本书立足《高等学校人工智能创新行动计划》对通识教育的要求，结合北京市《人工智能通识课》教学，通过基础理论工具应用专业案例的三层架构，以应用为导向，系统梳理AI工具链；结合专业案例，帮助读者建立系统的人工智能知识体系，并在实践中提升其解决实际问题的能力。
全书分为3篇，共12章，主要内容包括人工智能概述、机器学习基础、深度学习基础、自然语出处理基础、人工智能工具应用、AI辅助写作、AI辅助PPT制作、AI辅助影音处理、AI辅助编程、AI 理工类专业案例、AI 管文类专业案例、AI 艺术设计专业案例。
本书可作为普通高等院校人工智能通识课程教材，也可作为人工智能技术普及读物供广大读者自学或参考。
（1）立足《高等学校人工智能创新行动计划》对通识教育的要求，通过基础理论工具应用专业案例的三层架构，突破传统教材重算法推导、轻实践应用的局限
（2）以应用为导向，每章设置引导案例 实操任务 案例讨论，激发学生的创新思维
（3）AI 专业案例，涵盖理工、社科人文、经济管理和艺术设计等案例，强化问题解决与跨学科思维
朱红伟，深耕信息类学科一线教学14年，年均授课超400课时，主攻人工智能领域课程体系建设及智能硬件类课程开发。发表教科研论文14篇，主持产学合作协同育人项目3项；参与《人工智能课程教学改革试点项目》（省部级），构建"理论 项目 竞赛"三维教学模式，参与《机器学习与人工智能》实践课程体系，北京城市学院校级平台课《人工智能通识》课程建设骨干。主讲课程程序设计基础、嵌入式系统设计与开发、机器学习与人工智能等；参编《C语言程序设计》（化学工业出版社，2014）、《计算机应用基础任务驱动教程》（北京邮电大学出版社，2016）；组建"智能硬件"学生创新工作室，指导团队获省级学科竞赛奖项二十余项，荣获全国大学生电子设计竞赛优秀指导教师，蓝桥杯优秀指导教师，北京城市学院青教赛三等奖等多项教学荣誉。
目录
第 1章人工智能概述 1
【学习目标】 1
【引导案例】 1
1.1 人工智能的定义与发展历程 2
1.2 人工智能的主要研究领域 3
1.2.1机器学习 3
1.2.2自然语言处理 3
1.2.3计算机视觉 4
1.2.4智能机器人 7
1.3 人工智能的现状与未来趋势 8
1.3.1人工智能的现状 8
1.3.2人工智能的未来趋势 9
习 题 10
第 2章机器学习基础 11
【学习目标】 11
【引导案例】 11
2.1 机器学习的概念与原理 11
2.1.1机器学习的基本概念 11
2.1.2机器学习的基本原理 12
2.2 监督学习与无监督学习 12
2.2.1监督学习 12
2.2.2无监督学习 14
2.2.3半监督学习 15
2.3 常见的机器学习算法 18
2.3.1支持向量机 18
2.3.2 K-mans聚类 25
2.4 机器学习在实际应用中的实例 26
2.4.1营销和销售中的机器学习 26
2.4.2医疗健康中的机器学习 27
2.4.3智慧城市中的机器学习 28
习 题 28
第3章深度学习基础 29
【学习目标】 29
【引导案例】 29
3.1 深度学习的基本概念 30
3.2 深度学习框架介绍 37
3.3 神经网络的结构与工作原理 40
3.4 深度学习模型实践 42
习 题 49
第4章自然语言处理基础 50
【学习目标】 50
【引导案例】 50
4.1 NLP简介 50
4.2 语言模型 51
4.3 文本预处理技术 53
4.4 分词技术 54
4.5实践-基于百度的自然语言交互设计与实现 55
习 题 60
第5章人工智能工具应用 61
【学习目标】 61
【引导案例】
5.1人工智能工具简介 61
5.1.1 文本生成工具 61
5.1.2 PPT生成工具 62
5.1.3 图表生成工具 63
5.1.4 音视频生成工具 63
5.1.5 代码生成工具 64
5.2提示词工程 65
5.2.1 提示词基础 65
5.2.2 提示词设计原则 67
5.2.3 提示词优化技巧 69
习 题 71
第6章AI辅助写作 72
【学习目标】 72
【引导案例】 72
6.1 AI辅助写作的发展历程 73
6.2 AI辅助写作的底层逻辑 73
6.3 AI 辅助写作的核心技术 74
6.4 AI辅助写作的应用场景 74
6.5 常用工具应用示范 75
6.6 AI辅助写作案例-论文写作 79
6.6.1.写作原则 79
6.6.2.写作步骤 79
6.6.3.实操举例 79
习 题 89
第7章AI辅助PPT制作 90
【学习目标】 90
【引导案例】 90
7.1 自动内容生成与排版 90
7.2 PPT美化与优化建议 92
7.3 PPT辅助增强技术 94
7.4 AI辅助PPT设计与实现案例 100
习 题 101
第8章AI辅助影音处理 103
【学习目标】 103
【引导案例】 103
8.1概述 104
8.1.1 AI影音处理技术简介 104
8.1.2 AI在影音领域的应用现状 104
8.2 AI辅助图片生成 106
8.2.1图片生成方式介绍 106
8.2.2图片生成工具介绍 107
8.2.3图片生成实操 108
8.3 AI辅助图片处理 111
8.3.1风格迁移技术 111
8.3.2图像修复技术 113
8.3.3超分辨率增强技术 113
8.4 AI辅助音频处理 114
8.4.1概述 114
8.4.2工具介绍 116
8.4.3工具运用示例 117
8.5 AI辅助视频创作 118
8.5.1文生视频简介 118
8.5.2图生视频简介 119
8.5.3工具简介 119
8.5.4视频创作实操示例 120
习 题 123
第9章AI辅助编程 124
【学习目标】 124
【引导案例】 124
9.1 AI工具的选择与准备 125
9.2自动代码生成与补全 128
9.3代码审查与优化 131
9.4 AI模型训练与优化 132
9.5 案例分析：利用AI工具提升软件开发效率 137
习 题 139
第 10章AI 理工类专业案例 141
【学习目标】 141
【引导案例】
10.1 AI 城市建设 141
10.1.1 智慧城市与AI技术框架 141
10.1.2 AI驱动的建筑自动化设计 144
10.1.3建筑信息模型（BIM）的AI增强 145
10.1.4 城市地下管网智能检测 150
10.1.5 案例分析：雄安新区CIM（城市信息模型）平台 154
10.2 AI 机械工程 159
10.2.1 智能机械设计与优化系统 159
10.2.2 人工智能与智能制造 162
10.2.3 人工智能与设备维护 165
10.2.4 人工智能与质量控制及检测 166
10.2.5 典型应用场景：某汽车制造厂的智能生产线优化 167
习 题 169
第 11章AI 管文类专业案例 170
【学习目标】 170
11.1 AI 金融 170
11.1.1 金融智能分析与决策系统 171
11.1.2 智能金融服务解决方案 174
11.1.3 人工智能在风险管理中的应用 178
11.1.4 案例分析：蚂蚁金服的金融科技创新实践 181
11.2 AI 公共管理 186
11.2.1智能政务与电子政务 187
11.2.2城市治理与综合服务 191
11.2.3智慧交通与智慧社区 194
11.2.4典型应用场景：深圳利用AI提升政务服务效率 196
11.3 AI 国际文化与传播 200
11.3.1新闻自动生成与分发 200
11.3.2文化内容推荐系统 203
11.3.3数字媒体资产管理 206
11.3.4版权保护与防伪技术 208
11.3.5 案例分析：新闻媒体机构如何利用AI提高报道效率 210
习 题 213
第 12章AI 艺术设计专业案例 214
【学习目标】 214
【引导案例】 214
12.1 AI辅助创意图案设计 214
12.1.1 AI辅助图案设计的基本原理 214
12.1.2 AI 辅助图案设计的常用工具和算法 2
12.1.3 AI辅助参数调整实现个性化图案设计 3
12.1.4 AI辅助风格迁移实现个性化图案设计 4
12.2 AI辅助色彩搭配和视觉效果预测 5
12.2.1 AI辅助色彩搭配 5
12.2.2AI辅助视觉效果预测 6
12.2.3 AI辅助色彩搭配和视觉效果预测的挑战 6
12.3 AI辅助服装设计和时尚趋势预测 7
12.3.1 AI辅助服装设计流程 7
12.3.2 AI辅助个性化定制 9
12.3.3 AI辅助时尚趋势预测 10
12.4 AI辅助室内设计和空间规划 12
12.4.1 AI辅助智能布局优化 12
12.4.2 AI辅助家具搭配建议 12
12.4.3 AI辅助生成室内设计方案 13
12.5案例分析 14
12.5.1 AI辅助创意图案设计应用案例 14
12.5.2 AI辅助色彩搭配与视觉效果应用案例 15
12.5.3 AI辅助服装设计和时尚趋势预测应用案例 15
12.5.4 AI辅助生成室内设计应用案例 16
本章小结 18
习 题 18
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