   任务实施
   总结和实训
单元7 人工智能的行业应用
  7.1 工业制造——智能制造的AI 引擎
   7.1.1 智能质量检测
   7.1.2 预测性维护
   7.1.3 智能机器人与人类协同工作
  7.2 农业生产——AI 助力打造精准农业
   7.2.1 智能监测与分析
   7.2.2 精准施肥与灌溉
   7.2.3 智能农机与机器人
  7.3 交通运输——智慧出行与自动驾驶时代
   7.3.1 智能交通管理
   7.3.2 智能出行服务
   7.3.3 自动驾驶技术
  7.4 家居生活——智能家居新生态
   7.4.1 电器和设备的智能化控制
   7.4.2 人工智能在智能家居中的应用
  7.5 医疗健康——AI 驱动的精准医疗发展
   7.5.1 人工智能辅助诊断
   7.5.2 人工智能辅助药物研发
   7.5.3 人工智能赋能健康管理
单元8 人工智能安全与规范
  8.1 人工智能安全
   8.1.1 人工智能安全概述
   8.1.2 人工智能威胁与挑战
   8.1.3 人工智能安全防护与治理
  8.2 人工智能风险与规范
   8.2.1 人工智能应用风险
   8.2.2 人工智能使用规范
  8.3 拥抱人工智能时代
附录 机器学习代码生成
  附录A 安装与使用开发环境
   任务引入
   知识准备
   A.1 安装 Anaconda 并新建环境
   A.2 安装VS Code 并使用Anaconda 环境
   A.3 安装AI 辅助编程插件
   任务实施
   总结和实训
  附录B 训练线性模型预测鱼的重量
   任务引入
   知识准备
   B.1 常用数据集
   B.2 生成回归流程代码
   B.3 生成分类流程代码
   任务实施
   总结和实训
  附录C 训练CNN 识别手写数字
   任务引入
   知识准备
   C.1 深度学习框架
   C.2 部署和使用物体检测模型
   任务实施
   总结和实训
参考文献

“十四五”职业教育国家规划教材