本书详细阐述了培养具有人工智能（AI）素养的综合型人才所需要的相关知识储备。作为通识类课程教材，本书在确定知识布局时，紧紧围绕通识教育核心理念，系统介绍人工智能相关知识，努力培养学生的AI思维和AI能力。全书共9章，内容包括信息与计算机基础、人工智能概述、人工智能与其他新兴数字技术的关系、大模型：人工智能的前沿、智能体、具身智能、AIGC应用与实践、智能办公、人工智能伦理。本书以“零代码”学习人工智能为原则，使用AIGC工具解决学习、工作、生活中的各种问题。书中包含大量生动、有趣、实用的实践案例，可以让读者切身感受人工智能的强大功能，培养读者使用AI工具解决实际问题的能力。

本书可作为高等学校人工智能通识课教材，也可供对人工智能感兴趣的读者自学使用。

前辅文
第1章 信息与计算机基础
  1.1 信息与计算机概述
   1.1.1 信息概述
   1.1.2 信息技术的发展
   1.1.3 计算机技术的发展
   1.1.4 计算机的分类
   1.1.5 四次信息化浪潮
  1.2 计算机系统
   1.2.1 硬件系统
   1.2.2 软件系统
  1.3 计算机网络
   1.3.1 计算机网络概述
   1.3.2 移动互联网
  1.4 计算机系统安全
   1.4.1 计算机系统面临的安全威胁
   1.4.2 安全防护技术
  1.5 国家信息安全
   1.5.1 信息安全的主要领域
   1.5.2 保障国家信息安全的举措
   1.5.3 我国实施“信创”战略
  1.6 信息化基础设施
   1.6.1 网络设施
   1.6.2 算力设施
   1.6.3 空间设施
   1.6.4 电力设施
   1.6.5 新基建
  1.7 本章小结
  1.8 习题
第2章 人工智能概述
  2.1 什么是人工智能
   2.1.1 什么是智能
   2.1.2 人工智能的定义
   2.1.3 人工智能的要素
   2.1.4 人工智能的类型
  2.2 人工智能的发展历程
   2.2.1 图灵测试
   2.2.2 人工智能的诞生
   2.2.3 人工智能的发展阶段
   2.2.4 未来人工智能发展的五个级别
  2.3 人工智能的影响
   2.3.1 人工智能对工作、生活等方面的影响
   2.3.2 人工智能开启科学研究“第五范式”
   2.3.3 人工智能开启“人机共生”新时代
  2.4 世界各国的人工智能发展战略
   2.4.1 美国
   2.4.2 中国
   2.4.3 欧盟
   2.4.4 其他国家
  2.5 人工智能关键技术
   2.5.1 机器学习
   2.5.2 知识图谱
   2.5.3 自然语言处理
   2.5.4 人机交互
   2.5.5 计算机视觉
   2.5.6 生物特征识别
  2.6 人工智能应用
   2.6.1 智能制造
   2.6.2 智能家居
   2.6.3 智能金融
   2.6.4 智能交通
   2.6.5 智能安防
   2.6.6 智能医疗
   2.6.7 智能物流
   2.6.8 智能零售
  2.7 人工智能产业
   2.7.1 智能基础设施建设
   2.7.2 智能信息及数据
   2.7.3 智能技术服务
   2.7.4 智能产品
  2.8 人工智能思维
  2.9 本章小结
  2.10 习题
第3章 人工智能与其他新兴数字技术的关系
  3.1 云计算
   3.1.1 云计算的概念
   3.1.2 云计算服务模式和类型
   3.1.3 云计算数据中心
   3.1.4 云计算的应用
   3.1.5 云计算与人工智能的关系
  3.2 物联网
   3.2.1 物联网的概念
   3.2.2 物联网关键技术
   3.2.3 物联网的应用
   3.2.4 物联网与人工智能的关系
  3.3 大数据
   3.3.1 数据
   3.3.2 大数据时代
   3.3.3 大数据的概念
   3.3.4 大数据技术
   3.3.5 大数据的应用
   3.3.6 大数据与人工智能的关系
  3.4 区块链
   3.4.1 从比特币说起
   3.4.2 区块链的原理
   3.4.3 区块链的定义
   3.4.4 区块链的应用
   3.4.5 区块链和人工智能的关系
  3.5 元宇宙
   3.5.1 元宇宙概述
   3.5.2 元宇宙的基本特征
   3.5.3 元宇宙的核心技术
   3.5.4 虚拟现实
   3.5.5 虚拟数字人
   3.5.6 元宇宙和人工智能的关系
  3.6 本章小结
  3.7 习题
第4章 大模型：人工智能的前沿
  4.1 大模型概述
   4.1.1 大模型的概念
   4.1.2 大模型与小模型的区别
   4.1.3 大模型的发展历程
   4.1.4 人工智能与大模型的关系
   4.1.5 大模型在人工智能领域的重要性
  4.2 大模型产品
   4.2.1 国外的大模型产品
   4.2.2 国内的大模型产品
   4.2.3 中美两国在大模型领域的竞争
  4.3 大模型的基本原理
  4.4 大模型的特点
  4.5 大模型的分类
  4.6 大模型训练的硬件设施
  4.7 大模型的成本
  4.8 大模型的应用领域
  4.9 大模型对人们工作和生活的影响
   4.9.1 大模型对工作的影响
   4.9.2 模型对生活的影响
  4.10 大模型的挑战与未来发展
   4.10.1 大模型的挑战
   4.10.2 大模型的未来发展
  4.11 大模型实战案例
   4.11.1 为什么需要本地部署大模型
   4.11.2 DeepSeek R1简介
   4.11.3 在本地计算机部署DeepSeek R1
  4.12 本章小结
  4.13 习题
第5章 智能体
  5.1 智能体概述
   5.1.1 什么是智能体
   5.1.2 智能体的发展历程
   5.1.3 智能体的应用
   5.1.4 智能体的优势
  5.2 智能体和人工智能的关系
  5.3 智能体的关键特征
  5.4 智能体的分级
  5.5 智能体的分类
  5.6 智能体的组成
  5.7 智能体的工作原理
  5.8 智能体的关键技术
  5.9 典型的智能体产品
  5.10 基于大模型的智能体
   5.10.1 国外的智能体产品
   5.10.2 国内的智能体产品
   5.10.3 案例：扣子智能体搭建实战
  5.11 智能体的未来发展
  5.12 本章小结
  5.13 习题
第6章 具身智能
  6.1 具身智能概述
   6.1.1 什么是具身智能
   6.1.2 具身智能和智能体的关系
   6.1.3 具身智能的发展历程
   6.1.4 具身智能在人工智能中的地位与作用
  6.2 具身智能的技术支撑
   6.2.1 传感器技术：感知世界的触角
   6.2.2 机器学习与强化学习
   6.2.3 机器人技术：具身的物理载体
  6.3 具身智能的应用领域
   6.3.1 人机交互与协作
   6.3.2 自主系统与导航
   6.3.3 医疗健康
   6.3.4 娱乐与教育
  6.4 人形机器人
   6.4.1 人形机器人的内涵
   6.4.2 人形机器人的发展阶段
   6.4.3 人形机器人的分类
   6.4.4 典型人形机器人
  6.5 具身智能的挑战与限制
   6.5.1 技术挑战
   6.5.2 伦理与法律问题
   6.5.3 社会接受度与影响
  6.6 本章小结
  6.7 习题
第7章 AIGC应用与实践
  7.1 AIGC概述
   7.1.1 什么是AIGC
   7.1.2 AIGC与大模型的关系
   7.1.3 AIGC的发展历程
   7.1.4 常见的AIGC应用场景
   7.1.5 AIGC技术对行业发展的影响
   7.1.6 AIGC技术对职业发展的影响
   7.1.7 常见的AIGC大模型工具
   7.1.8 AIGC大模型的提示词
  7.2 文本类AIGC应用实践
   7.2.1 文本类AIGC应用场景
   7.2.2 案例1：与DeepSeek进行对话
   7.2.3 案例2：与百度文心一言进行对话
   7.2.4 案例3：使用讯飞智文生成PPT
   7.2.5 案例4：学术论文高效阅读
  7.3 图片类AIGC应用实践
   7.3.1 图片类AIGC应用场景
   7.3.2 案例1：创意图片生成
   7.3.3 案例2：AI修图与老照片修复
   7.3.4 案例3：图片扩展与高清化
   7.3.5 案例4：智能抠图与图片融合
   7.3.6 案例5：涂抹消除与局部重绘
   7.3.7 案例6：AI绘画艺术创作
   7.3.8 案例7：真实照片转成二次元风格
  7.4 语音类AIGC应用实践
   7.4.1 语音类AIGC应用场景
   7.4.2 案例1：豆包大模型的语音类功能用法
   7.4.3 案例2：使用腾讯智影进行文本配音
   7.4.4 案例3：使用米可智能进行语音克隆
  7.5 视频类AIGC应用实践
   7.5.1 视频类AIGC应用场景
   7.5.2 代表性的视频类AIGC大模型
   7.5.3 案例1：使用可灵AI实现文生视频
   7.5.4 案例2：使用即梦AI实现图生视频
  7.6 AIGC技术在辅助编程中的应用
  7.7 AI搜索
   7.7.1 AI搜索概述
   7.7.2 纳米AI搜索
  7.8 本章小结
  7.9 习题
第8章 智能办公
  8.1 智能办公概述
   8.1.1 文档处理
   8.1.2 数据分析
   8.1.3 演示设计
  8.2 AI写作助手
   8.2.1 WPS AI“帮我写”
   8.2.2 WPS AI“帮我改”
   8.2.3 WPS AI“伴写”
  8.3 AI设计助手
   8.3.1 WPS“AI排版”
   8.3.2 WPS“AI条件格式”
   8.3.3 WPS“AI生成PPT”
  8.4 AI阅读助手
   8.4.1 WPS“AI全文总结”
   8.4.2 WPS“AI文档问答”
   8.4.3 WPS AI划词解释、翻译
  8.5 AI数据助手
   8.5.1 WPS“AI写公式”
   8.5.2 WPS“AI数据分析”
  8.6 本章小结
  8.7 习题
第9章 人工智能伦理
  9.1 人工智能伦理概念
  9.2 人工智能的伦理问题
   9.2.1 人的主体性异化
   9.2.2 数据隐私和安全
   9.2.3 算法偏见和歧视
   9.2.4 AI造假、欺骗、信息污染
   9.2.5 算法的不透明性和不可解释性
   9.2.6 AI系统的不稳定性和风险性
   9.2.7 责任归属
   9.2.8 公平正义和社会效益
   9.2.9 AIGC技术对知识产权形成挑战
   9.2.10 人工智能在军事领域应用引发的伦理问题
  9.3 人工智能伦理典型案例
  9.4 人工智能伦理的基本原则
  9.5 解决人工智能伦理问题的策略
   9.5.1 制定和执行相关法规和政策
   9.5.2 加强AI技术的透明度和可解释性
   9.5.3 建立AI伦理审查机制
   9.5.4 提高公众对AI伦理问题的认识和意识
   9.5.5 加强国际合作和交流，共同解决AI伦理问题
  9.6 本章小结
  9.7 习题
参考文献