《人工智能概论》是系统掌握人工智能相关知识的入门指南。本书系统、全面地介绍了人工智能概述、机器学习与神经网络基础、AI 大模型基础、自然语言处理应用与 AIGC、视觉智能应用与AIGC、多媒体智能与 AIGC、人工智能前沿与行业赋能及人工智能安全与伦理等各个方面知识。通过本书，读者可以更好地理解人工智能技术在各行业领域的广泛应用，为后续深入学习奠定基础。本书是为本科院校人工智能通识课程体系的“人工智能导论”课程全新设计的教材。“人工智能导论”是一门理论与实践紧密结合的课程，在科技迅速发展的当代，旧有技术可能迅速被新技术取代。因此，本书立足于人工智能时代的前沿，注重培养读者的人工智能思维方式，拓宽知识视野，而非局限于对某些技术细节的深度讲解。本书从基础开始，由浅入深，以通俗生动的语言，帮助读者逐步理清人工智能的核心技术和发展趋势。本书既可以作为培养人工智能应用型人才的课程教材，也适用于人工智能初学者和对人工智能基础理论感兴趣的广大读者。

喻恺，博士，教授，博士生导师。英国牛津大学教育学博士，拥有美国哈佛大学商学院企业董事证书。曾任世界银行高等教育顾问、英国剑桥大学出版社评审专家。获评教育部新世纪优秀人才、上海市浦江人才称号，获评教育部高校哲学社会科学研究优秀咨询报告、全国教育科学研究优秀成果奖二等奖、江西省高校教学成果奖一等奖等奖项。国家自然科学基金、全国教育科学规划、国家软科学等基金课题主持人。在中国、美国、德国、瑞士、荷兰、新加坡等国出版有10余本教育著作，研究成果刊登在《教育研究》、《高等教育研究》等刊物上，多篇论文被《中国社会科学文摘》以及人大复印报刊资料转载。现任中国教育控股集团有限公司董事会联席主席，江西科技学院董事长。

目?录
第1章?你好，AI！开启智能时代的大门 001
1.1?究竟什么是人工智能？ 002
1.1.1?“盲人摸象”：定义AI的四种视角 002
1.1.2?AI的“星辰大海”：近期目标与终极追求 004
1.1.3?解码AI新词：从学科到应用 005
1.1.4?智能的万花筒：人工智能的分类 006
1.1.5?国内主流大模型“助理天团”速览 007
1.2?AI是如何炼成的？流派、能力与特征 008
1.2.1?三大门派：通往智能的三条路径 008
1.2.2?AI的“五脏六腑”：从感知到创造的能力分层 009
1.2.3?现代AI的“独门绝技”：关键技术特征 010
1.3?AI风云录：一部跌宕起伏的奋斗史 011
1.3.1?黄金时代与梦想的诞生（20世纪40年代至60年代） 012
1.3.2?两次“AI寒冬”的考验（20世纪70年代至90年代初） 012
1.3.3?机器学习的复兴（20世纪90年代至21世纪10年代） 013
1.3.4?深度学习的革命与“百模大战”（21世纪10年代至今） 013
1.4?AI在你身边：解构身边的“魔法” 014
1.4.1?“猜你喜欢”的秘密：抖音和淘宝如何“读心” 014
1.4.2?一份外卖的奇幻漂流：美团调度背后的“最强大脑” 014
1.4.3?你的超级助理已上线：DeepSeek与Kimi的 015
“独门绝技” 015
1.5?本章小结与知识导图 016
1.6?思考与实践 017
第2章?机器学习与神经网络基础 018
2.1?机器“学习”的三种模式 019
2.2?跟着老师学：监督学习 020
2.2.1?回归：预测一个连续的数值 020
2.2.2?分类：做一道“是非题”或“选择题” 022
2.3?自主探索：无监督学习 024
2.3.1?聚类：“物以类聚，人以群分” 024
2.3.2?降维算法：抓住主要矛盾 026
2.4?在试错中成长：强化学习 027
2.4.1?核心思想：在与世界的互动中学习 028
2.4.2?应用场景：当“试错”智慧走进现实世界 029
2.5?人多力量大：集成学习 032
2.5.1?集成学习流派：集思广益，取长补短 032
2.5.2?应用场景：当“臭皮匠”们开始改变世界 034
2.6?搭建“大脑”：从生物神经元到人工神经网络 035
2.6.1?灵感来源：生物神经元 036
2.6.2?数学抽象：人工神经元模型 036
2.6.3?第一台学习机器：感知器及其局限 037
2.7?神经网络学习机制：反向传播算法原理 038
2.8?AI开发的“瑞士军刀”：深度学习核心网络架构 041
2.8.1?卷积神经网络：教会计算机“看”世界 042
2.8.2?循环神经网络与长短时记忆网络：理解语言和时间 044
2.8.3?Transformer：一场名为“注意力”的革命 045
2.9?本章小结与知识导图 047
2.10?思考与实践 048
第3章?AI 大模型：开启智能新纪元 050
3.1?初识大模型：不只是“大”而已 051
3.1.1?什么是大模型？AI世界的“操作系统” 051
3.1.2?大模型的“超能力”：涌现、通用与规模 051
3.1.3?时代的三大“推手”：算法、算力和数据 052
3.2?大模型的“成长之路”：预训练与微调 053
3.2.1?海量知识的汲取：预训练 054
3.2.2?成为“专家”：微调与适配 054
3.3?“百模大战”：认识我们身边的大模型 055
3.3.1?如何给大模型“分门别类” 055
3.3.2?国产大模型巡礼 057
3.3.3?技术亮点：混合专家（MoE）架构 058
3.4?与AI共舞：提示词工程入门 059
3.4.1?“咒语”的力量：什么是提示词 059
3.4.2?编写高效提示词的“秘籍” 059
3.5?迈向自主智能：AI智能体 060
3.5.1?从“工具”到“员工”：什么是AI Agent 060
3.5.2?Agent如何“思考”和“行动”？ReAct框架解析 061
3.5.3?动手试试：用框架构建简单Agent 062
3.5.4?AI智能体的应用与未来 063
3.5.5?AI 智能体工具：Manus 065
3.6?本章小结与知识导图 068
3.7?思考与实践 069
第4章?AI的创造性思维：从理解语言到生成世界 070
4.1?巨人的肩膀：AI如何学会“遣词造句” 071
4.1.1?“各司其职”的专家时代：经典NLP应用 071
4.1.2?“大一统”的革命：自回归的创造力飞跃 072
4.2?对话的艺术：成为AI沟通大师 074
4.2.1?你的提示词，就是给AI助理的“工作说明书” 074
4.2.2?从随口一问到精准指令：一个迭代优化的实例 075
4.3?你的AI工具箱：现代助理天团导览 076
4.3.1?全能队长：文心一言 076
4.3.2?深度阅读家：Kimi 081
4.3.3?逻辑与代码巫师：DeepSeek 087
4.3.4?助理天团一览 089
4.4?窥见未来：让AI更聪明的两条路径 090
4.4.1?给AI一张“图书馆阅览卡”：检索增强生成 090
4.4.2?送AI去读“研究生”：模型微调 092
4.5?动手实验室：检验你的AI驾驭能力 094
4.5.1?实验-顾问的挑战：用文心一言生成“智慧校园”方案 094
4.5.2?实验-研究员的竞速：用Kimi从两篇论文到一份PPT 097
4.5.3?实验-开发者的演练：DeepSeek AI 进行AI产品经 101
理模拟面试 101
4.6?本章小结与知识导图 108
4.7?思考与实践 109
第5章?创意未来：视觉智能应用与AIGC 111
5.1?计算机视觉：AI如何“看”懂世界 112
5.2?AIGC图像生成：用语言“画”出未来 114
5.2.1?技术概览与演进：从模糊到逼真 114
5.2.2?提示词工程：与AI画师沟通的艺术 116
5.2.3?核心探秘：AI如何“凭空”创作 118
5.2.4?主流AIGC图像工具一览 121
5.2.5?实战演练：玩转国产AI创意工具 122
5.3?创意工坊：AIGC实战案例 141
5.3.1?案例：文心一言AI辅助创作产品宣传海报 141
5.3.2?案例：讯飞星火AI生成特定风格插画 142
5.3.3?案例：豆包AI修复与上色老照片 143
5.4?本章小结与知识导图 145
5.5?思考与实践 146
第6章?跃入未来：多媒体智能与AIGC 147
6.1?万物皆可“声”：AI音频与语音的魔法 148
6.1.1?从文字到声音的炼金术 148
6.1.2?你的专属AI配音工作室 151
6.1.3?为你的作品配上“AI好声音”：玩转标贝悦读 152
6.1.4?实战演练：为校园失物招领“声”情并茂 155
6.2?思想为笔，光影为墨：AI视频生成的新纪元 158
6.2.1?让静态世界“动”起来的秘密 158
6.2.2?成为AI导演：视频生成的“咒语”艺术 158
6.2.3?群雄逐鹿：谁是视频生成的王者 160
6.2.4?一句话拍大片：玩转AI导演“可灵” 161
6.2.5?实战演练：用可灵AI和DeepSeek打造电影级天气 171
预报片头 171
6.3?AI的“化身”：数字人的崛起与未来 174
6.3.1?从“数字员工”到“虚拟偶像” 174
6.3.2?创造你的数字伙伴：主流平台一览 175
6.3.3?实战演练：让数字人为你讲解《离骚》 176
6.4?本章小结与知识导图 181
6.5?思考与实践 182
第7章?人工智能赋能：从前沿探索到赋能百业 183
7.1?AI在身边：重塑行业的中国力量 184
7.1.1?智慧工厂：从“制造”到“智造” 184
7.1.2?智慧医疗：AI如何守护我们的健康 186
7.1.3?智慧金融：为每一分钱保驾护航 187
7.1.4?智慧出行：让科幻走进现实 188
7.2?赋予AI“身体”：机器人与具身智能 189
7.2.1?机器人：从“工具”到“伙伴” 189
7.2.2?什么是具身智能 192
7.2.3?理论照进现实：具身智能的前沿应用 194
7.3?赋予AI“大脑”：类脑计算与混合智能 197
7.3.1?类脑计算：像大脑一样思考 197
7.3.2?混合智能：人与机器的终极融合 198
7.4?本章小结与知识导图 199
7.5?思考与实践 200
第8章?人工智能的“紧箍咒”：安全、伦理与责任 201
8.1?看不见的风险：大模型的安全挑战 202
8.1.1?你的秘密，模型知道吗？数据安全与风险 202
8.1.2?“黑客”的新玩法：提示词注入攻击 203
8.1.3?API：AI服务的大门与漏洞 203
8.2?看不见的偏见：算法背后的公平难题 203
8.2.1?偏见从何而来 204
8.2.2?如何给AI戴上“公平眼镜” 204
8.3?建立信任：负责任的人工智能 204
8.3.1?全球共识：负责任AI的核心原则 205
8.3.2?行动指南：科技巨头的实践框架 206
8.3.3?中国方案：新一代人工智能治理原则 207
8.4?拥抱未来：智能时代的我们 208
8.4.1?你的未来会被AI“抢走”吗 208
8.4.2?终身学习：成为AI的“驾驭者” 210
8.4.3?人机协作：从“执行者”到“指挥家” 210
8.5?本章小结与知识导图 211
8.6?思考与实践 212