目?錄
第1章?你好，AI！開啟智能時代的大門 001
1.1?究竟什么是人工智能？ 002
1.1.1?“盲人摸象”：定義AI的四種視角 002
1.1.2?AI的“星辰大�！保航�期目標與終極追求 004
1.1.3?解碼AI新詞：從學科到應用 005
1.1.4?智能的萬花筒：人工智能的分類 006
1.1.5?國內主流大模型“助理天團”速覽 007
1.2?AI是如何煉成的？流派、能力與特征 008
1.2.1?三大門派：通往智能的三條路徑 008
1.2.2?AI的“五臟六腑”：從感知到創(chuàng)造的能力分層 009
1.2.3?現(xiàn)代AI的“獨門絕技”：關鍵技術特征 010
1.3?AI風云錄：一部跌宕起伏的奮斗史 011
1.3.1?黃金時代與夢想的誕生（20世紀40年代至60年代） 012
1.3.2?兩次“AI寒冬”的考驗（20世紀70年代至90年代初） 012
1.3.3?機器學習的復興（20世紀90年代至21世紀10年代） 013
1.3.4?深度學習的革命與“百模大戰(zhàn)”（21世紀10年代至今） 013
1.4?AI在你身邊：解構身邊的“魔法” 014
1.4.1?“猜你喜歡”的秘密：抖音和淘寶如何“讀心” 014
1.4.2?一份外賣的奇幻漂流：美團調度背后的“最強大腦” 014
1.4.3?你的超級助理已上線：DeepSeek與Kimi的 015
“獨門絕技” 015
1.5?本章小結與知識導圖 016
1.6?思考與實踐 017
第2章?機器學習與神經(jīng)網(wǎng)絡基礎 018
2.1?機器“學習”的三種模式 019
2.2?跟著老師學：監(jiān)督學習 020
2.2.1?回歸：預測一個連續(xù)的數(shù)值 020
2.2.2?分類：做一道“是非題”或“選擇題” 022
2.3?自主探索：無監(jiān)督學習 024
2.3.1?聚類：“物以類聚，人以群分” 024
2.3.2?降維算法：抓住主要矛盾 026
2.4?在試錯中成長：強化學習 027
2.4.1?核心思想：在與世界的互動中學習 028
2.4.2?應用場景：當“試錯”智慧走進現(xiàn)實世界 029
2.5?人多力量大：集成學習 032
2.5.1?集成學習流派：集思廣益，取長補短 032
2.5.2?應用場景：當“臭皮匠”們開始改變世界 034
2.6?搭建“大腦”：從生物神經(jīng)元到人工神經(jīng)網(wǎng)絡 035
2.6.1?靈感來源：生物神經(jīng)元 036
2.6.2?數(shù)學抽象：人工神經(jīng)元模型 036
2.6.3?第一臺學習機器：感知器及其局限 037
2.7?神經(jīng)網(wǎng)絡學習機制：反向傳播算法原理 038
2.8?AI開發(fā)的“瑞士軍刀”：深度學習核心網(wǎng)絡架構 041
2.8.1?卷積神經(jīng)網(wǎng)絡：教會計算機“看”世界 042
2.8.2?循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡與長短時記憶網(wǎng)絡：理解語言和時間 044
2.8.3?Transformer：一場名為“注意力”的革命 045
2.9?本章小結與知識導圖 047
2.10?思考與實踐 048
第3章?AI 大模型：開啟智能新紀元 050
3.1?初識大模型：不只是“大”而已 051
3.1.1?什么是大模型？AI世界的“操作系統(tǒng)” 051
3.1.2?大模型的“超能力”：涌現(xiàn)、通用與規(guī)模 051
3.1.3?時代的三大“推手”：算法、算力和數(shù)據(jù) 052
3.2?大模型的“成長之路”：預訓練與微調 053
3.2.1?海量知識的汲取：預訓練 054
3.2.2?成為“專家”：微調與適配 054
3.3?“百模大戰(zhàn)”：認識我們身邊的大模型 055
3.3.1?如何給大模型“分門別類” 055
3.3.2?國產(chǎn)大模型巡禮 057
3.3.3?技術亮點：混合專家（MoE）架構 058
3.4?與AI共舞：提示詞工程入門 059
3.4.1?“咒語”的力量：什么是提示詞 059
3.4.2?編寫高效提示詞的“秘籍” 059
3.5?邁向自主智能：AI智能體 060
3.5.1?從“工具”到“員工”：什么是AI Agent 060
3.5.2?Agent如何“思考”和“行動”？ReAct框架解析 061
3.5.3?動手試試：用框架構建簡單Agent 062
3.5.4?AI智能體的應用與未來 063
3.5.5?AI 智能體工具：Manus 065
3.6?本章小結與知識導圖 068
3.7?思考與實踐 069
第4章?AI的創(chuàng)造性思維：從理解語言到生成世界 070
4.1?巨人的肩膀：AI如何學會“遣詞造句” 071
4.1.1?“各司其職”的專家時代：經(jīng)典NLP應用 071
4.1.2?“大一統(tǒng)”的革命：自回歸的創(chuàng)造力飛躍 072
4.2?對話的藝術：成為AI溝通大師 074
4.2.1?你的提示詞，就是給AI助理的“工作說明書” 074
4.2.2?從隨口一問到精準指令：一個迭代優(yōu)化的實例 075
4.3?你的AI工具箱：現(xiàn)代助理天團導覽 076
4.3.1?全能隊長：文心一言 076
4.3.2?深度閱讀家：Kimi 081
4.3.3?邏輯與代碼巫師：DeepSeek 087
4.3.4?助理天團一覽 089
4.4?窺見未來：讓AI更聰明的兩條路徑 090
4.4.1?給AI一張“圖書館閱覽卡”：檢索增強生成 090
4.4.2?送AI去讀“研究生”：模型微調 092
4.5?動手實驗室：檢驗你的AI駕馭能力 094
4.5.1?實驗-顧問的挑戰(zhàn)：用文心一言生成“智慧校園”方案 094
4.5.2?實驗-研究員的競速：用Kimi從兩篇論文到一份PPT 097
4.5.3?實驗-開發(fā)者的演練：DeepSeek AI 進行AI產(chǎn)品經(jīng) 101
理模擬面試 101
4.6?本章小結與知識導圖 108
4.7?思考與實踐 109
第5章?創(chuàng)意未來：視覺智能應用與AIGC 111
5.1?計算機視覺：AI如何“看”懂世界 112
5.2?AIGC圖像生成：用語言“畫”出未來 114
5.2.1?技術概覽與演進：從模糊到逼真 114
5.2.2?提示詞工程：與AI畫師溝通的藝術 116
5.2.3?核心探秘：AI如何“憑空”創(chuàng)作 118
5.2.4?主流AIGC圖像工具一覽 121
5.2.5?實戰(zhàn)演練：玩轉國產(chǎn)AI創(chuàng)意工具 122
5.3?創(chuàng)意工坊：AIGC實戰(zhàn)案例 141
5.3.1?案例：文心一言AI輔助創(chuàng)作產(chǎn)品宣傳海報 141
5.3.2?案例：訊飛星火AI生成特定風格插畫 142
5.3.3?案例：豆包AI修復與上色老照片 143
5.4?本章小結與知識導圖 145
5.5?思考與實踐 146
第6章?躍入未來：多媒體智能與AIGC 147
6.1?萬物皆可“聲”：AI音頻與語音的魔法 148
6.1.1?從文字到聲音的煉金術 148
6.1.2?你的專屬AI配音工作室 151
6.1.3?為你的作品配上“AI好聲音”：玩轉標貝悅讀 152
6.1.4?實戰(zhàn)演練：為校園失物招領“聲”情并茂 155
6.2?思想為筆，光影為墨：AI視頻生成的新紀元 158
6.2.1?讓靜態(tài)世界“動”起來的秘密 158
6.2.2?成為AI導演：視頻生成的“咒語”藝術 158
6.2.3?群雄逐鹿：誰是視頻生成的王者 160
6.2.4?一句話拍大片：玩轉AI導演“可靈” 161
6.2.5?實戰(zhàn)演練：用可靈AI和DeepSeek打造電影級天氣 171
預報片頭 171
6.3?AI的“化身”：數(shù)字人的崛起與未來 174
6.3.1?從“數(shù)字員工”到“虛擬偶像” 174
6.3.2?創(chuàng)造你的數(shù)字伙伴：主流平臺一覽 175
6.3.3?實戰(zhàn)演練：讓數(shù)字人為你講解《離騷》 176
6.4?本章小結與知識導圖 181
6.5?思考與實踐 182
第7章?人工智能賦能：從前沿探索到賦能百業(yè) 183
7.1?AI在身邊：重塑行業(yè)的中國力量 184
7.1.1?智慧工廠：從“制造”到“智造” 184
7.1.2?智慧醫(yī)療：AI如何守護我們的健康 186
7.1.3?智慧金融：為每一分錢保駕護航 187
7.1.4?智慧出行：讓科幻走進現(xiàn)實 188
7.2?賦予AI“身體”：機器人與具身智能 189
7.2.1?機器人：從“工具”到“伙伴” 189
7.2.2?什么是具身智能 192
7.2.3?理論照進現(xiàn)實：具身智能的前沿應用 194
7.3?賦予AI“大腦”：類腦計算與混合智能 197
7.3.1?類腦計算：像大腦一樣思考 197
7.3.2?混合智能：人與機器的終極融合 198
7.4?本章小結與知識導圖 199
7.5?思考與實踐 200
第8章?人工智能的“緊箍咒”：安全、倫理與責任 201
8.1?看不見的風險：大模型的安全挑戰(zhàn) 202
8.1.1?你的秘密，模型知道嗎？數(shù)據(jù)安全與風險 202
8.1.2?“黑客”的新玩法：提示詞注入攻擊 203
8.1.3?API：AI服務的大門與漏洞 203
8.2?看不見的偏見：算法背后的公平難題 203
8.2.1?偏見從何而來 204
8.2.2?如何給AI戴上“公平眼鏡” 204
8.3?建立信任：負責任的人工智能 204
8.3.1?全球共識：負責任AI的核心原則 205
8.3.2?行動指南：科技巨頭的實踐框架 206
8.3.3?中國方案：新一代人工智能治理原則 207
8.4?擁抱未來：智能時代的我們 208
8.4.1?你的未來會被AI“搶走”嗎 208
8.4.2?終身學習：成為AI的“駕馭者” 210
8.4.3?人機協(xié)作：從“執(zhí)行者”到“指揮家” 210
8.5?本章小結與知識導圖 211
8.6?思考與實踐 212