《生成式AI赋能一本通：编程、数据科学与专业写作》全面介绍了生成式AI在编程、数据科学及专业写作领域的广泛应用与深刻影响。主要内容涵盖生成式AI的核心原理、技术挑战、治理策略，以及如何通过提示词工程与AIGC方法论提升工作效率。读者将从中获得与AI高效沟通的技巧，掌握利用大模型进行Python程序设计、数据分析、数学与机器学习自学的方法，并通过丰富案例了解AIGC在科技论文写作、金融数据分析及创建AI智能体等方面的实际应用。本书旨在帮助读者理解使用大模型的方法和思路，以在AI时代保持竞争力，实现个人与组织的数字化转型。
本书主要读者群体包括计算机专业学生、AI从业者、程序员、数据分析师、科研人员及对未来科技感兴趣的广大读者。

龚超，工学博士，深圳清华大学研究院下一代互联网研发中心核心成员。中国高科技产业化研究会理事、中国自动化学会普及工作委员会委员、中国人工智能学会中小学工作委员会副主任委员、中国青少年宫协会特聘专家、中法人工智能协会（巴黎）特别顾问、海口经济学院雅和设计工程学院客座教授、未来基因（北京）人工智能研究院首席专家、教育部教育信息化教学应用实践共同体项目特聘专家，多家500强企业数字化转型领域高级顾问。研究方向为人工智能优化算法、人工智能在数字化转型中的应用等。著有18本人工智能相关图书，在国内外期刊上发表文章共计70余篇。

夏小俊，博士，东南大学生物科学与医学工程学院教师。中国计算机学会会员、中国人工智能学会青少年工作委员会讲座专家、教育部国培计划讲座专家、教育部课程中心创新实验室指导专家、全国大学生计算机大赛人工智能组专家评委等。主要研究方向是计算思维与人工智能教育、学习科学（神经教育学）、科学与STEAM教育等领域，著有《中小学人工智能教育实验课程》等教材。

张鹏宇，未来基因（北京）人工智能研究院中级研究员。担任由中国人工智能学会、中国自动化学会、中国科学院大学人工智能学院、中国人民大学高瓴人工智能学院联合主办的AI探学营机器学习方向、智能体方向实践导师，中国自动化学会青少年人工智能核心素养测评特聘专家，北京科学中心人工智能高级研修营指导教师。《情感分析：人工智能如何洞察心理》《生成式AI绘画：Stable Diffusion从基础到实战》图书作者。

蒋戍荣，工学博士，IT咨询顾问，信息系统开发专家。现专注于日本人工智能领域的数字化教育、学术研究及相关市场开发，致力于推动人工智能技术在企业中的应用。拥有丰富的大型企业信息系统开发与项目管理经验，曾参与多个财务会计、银行证券等系统的开发与实施，帮助企业实现数字化转型与业务优化。多次在国际会议及生产管理学会上发表学术论文。

1 AI交流的探索时代：从对话到协作 001
1.1 大模型引发的技术浪潮与环境重塑 002
1.1.1 从开端到未来：OpenAI发展历程的技术启示与社会影响 002
1.1.2 大模型：AI时代的新起点 004
1.1.3 学习、生活与工作的新模式 006
1.1.4 技能不再稀缺，我们应该关注什么？ 007
1.2 聊天机器人的那些事儿 010
1.2.1 聊天机器人的演化：从ELIZA到DeepSeek 010
1.2.2 揭开聊天机器人背后的理论渊源：从哲学到未来启示 015
1.2.3 未来时代，人机协作的必由之路 018
1.3 自然语言处理的发展史 020
1.3.1 什么是自然语言处理 020
1.3.2 萌芽期（1950年代至1970年代）：规则方法的探索与局限 022
1.3.3 统计方法的兴起（1970年代至2000年代初）：自然语言处理的革命性进步 023
1.3.4 深度学习时代（2000年代中期至2010年代）：自然语言处理的转折点 025
1.3.5 预训练模型的出现（2018年至今） 026

2 解构智慧之源：生成式AI背后的核心原理 028
2.1 大模型的核心算法架构 029
2.1.1 Transformer：AI革命的基石 029
2.1.2 Transformer的扩展与优化模型 031
2.1.3 多模态大模型的崛起：人工智能的新前沿 033
2.2 语言数据与表示方法 035
2.2.1 语言数据的基础表示：从独热编码到词袋模型 035
2.2.2 词向量表示的演化：从Word2Vec到GloVe 037
2.2.3 Token化与语言建模：打开自然语言理解的大门 040
2.3 学习方式与技术突破 041
2.3.1 探索学习范式的多样性：从传统到创新 041
2.3.2 基于人类反馈的强化学习 044
2.3.3 规模法则：大模型发展的驱动力 045
2.3.4 涌现：生成式AI中的关键现象 047
2.3.5 大模型驱动的社会模拟：以斯坦福小镇为例 049

3 AIGC的挑战与治理 053
3.1 生成式AI技术与挑战 054
3.1.1 大模型幻觉：挑战、原因与应对策略 054
3.1.2 大模型“三角难题”的权衡与挑战 056
3.1.3 合成数据：AIGC创作的基石与隐忧 058
3.1.4 大模型的能耗挑战与绿色发展 060
3.2 AIGC信息与安全 061
3.2.1 内容创作中的隐私与安全 061
3.2.2 AIGC的知识产权挑战：法律与技术的平衡之道 063
3.2.3 虚假信息与越狱：AIGC时代的挑战与应对 064
3.3 AIGC与社会发展 066
3.3.1 AIGC时代的职业技能革命：从文字创作到全新岗位 066
3.3.2 跨越技术门槛：AIGC赋能创作与数字鸿沟的平衡之道 068
3.3.3 大模型偏见与AIGC创作：挑战与共创未来 069
3.3.4 AI时代的素养与能力：从作文到计算思维 070
3.3.5 AIGC时代的教育：禁用还是引导 071
3.3.6 AI对齐：目标、价值观与利益的平衡之道 073
3.3.7 AIGC伦理挑战与全球治理探索 074

4 如何与AI有效沟通：提示词工程 076
4.1 与大模型高效沟通：从提问到提示工程 077
4.1.1 学会提问很重要 077
4.1.2 理解与利用大模型 078
4.1.3 提示与提示工程 080
4.2 提示词工程技巧 082
4.2.1 思路与原则 082
4.2.2 优化与提升 089
4.2.3 验证与改进 096
4.3 BRIGHT法则 105
4.3.1 背景词（background word） 105
4.3.2 角色词（role word） 106
4.3.3 指令词（instruction word） 106
4.3.4 引导词（guided word） 106
4.3.5 启发词（heuristic word） 107
4.3.6 任务词（task word） 107
4.3.7 举例说明 107

5 AIGC赋能Python程序设计 111
5.1 G-KEEP-ART方法论 112
5.2 G-KEEP-ART方法论实践 114
5.2.1 明目标，绘蓝图 114
5.2.2 分层次，列清单 115
5.2.3 细解答，举实例 119
5.2.4 行于实，践于知 132
5.2.5 活应用，妙理通 135
5.2.6 学需测，记方深 141
5.2.7 学为用，知转能 145
5.3 人工智能赋能程序设计 148
5.3.1 基于大模型的Python程序入门优势 148
5.3.2 未来展望：人工智能赋能编程教育 149

6 利用AIGC进行数据分析 150
6.1 AIGC赋能数字素养提升 151
6.1.1 数据素养：驱动创新与进步的核心力量 151
6.1.2 数据分析：提升数据素养的关键能力 152
6.1.3 为什么使用大模型进行数据分析？ 153
6.2 数据准备与初步分析 154
6.2.1 数据分析准备 154
6.2.2 数据导入与预处理 155
6.2.3 数据理解与探索性分析 160
6.3 深入分析与可视化呈现 167
6.3.1 特征工程 167
6.3.2 假设检验 171
6.3.3 时间序列分析 176
6.3.4 可视化 183

7 跟着AIGC自学数学与机器学习 187
7.1 机器学习的数学基础 188
7.1.1 为什么利用AIGC赋能数学 188
7.1.2 如何利用AIGC赋能数学：以微积分为例 189
7.2 机器学习基础 196
7.2.1 什么是机器学习 196
7.2.2 机器学习的学习方式 197
7.2.3 机器学习下的四类问题 198
7.2.4 监督学习与无监督学习流程 200
7.3 大模型赋能下的机器学习 201
7.3.1 为何要用大模型学习机器学习 201
7.3.2 询问学习算法的前置知识 202
7.3.3 一步一步“聊”懂算法原理与代码 204
7.3.4 问出算法的步骤 208
7.3.5 小学生能懂的机器学习 213

8 AIGC赋能案例 216
8.1 AIGC赋能科技论文写作 217
8.1.1 四大原则 217
8.1.2 初探：从选题到大纲撰写 219
8.1.3 深耕：从正文撰写到成果优化 226
8.2 AIGC赋能金融数据分析 235
8.2.1 金融数据的获取与分析 235
8.2.2 股票价格预测 239
8.2.3 投资组合优化分析 242
8.3 AIGC赋能创建AI智能体 257
8.3.1 与大模型的协同创作 257
8.3.2 智能体开发全流程示例 257
8.3.3 对话开发的启示 273

附录 殊途同归：大模型的演进 274