人工智能是一门新兴的综合性学科，涉及计算机科学、神经科学、心理学、数学、哲学等多种学科，近年来发展迅猛并已取得广泛成果。人工智能素养（AILiteracy）逐渐成为个体生存和发展的重要素养之一。本书旨在适应新时代高等教育人才培养对人工智能和数智素养的急迫需求，培养大学生在人工智能时代具备了解人工智能、使用人工智能、创新

本书共五篇，内容逐篇深入，第Ⅰ篇“基础认知篇”作为入门基石，系统讲解AI的定义、发展简史、核心技术、应用领域、法律法规与伦理安全，破除技术误解，搭建完整的知识框架；第Ⅱ篇“人工智能应用篇”聚焦AI在文本创作、沟通协作、知识管理等场景的落地应用，解析Transformer架构、大语言模型等关键技术，引入提示工程、AIGC

本书以人工智能技术在电子政务、生产生活、学习工作中的应用为切入点，说明拥抱人工智能的必要性；讲解人工智能涉及的道德与法律风险及4方面基础知识；重点介绍AIGC的10个典型应用案例，其中5个创新性案例与高等职业院校的部分学科专业密切相关。本书的目标是帮助读者理解人工智能基础知识，快速掌握AIGC技术并将其运用到实际工作中

本书设置10个左右的章节。结合自然语言程序设计案例，通过对案例的解析和实现，达到掌握使用人工智能程序设计的方法、自然语言程序设计方法、Python部分相关第三方模块的使用方法。通过此课程(计划24学时实验+18学时讲授)学习，非计算机类学生将了解人工智能程序设计的基本框架，掌握自然语言程序设计的基本方法，学习如何通过自

本书是《人工智能通识教程》的配套实验教材，内容涵盖智能体应用、人工智能大模型应用、WPSAI智能办公等，读者不需要具备计算机技术基础就可以顺利完成全部实验。全书共9章，内容包括智能体的构建应用实践、文本类AIGC应用实践、图片类AIGC应用实践、语音类AIGC应用实践、视频类AIGC应用实践、AIGC的其他应用实践、W

本书紧密结合人工智能领域的最新进展，系统性地介绍了支撑AI发展的核心数学概念、方法和思想。全书分为两大模块：基础篇和高阶篇。基础篇从人工智能的表示、度量和运算三个基础数学问题切入，为读者打下必须的数学基础和编程基础；在基础篇的基础上，高阶篇层层递进地介绍矩阵分解、回归方法、深度神经网络、最优化方法等人工智能中的核心问题

开篇介绍计算机硬件核心组件原理、系统架构及对AI计算的支撑，同时梳理软件中操作系统、编程语言及开发流程，奠定基础。?办公软件聚焦WPS，文字处理含文档创建排版及AI辅助写作；表格处理涉及数据录入、公式运用及AI数据分析；演示文稿涵盖设计、多媒体添加及智能生成优化。?Python编程从基础语法、数据结构到实践案例，呈现学

全书共分7章。第1章概述人工智能概念、发展历程及多学科现状，帮助读者构建整体认知。第2至5章聚焦核心技术，深入解析机器学习算法、深度学习模型、自然语言处理及计算机视觉的关键原理与场景案例。第6、7章则探讨人工智能伦理挑战、责任边界及前沿跨领域应用潜力。作为通识教材，本书具备三大特色：一是多学科实践贯通理论，通过基础与拓

本书聚焦人工智能基础理论与应用实践。以“理论筑基—技术解析—场景落地”为主线，构建人工智能应用知识体系。梳理了人工智能从20世纪50年代萌芽到通用人工智能阶段的演进，解析中国AI战略与突破。深入讲解了深度学习与神经网络基础，结合ImageNet竞赛、AlphaGo等案例阐释技术原理与落地逻辑，生成式AI章节聚焦提示词工

本书围绕计算机视觉和智能语音处理技术在交通、工业等领域的实际项目案例，深入浅出地讲解项目涉及的核心模型与关键技术。本书中的案例代码可以在PC和AIE-kit人工智能边缘计算实训设备上进行部署与实施，软、硬件结合实现了教学场景化、学习趣味化。本书首先介绍计算机视觉和语音识别的基础技术及机器学习技术的应用，例如人脸检测、眨