本书聚焦于人工智能生成内容（AIGC），为读者提供从理论到实践的全面指导。全书共10章，内容包括人工智能概述、人工智能关键技术、初识AIGC、AIGC在财会行业的应用与发展、AIGC在金融行业的应用与发展、AIGC在软件行业的应用与发展、AIGC在电商行业的应用与发展、AIGC在智能制造行业的应用与发展、AIGC在健康护理行业的应用与发展、AIGC在艺术创作行业的应用与发展。

本书设置了紧贴行业场景的实训项目，助力读者深化理论理解与提升实操技能；同时注重阐释伦理治理策略，深入探讨技术创新与社会责任的平衡路径，旨在确保科技服务于社会整体利益。

本书可作为职业院校、应用型本科院校人工智能通识课程教材，也可用作相关专业人工智能技术应用入门用书。

前辅文
第1章 人工智能概述
  1.1 人工智能的定义
   1.1.1 人工智能的基石
   1.1.2 人工智能的核心
   1.1.3 人工智能的动力
  1.2 人工智能的发展历程
   1.2.1 起步期
   1.2.2 反思期
   1.2.3 低迷期
   1.2.4 稳步发展期
   1.2.5 蓬勃发展期
  1.3 人工智能的生态系统及应用领域
   1.3.1 人工智能的生态系统
   1.3.2 人工智能的应用领域
  1.4 人工智能带来的机遇与面临的挑战
   1.4.1 人工智能带来的发展机遇
   1.4.2 人工智能面临的诸多挑战
  1.5 人工智能的责任与透明度
   1.5.1 人工智能行为责任的归属
   1.5.2 人工智能决策过程的公开
   1.5.3 人工智能伦理体系的构建
  本章小结
  课后习题
第2章 人工智能关键技术
  2.1 自然语言处理
   2.1.1 自然语言处理的核心任务
   2.1.2 自然语言处理的关键技术和方法
   2.1.3 自然语言处理面临的挑战
  2.2 机器学习
   2.2.1 机器学习概述
   2.2.2 机器学习的主要方法
  2.3 深度学习与神经网络
   2.3.1 神经元
   2.3.2 神经网络
   2.3.3 深度学习
  2.4 大模型技术
   2.4.1 大模型的发展历程与特性
   2.4.2 大模型的核心技术
   2.4.3 大模型的技术创新——人工智能生成内容
  2.5 算法偏见与公平性
   2.5.1 算法偏见的表现形式
   2.5.2 数据、模型设计及应用中的歧视
   2.5.3 提升AI系统的公平性
  本章小结
  课后习题
第3章 初识AIGC
  3.1 内容生成的发展历程
   3.1.1 专业生成内容
   3.1.2 用户生成内容
   3.1.3 人工智能生成内容
  3.2 AIGC的主要应用场景
   3.2.1 文本创作
   3.2.2 图像及视频创作
   3.2.3 语音创作
   3.2.4 AI智能体
  3.3 常见的AIGC工具
   3.3.1 DeepSeek
   3.3.2 文心一言
   3.3.3 通义千问
   3.3.4 豆包
   3.3.5 Midjourney中文版
   3.3.6 Stable Diffusion
   3.3.7 其他AIGC工具
  3.4 提示词工程
   3.4.1 提示词工程的定义与意义
   3.4.2 提示词工程的核心任务
   3.4.3 提示词工程的核心技术
  3.5 AIGC的广泛应用与影响
   3.5.1 AIGC在各领域的应用
   3.5.2 案例分析：生成内容的版权与真实性争议
  本章小结
  课后习题
第4章 AIGC在财会行业的应用与发展
  4.1 传统财务体系的系统性困境
   4.1.1 效率黑洞：人工操作的极限暴露
   4.1.2 监管倒逼：合规红线的技术化生存
   4.1.3 商业竞争：数据决策速度的生死线
  4.2 AIGC驱动的四维革新体系
   4.2.1 流程重构：从线性作业到智能中枢
   4.2.2 决策升维：从经验主义到算法驱动
   4.2.3 风险防控：从人肉盾牌到智能堡垒
   4.2.4 组织蜕变：从记账员到数据架构师
  4.3 AIGC在财会行业中的应用实训
   4.3.1 实训项目一：基于多模态大模型的发票识别助手
   4.3.2 实训项目二：基于AI技术的财务报表分析模型
  4.4 案例分析：数据隐私与安全
   4.4.1 案例概述
   4.4.2 案例剖析
  本章小结
  课后习题
第5章 AIGC在金融行业的应用与发展
  5.1 行业技术革新的背景与驱动力
   5.1.1 数字化转型的底层逻辑
   5.1.2 AIGC的核心突破
  5.2 AIGC驱动的金融业务流程重塑
   5.2.1 客户服务流程重构
   5.2.2 风险控制流程革新
   5.2.3 运营与管理流程的智能化升级
  5.3 AIGC在金融行业中的应用实训
   5.3.1 实训项目一：股票市场决策智能体
   5.3.2 实训项目二：金融行业智能客服
  5.4 伦理与社会影响：AI决策的公正性和可解释性
  本章小结
  课后习题
第6章 AIGC在软件行业的应用与发展
  6.1 AIGC对软件行业的变革
   6.1.1 提升开发效率与质量
   6.1.2 降低开发成本与门槛
   6.1.3 创新用户体验与产品形态
   6.1.4 改进项目管理和团队协作
  6.2 AIGC在软件开发中的具体应用及影响
   6.2.1 自动化代码生成
   6.2.2 智能测试与调试
   6.2.3 数据驱动的产品设计
  6.3 AIGC在软件开发中的应用实训
   6.3.1 实训项目一：从零开始搭建个人开发助手
   6.3.2 实训项目二：Python解析助手搭建指南
  6.4 伦理与社会影响：自动化对就业的影响
   6.4.1 就业结构的深刻变革
   6.4.2 技能鸿沟与社会不平等风险
   6.4.3 劳动权益保护与再就业支持机制
   6.4.4 教育体系的适应性调整
  本章小结
  课后习题
第7章 AIGC在电商行业的应用与发展
  7.1 电商行业面临的技术革新
   7.1.1 技术革新的背景与驱动力
   7.1.2 AIGC技术对电商业务流程的优化
  7.2 AIGC：电商行业的多面手专家
   7.2.1 AIGC赋能“人”
   7.2.2 AIGC赋能“货”
   7.2.3 AIGC赋能“场”
  7.3 AIGC在电商行业中的实训
   7.3.1 实训项目一：数字人商品介绍系统
   7.3.2 实训项目二：AI生成商品图
  7.4 案例分析：消费者隐私保护与数据使用
   7.4.1 案例概述
   7.4.2 案例剖析
  本章小结
  课后习题
第8章 AIGC在智能制造行业的应用与发展
  8.1 AIGC在智能制造中的核心应用场景
   8.1.1 智能设计
   8.1.2 工艺优化
  8.2 AIGC与数字孪生在制造价值链中的协同应用
   8.2.1 制造价值链的构成与痛点
   8.2.2 技术基础与协同机制
  8.3 AIGC在智能制造行业中的应用实训
   8.3.1 实训项目一：智能工厂监控与优化系统
   8.3.2 实训项目二：基于AIGC的服装生产助手
  8.4 伦理与社会影响：工人健康与工作环境
   8.4.1 AIGC对工人健康的潜在影响
   8.4.2 工作环境的改善与优化
   8.4.3 社会责任与伦理治理
  本章小结
  课后习题
第9章 AIGC在健康护理行业的应用与发展
  9.1 AIGC在健康护理行业的核心应用场景
   9.1.1 智能诊断与辅助决策
   9.1.2 个性化治疗与精准医疗
   9.1.3 药物研发与生物技术突破
   9.1.4 健康管理与预防医学
  9.2 AIGC与数字孪生在健康护理中的协同路径
   9.2.1 医疗价值链的核心价值与系统性痛点
   9.2.2 医疗价值链的优化策略
   9.2.3 医疗价值链的深化实践
  9.3 未来展望：医疗价值链的重构与生态升级
   9.3.1 技术融合与生态构建：从线性流程到智能网络
   9.3.2 全球化协作与产业生态：从技术引进到规则制定
  9.4 AIGC在医疗健康行业中的应用实训
   9.4.1 实训项目一：智能影像处理
   9.4.2 实训项目二：智能健康餐
  9.5 伦理与社会影响：医疗资源分配与患者隐私保护
   9.5.1 医疗资源分配的公平性与效率性
   9.5.2 患者隐私保护的脆弱性与技术边界
   9.5.3 制度创新与治理框架的构建
  本章小结
  课后习题
第10章 AIGC在艺术创作行业的应用与发展
  10.1 AIGC驱动的艺术创作变革
   10.1.1 技术演进与范式变革
   10.1.2 AIGC在艺术创作中的多元应用场景
  10.2 人机共生的艺术新生态
   10.2.1 创作模式的进阶：从工具到“创意共生体”
   10.2.2 产业生态的重构与伦理挑战
  10.3 AIGC在艺术创作中的应用实训
   10.3.1 实训项目一：AI处理图像
   10.3.2 实训项目二：AI生成视频
  10.4 伦理与社会影响：创作者身份与作品归属权
   10.4.1 创作身份的重新定义
   10.4.2 作品归属权的复杂性
  本章小结
  课后习题
主要参考文献