本书以“认知—技术—应用—伦理—实践—前沿”为核心逻辑，构建了一套完整的人工智能通识知识体系。第一部分从基础认知切入，通过生活场景中的AI实例帮读者建立直观认知，再梳理人工智能从图灵测试、达特茅斯会议到深度学习与大模型的发展历程，剖析“三起二落”的行业周期与技术突破逻辑，让读者理解AI的起源与演进脉络；第二部分聚焦技术

全书分为两大部分，共14章。第一部分“人工智能通识与思维启蒙”(第1至9章)，系统阐述了人工智能的基本概念、发展历程、关键技术及其与大数据、云计算等新兴技术的融合关系，并深入探讨了人工智能伦理与安全等社会议题，旨在帮助学生建立对人工智能的宏观认知与批判性思维。第二部分“大模型核心工具与AI智能办公实战”(第10至14章

本书立足服务国家智能制造产业升级的需求，阐述了人工智能的基本概念、术语以及行业发展态势和产业生态环境，详细介绍了人工智能在电子信息、通信技术、智能制造、数字商务、数字艺术设计和智能交通六大主流工业领域的应用场景和实践案例，旨在推动人工智能技术在多领域的交叉应用，普及跨领域的人工智能基础。

本书为普通本科院校教材。本书响应教育部《高等学校人工智能创新行动计划》关于"完善人工智能领域人才培养体系”的号召，结合应用型人才培养需求，系统介绍人工智能的基础理论、技术方法及前沿应用。内容涵盖认识人工智能、机器学习、神经网络与深度学习、计算机视觉、自然语言处理等核心模块，融入国内外最新研究进展。作为面向普通高校各专业

全书与习近平新时代中国特色社会主义思想一脉相承，无任何政治风险。塑造建设性公共叙事：本书以“文明合伙人”为核心定位，既不将AI妖魔化，也不将其神化，而是将其视为人类文明的“功能性成员”——需要被治理，也能够参与治理；需要被引导，也能够提供帮助。这一辩证定位，为塑造理性、负责任的公共讨论提供了思想资源。

本书以深入浅出的讲解方式，系统梳理大模型的核心理论、关键技术与落地应用，层层递进地展现大模型的技术体系、发展脉络与前沿趋势。全书立足人工智能领域发展全局，先解读大模型的核心特质，详细阐释其涌现能力、思维链、提示词等关键核心特性，同时梳理从统计语言模型到大型预训练模型的迭代演进历程，拆解大模型依托的神经网络与深度学习底层

本书邀请MLA2023-2024的部分专家以综述的形式介绍机器学习领域的研究进展，内容涉及到在线集成学习、城市计算、大模型检索增强、关于人工智能大模型的探讨、基于扩散模型的序列决策综述、深度图像生成与检测、自适应环境变化的机器学习方法初探，同时介绍了机器学习在城市计算等中的应用，代表了国内机器学习最新的研究进展。

本书主要内容涵盖人工智能基础理论、机器学习核心算法、深度学习架构与训练、自然语言处理技术、计算机视觉原理与应用、强化学习机制与策略、智能推荐系统设计、多智能体协同方法、人工智能伦理与法律规范、人工智能的行业应用。

本书主要内容包括：AI智能问答、AI辅助写作、AI辅助制作PPT、AI生成图片、AI生成视频、AI生成音乐、AI应用生成、AI智能等。教材内容贴近校园生活、贴合社会场景，兼具趣味性与实用性，适配人工智能通识教育“面向全体学习者、注重实践应用”的特点。

本书论述逻辑呈现出从基础到应用、从微观到宏观、从技术到制度的清晰脉络。第一，体系完整，逻辑严密。从技术基础到消费行为，从生产组织到市场结构，从平台运营到数据治理，各章之间环环相扣，形成了一个自洽的知识体系。第二，理论与实践并重。书中既有对基本概念的严谨界定和理论模型的推演，也大量引入案例分析和政策讨论，避免了纯粹抽象论