北京航空航天大学人工智能通识课程教学团队精准对标人工智能通识教育需求，采用“理论+实验”融合模式，倾力打造人工智能通识课程教材体系，教材分为理论篇和实验篇，形成“知识构建—实操落地”的完整学习闭环。本书是理论篇，包括8章：第一章概述人工智能基本概念与发展历程；第二至四章夯实理论基础，涵盖脑神经科学与认知基础、机器学习与

本书以“理论+实操+场景”为核心逻辑，系统覆盖AI智能体的创建与应用全流程。全书从基础认知出发，先解析AI智能体的定义、特性及主流平台，再循序渐进引导读者完成从快速搭建、核心优化到功能扩展的实操训练，涵盖知识库搭建、提示词设计、工作流与插件应用等关键技能。后续章节聚焦开发、调试、发布、运营变现全链路，提供可直接落地的技

全书共8章，内容涵盖人工智能基础理论、主流工具平台实战、跨领域融合应用及安全伦理四大模块，突出”轻理论、重实践、强融合”的特色。基础认知(第1章)：从人工智能的定义、发展简史与分类切入，结合机器学习基础框架与社会伦理初探，帮助学生构建AI技术与社会关系的全局视角。实战应用(第2-7章)：以”大模型工具链”为核心，覆盖计

本书介绍了AIGC技术的基础知识与应用案例，具体内容分为两条主线进行阐述。第一条线是工具线：对AI、AIGC的概念、技术和关系等基础知识进行了讲解，并对通义、文心一言、讯飞星火、Kimi、智谱清言、天工、秘塔AI搜索、文心一格、即梦、可灵、剪映、海绵音乐、BGM猫和豆包这14个AI热门工具进行了介绍，帮助读者全面掌握A

本书涵盖八大核心模块：从AI与大模型的基础概念切入，逐步延伸至AI与信息处理(AI搜索、智能阅读、AI翻译等)、文本创作(如新媒体文案、社团招新文案、求职简历、实习报告、商业计划书等)、智能办公、多媒体创作(如AI绘图、AI视频、AI音频等)等场景的落地应用，同时深入讲解AI智能体创建与辅助编程等进阶技能，并结合职业发

本书系统讲解人工智能大模型（如BERT、GPT、StableDiffusion等）所需的数学基础，涵盖线性代数、微积分、概率与统计三大核心领域，并结合实际案例与Python代码，解析数学原理在模型架构、训练与优化中的关键作用。全书遵循理论推导与实战应用相结合的原则，帮助读者从底层理解大模型技术，提升算法设计与调优能力。

本书系统地探讨了线性代数在人工智能领域中的广泛应用，从理论基础到实战技术，内容全面且深入。全书共12章，涵盖线性代数基础、矩阵运算与线性方程组、特征值与特征向量、奇异值分解、向量空间与正交化等基础知识，并延伸至强化学习、自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等前沿应用场景。通过理论讲解、模型分析和代码实践，深入剖析线性代数

本实训教材包含十二个模块，覆盖多方面实践与知识整合。?实训一聚焦计算机基础，通过虚拟硬件构建、操作系统命令执行等任务，强化硬件与软件认知。实训二围绕WPS智能办公，开展文档写作、表格分析和演示文稿设计等实战。实训三进行Python编程入门实践，从语法操练到项目开发，关联AI工具应用。?实训四探索AI发展脉络与伦理问题，

本书分10章，第1～2章构建人工智能技术原理与生成式人工智能发展脉络的知识底座和伦理守护能力；第3～8章聚焦七大工作场景展开AIGC实践，涵盖文本生成、思维导图、数据统计、演示文稿、跨媒介创作（AI绘画、视频、音频、数字人）、人工智能辅助编程等模块化任务，每章均配备了真实的产业案例与操作指引，第9章介绍人工智能的未来趋

本教材以项目任务驱动和活页式设计为核心，紧密围绕人工智能技术前沿，系统涵盖自然语言处理、语音与图像识别、机器学习、AIGC生成技术、具身智能及伦理治理等关键领域。项目内容跨专业应用融合，结合智能制造、医疗、金融等企业真实场景案例，依托定制化实验平台与低代码工具，配套微课、实操手册等数字化资源，支持理论与实践深度融合。教