目录

●第1章 人工智能概述
1.1 人工智能的发展历程
1.1.1 思想启蒙
1.1.2 两次低谷与三次浪潮
1.1.3 大模型引领的生成式人工智能革命
1.2 人工智能的三大流派
1.2.1 思想分野
1.2.2 符号主义
1.2.3 联结主义
1.2.4 行为主义
1.2.5 三大流派在经济管理领域的应用对比
1.3 人工智能三大核心要素
1.3.1 三大核心要素的协同关系
1.3.2 数据
1.3.3 算力
1.3.4 算法
1.3.5 协同驱动与数据飞轮效应
本章小结
思考题
第2章 人工智能的核心技术
2.1 机器学习：智能系统的认知基石
2.1.1 监督学习
2.1.2 无监督学习
2.1.3 强化学习
2.2 深度学习：层次化特征解析引擎
2.2.1 多层感知机
2.2.2 卷积神经网络
2.2.3 循环神经网络
2.3 计算机视觉：环境感知的智能之眼
2.3.1 图像分类
2.3.2 目标检测
2.3.3 三维重建
2.4 自然语言处理：语义理解的智能桥梁
2.4.1 词向量
2.4.2 注意力机制
2.4.3 预训练模型
2.5 强化学习：动态决策的优化框架
2.5.1 马尔可夫决策过程
2.5.2 Q learning
2.5.3 策略梯度
2.6 知识图谱：结构化知识的互联网络
2.6.1 实体抽取
2.6.2 关系推理
2.6.3 图神经网络
2.7 生成式人工智能：内容产出的智能源泉
2.7.1 生成对抗网络
2.7.2 变分自编码器
2.7.3 扩散模型
本章小结
思考题
第3章 人工智能与经济学
3.1 人工智能赋能经济学：融合发展
3.1.1 融合背景与发展脉络
3.1.2 主要融合方向与应用场景
3.2 案例：从房价波动看经济周期，LSTM网络的实证分析与案例验证
3.2.1 理论基础：经济周期与房价波动
3.2.2 问题与方法：人工智能预测经济拐点的可行性与优越性
3.2.3 讨论与评价：人工智能在经济预测中的机遇与挑战
3.3 问题导入：算法如何改变市场博弈——滴滴动态定价的启示
3.3.1 理论基础：博弈论与市场供需理论
3.3.2 案例剖析：滴滴动态定价的算法驱动逻辑
3.3.3 影响与评价：算法介入市场的利弊
3.4 实践推演：机器学习评估“消费券政策”效果
3.4.1 理论基础：经济政策效应与政策评估挑战
3.4.2 方法与工具：反事实分析与消费券政策效应量化
3.4.3 评价与思考：机器学习在政策评估中的效能与边界
本章小结
思考题
第4章 人工智能与管理学
4.1 人工智能赋能管理学：融合发展
4.1.1 融合背景与发展脉络
4.1.2 主要融合方向与应用场景
4.2 案例：京东智能供应链——人工智能助力供应链升级
4.2.1 理论基础：供应链管理基础理论与运筹学方法论
4.2.2 案例剖析：京东智能供应链的运行逻辑
4.2.3 讨论与思考
4.3 问题导入：AI赋能人力资源管理——海尔集团AI招聘数字化转型
4.3.1 理论基础：人力资源管理理论
4.3.2 AI+流程：智能体融入招聘全链路——以校招为切入点，破解核心痛点
4.3.3 案例评价与管理思考
4.4 AI赋能舆情预警：把握危机应对黄金窗口
4.4.1 理论基础：危机生命周期理论与危机管理4R模型
4.4.2 危机预警怎么做——人工智能生成舆情热力图
4.4.3 评价与思考
本章小结
思考题
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