本书是一部*而深入地探讨人工智能的*，它不仅追溯了人工智能的起源与理论基础，还详细介绍了支撑其发展的关键技术，如大数据、云计算和机器学习等。这些技术构成了人工智能的基石，为人工智能在各个领域的广泛应用提供了可能。 书中详细阐述了人工智能在多个行业中的应用，如智慧农业、智慧电网、智慧旅游、智慧物流、智能制造、智能建筑、智慧金融和智慧财税等。这些实例展示了人工智能如何推动传统行业的转型升级，提高生产效率和服务质量。 此外，本书还深入剖析了人工智能领域的核心技术，包括知识表示与推理技术、搜索技术与问题求解、深度学习入门、自然语言处理技术、计算机视觉处理技术和AIGC技术等。这些技术的学习和应用，对于掌握人工智能的核心技能具有重要意义。同时，本书也关注了AIGC技术在*办公和体验升级中的应用，通过实例展示了AIGC技术如何提升办公效率和用户体验。*，本书还探讨了人工智能的未来发展与挑战，引导读者思考人工智能的可持续发展之路。每个项目后均附有习题，以便读者巩固所学知识并进行自我检测。

李祺，副教授，华为认证*网络工程师，主要研究方向为：计算机网络、云计算、大数据，主持*教改项目1项，主持及参与省级教改项目4项，参编国规教材1部，省规教材1部，完成到账十万以上横向课题1项。在所授课程中不断进行“三教”改革尝试，2019年获山西省教师教学能力大赛一等奖，2024年主持的课程《计算机网络技术基础》被评为山西省线上金课（在线精品课程），参与建设的课程《容器云平台构建与运维》被评为山西省线下金课，主持及参与2个思政微课入选山西省铸魂育人项目。多次指导学生参加技能大赛，在云计算、嵌入式、计算机网络应用等赛项中获山西省一等奖4项。

郭莹洁 女，1981年4月生，中共*员，太原师范学院计算机科学与技术专业毕业，电子科技大学软件工程硕士，副教授。电脑美术设计师，*UI设计师。主讲图形图像处理、三维建模与动画制作等课程。

欧明桥，汉族，中共*员，副教授。1988.09-1992.07 喀什师范学院学习；1992.09-2002.11 原新疆阿克苏农业学校任教、教务员；2002.12-2018.07 阿克苏职业技术学院信息工程系任教、教学秘书；2018.8-*今在阿克苏职业技术学院教育督导室工作、干部。 期间：（1998.07*2000.11在东北农业大学研究生院在职研究生班学习，取得同等学历证书；2004.09*2005．01在上海大学计算机学院在职学习；2010.07*2010.9在辽宁机电职业技术学院参加*中等职业学校骨干教师培训班；2012.8在阿克苏职业技术学院参加高等职业教育教师教学能力“双师”资格证培训（宁波职院教师授课）。2013.11.23_26在乌鲁木齐参加由西安开元电子实业有限公司举办的《*综合布线工程师/*工培训班》，获得*《综合布线工程师》和人社部《中华人民共和国职业资格证书综合布线*技能证书》。2014.7.5_12香港职业训练局举办的“阿克苏职业技术学院骨干教师赴港交流学习”培训班，获得职业教育教师培训结业证书。2016.3.21—25德国汉斯基金在新疆喀什举办的“职业学校专业负责人培训班”，获汉斯颁发的培训结业证书。）2000.11获得讲师职称（专技岗十级）；2015.04讲师（专技岗八级）。2019.11副教授（专技岗七级)。

编辑推荐：

本书为“中经‘精品课程’”系列教材，该系列内教材均为打造国规、省规的高质量教材

理论知识篇

*章人工智能的前世今生

1.1人工智能的起源

1.1.1人工智能的概念

1.1.2人工智能的萌芽

1.1.3人工智能的三大学派

1.2人工智能的理论基础

1.2.1数学基石：驱动智能的底层逻辑

1.2.2算法核心：智能实现的策略路径

1.2.3数据支撑：智能成长的养分源泉

1.2.4计算能力：智能腾飞的硬件翅膀

1.2.5人工智能的三种形态

1.2.6人工智能技术体系整合

1.3人工智能的发展

1.3.1科学梦想的萌芽：起步发展期（20世纪50—60年代）

1.3.2热情褪去的寒冬：反思发展期（20世纪60—70年代）

1.3.3*系统的辉煌与衰落：应用发展期（20世纪70—80年代）

1.3.4人工智能的挑战与蛰伏：低迷发展期（20世纪80年代*90年代中期）

1.3.5神经网络复兴的曙光：稳步发展期（20世纪90年代中期*2010年前后）

1.3.6迈向智能新时代：蓬勃发展期（2010年*今）

习题

*章人工智能的技术基础

2.1人工智能的“燃料”——大数据

2.1.1数据的概念

2.1.2大数据的概念

2.1.3大数据的特征

2.1.4大数据的处理流程

2.1.5大数据的应用

2.1.6大数据的发展

2.2人工智能的运算保障——云计算

2.2.1云计算的概念

2.2.2云计算的特征

2.2.3云计算的分类

2.2.4云计算的应用

2.2.5云计算的发展

2.3人工智能的核心引擎——机器学习

2.3.1机器学习的概念

2.3.2机器学习的分类

2.3.3深度学习

2.3.4机器学习与深度学习的关系

习题

第三章人工智能助力产业升级（上）

3.1AI + 农业

3.1.1智慧农业定义与核心特征

3.1.2智慧农业发展的背景与*要性

3.1.3智慧农业的社会价值与战略意义

3.1.4智慧农业的技术基础

3.1.5人工智能在智慧农业中的应用场景

3.2AI + 电网

3.2.1智慧电网概述

3.2.2智慧电网的核心技术支撑

3.2.3人工智能在智慧电网中的应用场景

3.3AI + 旅游

3.3.1智慧旅游概述

3.3.2智慧旅游的关键技术支撑

3.3.3智能服务系统：客服、导览与出行

3.3.4个性化行程推荐：基于用户画像与协同过滤的智能推荐系统

3.4AI + 物流

3.4.1智慧物流概述

3.4.2智慧物流的技术体系

3.4.3人工智能在智慧物流中的应用场景

习题

第四章人工智能助力产业升级（下）

4.1AI + 制造

4.1.1智能制造的概述

4.1.2全球发展路径与国家战略

4.1.3智能制造的关键技术支撑

4.1.4人工智能在制造领域的应用

4.2AI + 建筑

4.2.1人工智能在建筑领域的发展现状

4.2.2人工智能在建筑领域的应用

4.2.3国内外智能建筑的应用案例

4.2.4智能建筑的未来发展趋势

4.3AI + 金融

4.3.1人工智能在金融领域的发展现状

4.3.2人工智能在金融领域的应用

4.3.3智慧金融的未来

4.4AI + 财税

4.4.1人工智能在财税领域的发展现状

4.4.2人工智能在财税领域的应用

4.4.3智慧财税的未来

习题

第五章人工智能的关键技术

5.1知识表示与推理技术

5.1.1知识的概念

5.1.2知识的表示方法

5.1.3知识推理

5.1.4知识推理系统设计

5.2搜索技术与问题求解

5.2.1搜索策略的分类

5.2.2搜索技术的应用

5.2.3问题求解的关键步骤

5.3知识图谱与*系统

5.3.1知识图谱的原理

5.3.2知识图谱的发展历程

5.3.3知识图谱的构建

5.3.4知识图谱的应用场景

5.4自然语言处理系统

5.4.1自然语言处理的定义

5.4.2自然语言处理的发展历程

5.4.3自然语言处理的典型应用

5.4.4自然语言处理的工作过程

5.5计算机视觉处理技术

5.5.1计算机视觉概述

5.5.2计算机视觉的发展历史

5.5.3计算机视觉的应用

5.5.4图像分类技术

5.5.5目标检测技术

5.5.6图像分割技术

5.6AIGC技术

5.6.1什么是AIGC

5.6.2AIGC的分类

5.6.3AIGC的关键技术

习题

第六章深度学习

6.1深度学习入门

6.1.1神经网络

6.1.2感知机

6.1.3浅层学习与深度学习

6.1.4卷积神经网络

6.1.5循环神经网络

6.2DeepSeek发展

6.2.1DeepSeek的诞生

6.2.2DeepSeek的独特优势

6.2.3DeepSeek的基础架构

6.3DeepSeek的使用方法与技巧

6.3.1提示语的基本结构

6.3.2提示语的类型

6.3.3提示语的设计方法

6.3.4提示语链

6.4DeepSeek应用

6.4.1DeepSeek+农业

6.4.2DeepSeek+制造业

6.4.3DeepSeek+金融

6.4.4DeepSeek+医疗

习题

第七章人工智能的未来发展与挑战

7.1人工智能的社会和伦理影响

7.1.1人工智能的社会影响

7.1.2人工智能的伦理影响

7.1.3人工智能健康发展的措施

7.2人工智能*

7.2.1人工智能带来的*威胁

7.2.2人工智能*体系架构

7.2.3数据*保护的*要性

7.2.4人工智能*保护措施

7.2.5人工智能*发展的挑战

7.3人机共生拥抱智能浪潮

7.3.1人机共生的概念

7.3.2人机共生三种模式

7.3.3人机共生现状

7.3.4人机共生的挑战

7.3.5未来人机共生发展方向

习题

实训技能篇

项目一DeepSeek实战

任务1.1智启本地：DeepSeek 模型部署

任务1.2Prompt 炼金术：DeepSeek 提示工程

任务1.3创意无限：DeepSeek 赋能设计新视界

项目二AIGC助力*办公

任务2.1*写作

任务2.2*图表

任务2.3*演示文稿

任务2.4综合实训

项目三AIGC助力体验升级

任务3.1图像类AIGC工具

任务3.2音频类AIGC工具

任务3.3视频类AIGC工具

任务3.4综合实训