
本书立足“通识”与“应用”的双重定位,聚焦经济学、管理学、文学、法学相关场景,构建起从基础到技能再到应用的完整知识框架。同时,兼顾数据隐私、伦理规范等前沿议题,引导读者树立负责任的技术应用观念。此外,本书结合农产品产量预测、客户信用分类、合同风险识别等具体案例,赋予抽象技术概念以可感知性与可实践性。在进阶章节,针对计算机视觉、自然语言处理、强化学习等关键技术,配套设计了从模型搭建到场景落地的实践任务。同时,深度解析大模型技术原理与应用技巧,涵盖国产大模型实操及多工具融合链路,助力读者紧跟技术发展浪潮。 本书重视理论与案例的有机融合,各章均配备小结与习题,关键知识点辅以经管、文法、农业等领域的典型案例与实验项目。本书既适合作为高等院校经济学、管理学、文学、法学专业的人工智能通识教材,也可作为职场人士提升人工智能应用能力的自学参考书。
1.1 人工智能的基本概念
1.2 人工智能的发展历程
1.3 人工智能三大学派
1.4 人工智能的关键技术体系
1.5 数据隐私与安全治理
1.6 人工智能的社会影响与伦理挑战
1.7 人工智能的典型应用场景
本章小结
本章习题
第2章 数据处理与电子表格
第3章 人工智能时代基础技能与编程入门
第4章 机器学习基础
第5章 常用机器学习算法及应用
第6章 人工神经网络与深度学习
第7章 人工智能关键技术进阶
第8章 大模型技术及应用
第9章 AI + 经管、文法典型应用