本书分为四篇，层层递进展开知识图谱：基础篇(第1-2章)：从人工智能的定义、分类与发展历程切入，解析其与传统计算技术的本质差异，探讨从业者的伦理责任与法律法规，搭建认知框架，塑造正确的价值观。技术篇(第3-6章)：深入机器学习和深度学习的核心算法，详解卷积神经网络、循环神经网络、变换器等前沿模型，并结合自然语言处理与计算机视觉案例，揭示AI感知与决策的底层逻辑。应用篇(第7章)：横跨金融、医疗、交通、制造等12大行业，剖析AI赋能产业转型的典型场景，如智能投顾、影像辅助诊断、工业质检等，展现技术落地生态。操作篇(第8-12章)：聚焦AI绘画、大模型应用等实践技能，提供职场写作、创意策划等场景化教程。发展篇(第13章)：展望多模态融合、具身智能等未来发展趋势。