“人工智能+”應用

第 1 章　你好，人工智能！
1　項目引導
1.1　知識目標
1.2　技能目標
1.3　素養目標
2　思想實驗：祛魅人工智能
2.1　問題引導
2.2　思考分析
3　知識基礎
3.1　人工智能簡史
3.2　人工智能
3.3　大模型與開源趨勢
4　應用案例
4.1　推薦系統：猜你喜歡什麼
4.2　智能客服：7×24 小時不打烊的“接待員”
4.3　出行與導航：為你智能規劃
每一程
5　動手實踐 1：和大模型一起完成
第一個任務
5.1　任務說明
5.2　操作步驟
5.3　任務小結
6　動手實踐 2：使用“白菜人工智能平臺”進行學情調研
6.1　任務說明
6.2　操作步驟
6.3　任務小結
7　知識進階
7.1　人工智能是引領這一輪科技
革命和產業變革的戰略性
技術
7.2　以人為本、智能向善
7.3　開展“人工智能+”行動
8　本章小結
9　課後練習
9.1　選擇題
9.2　簡答題
9.3　討論題
第 2 章　人工智能創作：生成式人工智能
1　項目引導
1.1　知識目標
1.2　技能目標
1.3　素養目標
2　思想實驗：抓鬮與生成式人工
智能
2.1　問題引導
2.2　思考分析
3　知識基礎
3.1　生成式人工智能
3.2　提示詞
3.3　提示詞工程
4　應用案例
4.1　華為工業大模型：賦能工業
領域
4.2　阿裏雲 ET 農業大腦：賦能
農業領域
4.3　可汗學院 Khanmigo：賦能教育領域
5　動手實踐 1：撰寫人工智能培訓
開班儀式講話稿
5.1　任務說明
5.2　操作步驟
5.3　任務小結
6　動手實踐 2：使用結構化提示詞
更好地控制 大模型輸出
6.1　任務說明
6.2　操作步驟
6.3　任務小結
7　動手實踐 3：生成國風插畫
7.1　任務說明
7.2　操作步驟
7.3　任務小結
8　項目挑戰
9　知識進階
9.1　大語言模型基本原理
9.2　如何控制大模型的隨機程度
10　本章小結
11　課後練習
11.1　選擇題
11.2　簡答題
11.3　討論題
第 3 章　人工智能自主行動力：智能體
1　項目引導
1.1　知識目標
1.2　技能目標
1.3　素養目標
2　思想實驗：你更想找誰來幫忙
2.1　問題引導
2.2　思考分析
3　知識基礎
3.1　智能體
3.2　上下文工程
4　應用案例
4.1　設備預測性維護
4.2　倉儲管理優化
4.3　營銷供電方案智能體
5　動手實踐 1：使用白菜人工智能平
臺， 生成個性化教材和小測驗
5.1　任務說明
5.2　操作步驟
5.3　任務小結
6　動手實踐 2：使用扣子搭建一個
“學習助手”智能體
6.1　任務說明
6.2　操作步驟
6.3　任務小結
7　項目挑戰
8　知識進階
8.1　智能體必須依賴人工智能嗎
8.2　智能體有目標和自主決策
能力
8.3　制造並使用工具
9　本章小結
10　課後練習
10.1　選擇題
10.2　簡答題
10.3　討論題
第 4 章　人工智能的思考與行動：ReAct 智能體實踐
1　項目引導
1.1　知識目標
1.2　技能目標
1.3　素養目標
2　思想實驗：智能助手
2.1　問題引導
2.2　思考分析
3　知識基礎
3.1　ReAct 智能體架構介紹
3.2　ReAct 智能體架構的工作
流程
3.3　ReAct 智能體架構的優勢
4　應用案例
4.1　自動駕駛系統中的反饋閉環
示例
4.2　工業機器人中的反饋閉環
示例
4.3　智能家居系統中的反饋閉環
示例
5　動手實踐 1：背單詞助手—
非 ReAct 版本
5.1　任務說明
5.2　操作步驟
5.3　任務小結
6　動手實踐 2：背單詞助手—
ReAct 版本
6.1　任務說明
6.2　操作步驟
6.3　任務小結
7　項目挑戰
8　知識進階
8.1　JSON
8.2　第 3 章構建的智能體是智能
體嗎
8.3　生成式 AI 應用工程師
9　本章小結
10　課後練習
10.1　選擇題
10.2　簡答題
10.3　討論題
第 5 章　人工智能的關鍵：學習
1　項目引導
1.1　知識目標
1.2　技能目標
1.3　素養目標
2　思想實驗：貓是怎麼學會抓
老鼠的
2.1　問題引導
2.2　思考分析
3　知識基礎
3.1　機器學習的三種主要類型
3.2　機器學習基本思路
3.3　線性回歸與邏輯回歸
3.4　深度學習
3.5　學習效果評價
3.6　決策樹
3.7　基線模型
4　應用案例
4.1　智能電焊機器人
4.2　新能源汽車工廠的智能檢測
系統
4.3　智能冰箱外觀 AI 視覺
檢測
4.4　特鋼行業的人工智能金相
檢測系統
4.5　AI 虛擬調度員
4.6　AI 應用獸醫助手
5　動手實踐 1：可視化構建機器學習
基線模型
5.1　任務說明
5.2　操作步驟
5.3　任務小結
6　動手實踐 2：智能體自動生成機器
學習基線模型
6.1　任務說明
6.2　操作步驟
6.3　任務小結
7　項目挑戰
8　知識進階
8.1　數據種類
8.2　深入模型訓練
8.3　隨機森林
8.4　什麼算法最好
9　本章小結
10　課後練習
10.1　選擇題
10.2　簡答題
10.3　討論題
第 6 章　人工智能的可靠之道：流程體系
1　項目引導
1.1　知識目標
1.2　技能目標
1.3　素養目標
2　思想實驗：推銷策略與 AI 模型
流程
2.1　問題引導
2.2　思考分析
3　知識基礎
3.1　機器學習基本流程
3.2　過擬合
3.3　數據的意義
4　應用案例
4.1　國網成都供電公司電網數字化轉型
4.2　深圳智能交通系統
5　動手實踐 1：從零構建熊類識別
模型
5.1　任務說明
5.2　操作步驟
5.3　任務小結
6　動手實踐 2：客戶流失分析
模型
6.1　任務說明
6.2　操作步驟
6.3　任務小結
7　項目挑戰
8　知識進階
8.1　防止過擬合
8.2　缺失值處理
8.3　提升算法
8.4　隨機森林與提升算法的
比較
9　本章小結
10　課後練習
10.1　選擇題
10.2　簡答題
10.3　討論題
第 7 章　人工智能的眼睛：計算機視覺
1　項目引導
1.1　知識目標
1.2　技能目標
1.3　素養目標
2　思想實驗：如何整理照片
2.1　問題引導
2.2　思考分析
3　知識基礎
3.1　計算機視覺與圖像
3.2　遷移學習
3.3　多標簽分類
3.4　多分類和多標簽分類的
區別
4　應用案例
4.1　機器視覺點亮汽車制造
4.2　計算機視覺守護健康
5　動手實踐 1：深入學習熊類別識
別模型訓練
5.1　任務說明
5.2　操作步驟
5.3　任務小結
6　動手實踐 2：多標簽分類模型
6.1　任務說明
6.2　操作步驟
6.3　任務小結
7　項目挑戰
8　知識進階
8.1　卷積神經網絡
8.2　模型訓練
8.3　數據增強：讓模型“見多
識廣”
9　本章小結
10　課後練習
10.1　選擇題
10.2　簡答題
10.3　討論題
第 8 章　人工智能的口耳：語音與語言處理
1　項目引導
1.1　知識目標
1.2　技能目標
1.3　素養目標
2　思想實驗：如何書接上文
2.1　問題引導
2.2　思考分析
3　知識基礎
3.1　自然語言處理
3.2　語音識別與合成
4　應用案例
4.1　智慧城市建設領域
4.2　企業智能化管理方面
5　動手實踐 1：學生作業抄襲
判斷
5.1　任務說明
5.2　操作步驟
5.3　任務小結
6　動手實踐 2：情感分析
6.1　任務說明
6.2　操作步驟
6.3　任務小結
7　項目挑戰
8　知識進階
8.1　向量化：讓機器理解自然
語言
8.2　從詞嵌入到語言模型：計算機如何真正“讀懂語言”
8.3　分詞是否必需
8.4　去除停用詞是否必需
9　本章小結
10　課後練習
10.1　選擇題
10.2　簡答題
10.3　討論題
第 9 章　人工智能+工業：讓工廠更聰明
1　項目引導
1.1　知識目標
1.2　技能目標
1.3　素養目標
2　思想實驗：會思考的洗衣機
2.1　問題引導
2.2　思考分析
3　知識基礎
3.1　人工智能在工業中的核心應用場景
3.2　工業人工智能的挑戰
3.3　箱線圖
3.4　評價指標
4　應用案例
4.1　TCL 格創東智的工業智能的
創新實踐
4.2　天合光能的光伏行業的智能化轉型
5　動手實踐 1：機器故障預測
5.1　任務說明
5.2　操作步驟
5.3　任務小結
6　動手實踐 2：罐蓋缺陷檢測
6.1　任務說明
6.2　操作步驟
6.3　任務小結
7　項目挑戰
8　知識進階
8.1　特征工程
8.2　模型解釋
8.3　深入模型評估
9　本章小結
10　課後練習
10.1　選擇題
10.2　簡答題
10.3　討論題
第 10 章　人工智能+農業：打造 智慧農田
1　項目引導
1.1　知識目標
1.2　技能目標
1.3　素養目標
2　思想實驗：試驗田裏的人工智能
模型夠智能嗎
2.1　問題引導
2.2　思考分析
3　知識基礎
3.1　智慧農業
3.2　智慧農業中的人工智能
3.3　智慧農業面臨的主要挑戰
3.4　時間序列預測
4　應用案例
4.1　江蘇智慧溫室案例
4.2　山西大同“北鬥+智慧農業”
玉米增產項目案例
5　動手實踐 1：農作物產量
預測
5.1　任務說明
5.2　操作步驟
5.3　任務小結
6　動手實踐 2：農作物病蟲害
識別
6.1　任務說明
6.2　操作步驟
6.3　任務小結
7　項目挑戰
8　知識進階
8.1　分類數據的處理
8.2　數據歸一化
8.3　圖像識別中的歸一化
8.4　過擬合風險
8.5　一塊錢肯定等於一塊錢嗎
8.6　隨機森林模型與線性回歸
模型
9　本章小結
10　課後練習
10.1　選擇題
10.2　簡答題
10.3　討論題
第 11 章　人工智能 + 醫療：
輔助診斷與個性化健康
1　項目引導
1.1　知識目標
1.2　技能目標
1.3　素養目標
2　思想實驗：可靠的智慧醫療
2.1　問題引導
2.2　思考分析
3　知識基礎
3.1　智慧醫療
3.2　智慧醫療的應用場景
3.3　智慧醫療的挑戰
3.4　混淆矩陣在醫學中的應用
3.5　醫學模型的可解釋性
4　應用案例
4.1　首都醫科大學附屬北京天壇
醫院急性腦卒中智能影像
決策平臺
4.2　天士力醫藥集團“數智本草”
大模型
5　動手實踐 1：肺炎識別
5.1　任務說明
5.2　操作步驟
5.3　任務小結
6　動手實踐 2：再入院分析
6.1　任務說明
6.2　操作步驟
6.3　任務小結
7　項目挑戰
8　知識進階
8.1　數據偏差
8.2　聯邦學習
8.3　多模態學習
9　本章小結
10　課後練習
10.1　選擇題
10.2　簡答題
10.3　討論題
第 12 章　人工智能 + 商業：
從數據到決策的個性化引擎
1　項目引導
1.1　知識目標
1.2　技能目標
1.3　素養目標
2　思想實驗：誰在想替你做
選擇？
2.1　問題引導
2.2　思考分析
3　知識基礎
3.1　人工智能在商業中的應用
場景
3.2　人工智能在商業應用中的
挑戰
3.3　推薦系統
4　應用案例
4.1　江蘇移動營銷助手
4.2　招商銀行“摩羯智投”

5　動手實踐 1：電影推薦
5.1　任務說明
5.2　操作步驟
5.3　任務小結
6　動手實踐 2：情感分類訓練
6.1　任務說明
6.2　操作步驟
6.3　任務小結
7　項目挑戰
7.1　數據介紹
7.2　數據探索與理解
7.3　建立模型
8　知識進階
8.1　協同過濾
8.2　冷啟動問題
8.3　推薦系統存在的問題
9　本章小結
10　課後練習
10.1　選擇題
10.2　簡答題
10.3　討論題
參考文獻