- AIGC通识课(新形态立体化双色印刷普通高等教育人工智能专业系列教材)
- - 作者：编者:周苏//万亮斌//胡相勇|责编:郝建伟//解芳
  - 出版社：机械工业
  - ISBN：9787111775157
  - 出版日期：2025/03/01
  - 页数：201
- 售价：22

内容大纲
AIGC的应用非常广泛，能够生成文本、图像、音频、视频等多种类型的内容，显著提高了内容生产的效率和多样性。学习AIGC变得日益重要，它不仅能够帮助个人和组织在人工智能时代保持竞争力，还能激发创造力，探索技术与艺术、商业无限融合的可能性。
本书针对本科院校、职业院校各专业学生的人工智能通识教育需求，系统、全面地介绍了关于AIGC技术与应用的基本知识和技能，主要包括人工智能基础、大语言模型（LLM）、人工智能生成内容（AIGC）、智能体、提示工程与技巧、AIGC高效工作、AIGC助力学习、AIGC拓展设计、AIGC成就艺术、AIGC安全问题、AIGC伦理与限制、迈向通用人工智能（AGI）等内容，具有较强的系统性、可读性和实用性。
作者介绍
目录
前言
课程教学进度表
第1章  人工智能基础
  1.1  计算的渊源
    1.1.1  为战争而发展的计算机器
    1.1.2  通用计算机
    1.1.3  计算思维
  1.2  大数据基础
    1.2.1  信息爆炸的社会
    1.2.2  大数据的定义
    1.2.3  大数据的3V特征
  1.3  人工智能时代
    1.3.1  图灵测试及其发展
    1.3.2  人工智能定义
    1.3.3  强人工智能与弱人工智能
    1.3.4  大数据与人工智能
  1.4  从LLM、AIGC到AGI
  【作业】
  【研究性学习】进入人工智能新时代
第2章  大语言模型（LLM）
  2.1  Blockhead思维实验
  2.2  从NLP起步
    2.2.1  NLP研究内容
    2.2.2  深度学习革命
  2.3  LLM定义
  2.4  LLM工作原理
    2.4.1  词元及其标记化
    2.4.2  基础模型
    2.4.3  词嵌入及其含义
    2.4.4  基于Transformer模型
    2.4.5  注意力机制
    2.4.6  生成和理解
    2.4.7  预训练过程与微调
  【作业】
  【研究性学习】腾讯元宝：3D角色梦工厂
第3章  人工智能生成内容（AIGC）
  3.1  生成式人工智能（GAI）
    3.1.1  定义GAI
    3.1.2  GAI与AIGC的关系
  3.2  定义AIGC
    3.2.1  内容孪生
    3.2.2  内容编辑和生成
    3.2.3  内容理解
  3.3  AIGC多模态生成技术
  3.4  AIGC的应用场景
    3.4.1  典型应用场景
    3.4.2  Web 3.0
    3.4.3  元宇宙
  3.5  AIGC常用工具（平台）
  3.6  AIGC使用方法

  3.7  案例：国内10个LLM测评
    3.7.1  模型选择
    3.7.2  分析规则
    3.7.3  调研维度
    3.7.4  测评分析
  【作业】
  【研究性学习】熟悉国内主流LLM
第4章  智能体
  4.1  什么是智能体
    4.1.1  智能体的定义
    4.1.2  性能度量
    4.1.3  智能体的理性
    4.1.4  AIGC与智能体的联系
  4.2  环境的本质
    4.2.1  指定任务环境
    4.2.2  任务环境的属性
  4.3  智能体的结构
    4.3.1  智能体程序
    4.3.2  学习型智能体
    4.3.3  智能体组件的工作
  4.4  构建LLM智能体
  4.5  智能体驱动的商业模式
    4.5.1  软件即服务
    4.5.2  智能体即服务
    4.5.3  LLM即服务
    4.5.4  机器人即服务
    4.5.5  智能体商店
    4.5.6  消费者服务
    4.5.7  企业解决方案
    4.5.8  按需平台
    4.5.9  数据和分析
    4.5.10  技术许可
    4.5.11  众包和协作
  【作业】
  【研究性学习】人形机器人创业独角兽Figure AI
第5章  提示工程与技巧
  5.1  提示工程的定义
  5.2  提示的原理
    5.2.1  提示词的分类
    5.2.2  提示构成
    5.2.3  提示调优
  5.3  提示工程技术
    5.3.1  链式思考提示
    5.3.2  生成知识提示
    5.3.3  少样本提示
    5.3.4  自一致提示
    5.3.5  思维树提示
  5.4  提示学习和语境学习
    5.4.1  提示学习
    5.4.2  语境学习

  5.5  提示词写作技巧
    5.5.1  提示词框架推荐
    5.5.2  提示词实践技巧
  【作业】
  【研究性学习】练习撰写提示词
第6章  AIGC高效工作
  6.1  AIGC促进OA流程
    6.1.1  机器人流程自动化
    6.1.2  AIGC与RPA结合
  6.2  重新定义个人助理
  6.3  AIGC赋能个人工作
    6.3.1  弥补非专业知识
    6.3.2  创作省时或验证
    6.3.3  构思拒绝平庸
    6.3.4  物料制作“最后一公里”
  6.4  案例：AIGC助力Excel图形化技巧
    6.4.1  构建图形化思维与目标
    6.4.2  聚焦业务价值与主题聚焦
    6.4.3  Excel饼图可视化
    6.4.4  Excel帕累托图可视化
  6.5  案例：AIGC打造电商文案
    6.5.1  新品牌的建立
    6.5.2  品牌心智概念设定
    6.5.3  品牌心智刻入
  【作业】
  【研究性学习】熟悉讯飞公文写作工具——讯飞绘文
第7章  AIGC助力学习
  7.1  AIGC助力学习进步
  7.2  人工智能教育工具（平台）
    7.2.1  QuillBot
    7.2.2  Owlift
    7.2.3  Grammarly
    7.2.4  Gradescope
    7.2.5  Fireflies.ai
    7.2.6  Otter.ai
    7.2.7  Google Scholar
    7.2.8  Copy.ai
    7.2.9  Google Bard
  7.3  输入法加持人工智能
  7.4  智能程序代码生成工具
    7.4.1  GitHub Copilot
    7.4.2  通义灵码
    7.4.3  代码小浣熊
    7.4.4  CodeWhisperer
    7.4.5  MarsCode
    7.4.6  CodeGeeX
    7.4.7  Cody
    7.4.8  CodeFuse
    7.4.9  Project IDX
    7.4.10  Codeium

    7.4.11  CodiumAI
    7.4.12  AskCodi
  7.5  案例：AIGC生成程序代码
  【作业】
  【研究性学习】熟悉阿里云大模型——通义千问
第8章  AIGC拓展设计
  8.1  AIGC与设计师的协同模式
    8.1.1  嵌入模式
    8.1.2  助手模式
    8.1.3  代理模式
  8.2  AIGC加速药物发现
    8.2.1  AIGC在药物发现中的作用
    8.2.2  为流程各个阶段增加价值
    8.2.3  人工智能药物开发案例研究
    8.2.4  药物开发的未来
  8.3  AIGC与搜索技术
  8.4  案例：用AIGC绘制UML设计图
    8.4.1  用ChatGPT生成PlantUML代码
    8.4.2  用Drawio绘制流程图
  【作业】
  【研究性学习】利用AIGC完成人机交互界面设计
第9章  AIGC成就艺术
  9.1  人工智能绘图工具
    9.1.1  Stable Diffusion
    9.1.2  MidJourney
    9.1.3  文心一格
    9.1.4  “稿定”AI
  9.2  AIGC颠覆用户音乐体验
    9.2.1  AIGC改变音乐体验
    9.2.2  AIGC打开音乐想象空间
  9.3  AIGC生成视频
    9.3.1  原理
    9.3.2  工具
    9.3.3  应用领域
  9.4  AIGC用在营销创意中
    9.4.1  AIGC推动营销升级
    9.4.2  AIGC的独特视觉效果
    9.4.3  AIGC创意的灵魂
  【作业】
  【研究性学习】文生图：注册使用MidJourney绘图工具
第10章  AIGC安全问题
  10.1  AIGC的主要安全问题
  10.2  LLM的幻觉
    10.2.1  幻觉的分类
    10.2.2  产生幻觉的原因
    10.2.3  检测LLM幻觉
    10.2.4  减轻幻觉
  10.3  “超人”AI的不堪一击
    10.3.1  AI“围棋冠军”的不堪一击
    10.3.2  实现“超人”人工智能不简单

  10.4  警惕AI“智能体风险”
  10.5  案例：AIGC与“欺骗”
    10.5.1  人工智能学会的欺骗
    10.5.2  人工智能欺骗可能导致的风险
    10.5.3  对人类防止被骗所做的努力
  【作业】
  【研究性学习】熟悉科大讯飞大模型——讯飞星火认知
第11章  AIGC伦理与限制
  11.1  AIGC面临的伦理挑战
  11.2  数据隐私保护对策
    11.2.1  数据主权和数据权问题
    11.2.2  数据利用失衡问题
    11.2.3  构建隐私保护伦理准则
    11.2.4  健全道德伦理约束机制
  11.3  人工智能伦理原则
    11.3.1  职业伦理准则的目标
    11.3.2  创新发展道德伦理宣言
    11.3.3  欧盟可信赖的伦理准则
  11.4  LLM的知识产权保护
    11.4.1  LLM的诉讼案例
    11.4.2  尊重隐私，保障安全，促进开放
    11.4.3  边缘群体的数字平等
  11.5  案例：AIGC抢了谁的饭碗
  【作业】
  【研究性学习】人工智能独立完成的视觉艺术品无法获得版权
第12章  迈向通用人工智能（AGI）
  12.1  GAI的层次
    12.1.1  应用层
    12.1.2  平台层
    12.1.3  模型层
    12.1.4  基础设施层
  12.2  人工智能发展愿景
    12.2.1  LLM用于智能制造
    12.2.2  预测人类行为的新模型
  12.3  AGI涌现
    12.3.1  AGI的定义
    12.3.2  LLM与AGI
    12.3.3  AGI的关键特性
  12.4  从AIGC迈向AGI
    12.4.1  通往AGI的分级系统
    12.4.2  迈向AGI的关键步骤
  【作业】
  【课程学习与实践总结】
附录  作业参考答案
参考文献

内容大纲

作者介绍

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