🎓 人工智能通识实践教程

北京市属高校人工智能通识课配套教材 · 实践实训专题模块

人工智能通识实践教程 封面

图书简介

本书全面介绍了人工智能通识实践的多个方面，主要内容包括：Python大模型编程、计算机视觉、数据分析与可视化、用Coze平台开发智能体、大模型应用，以及算法应用案例。

本书将理论知识与实践案例紧密结合，各章的理论介绍深入浅出，并通过大量代码示例和项目实践，帮助读者将理论知识转化为实际应用能力。本书不仅介绍人工智能领域的基础知识，还涵盖前沿的大模型应用和智能体开发技术。

作者
刘强 余卫勇 张娜 安翔 编著
出版社
清华大学出版社
出版时间
2026年6月
ISBN
978-7-302-71880-2
字数
408千字
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6 核心章节
20+ 实践与实训案例
全专业 适用范围
课件 源码与教学大纲配套

编写背景

人工智能技术的飞速发展正在深刻改变人们的生活、工作和学习方式。从ChatGPT到DeepSeek，从AI绘画到智能体应用，人工智能已经从实验室走向大众生活，掌握人工智能实践技能正在成为各行各业从业者的重要能力。

2024年7月，北京市教育委员会召开北京市属高校人工智能通识课工作部署会，发布并解读《提高大学生人工智能素养能力的意见》，明确从2024年9月起面向北京市属公办本科高校全覆盖开设人工智能通识课。北京市规划的人工智能通识课程包括“通识基础”“算法原理”“前沿拓展”“实践实训”四个专题模块，本书特别强化实践实训环节，帮助学习者通过实际操作理解人工智能技术的应用价值。

🤖 大模型编程

通过火山引擎访问DeepSeek R1，使用DeepSeek和Streamlit实现Chatbot，掌握会话管理、上下文管理和知识库构建

👁️ 计算机视觉

多模态大模型生物识别、人脸检测与识别、CNN手写数字识别

📊 数据分析

Python数据分析入门、桑基图可视化、随机森林分类算法

🧠 智能体开发

用Coze平台创建智能体，搭建DeepSeek R1工作流，实现智能体与工作流协同

🏭 行业应用

覆盖制药、RPA、文化遗产数字化、AI面试、企业经营、锅炉优化等场景

🔬 算法实践

鸢尾花分类、光伏预测、神经网络分类、YOLOv3目标检测、环保数据可视化、蛋白质突变数据分析等

内容架构

第1章 Python大模型编程

1.1

上手Chatbot

通过火山引擎访问DeepSeek R1大模型

1.2

用DeepSeek和Streamlit实现Chatbot

构建交互式对话界面

1.3

增强版Chatbot

会话管理与上下文管理

1.4

DeepSeek大模型对话中的知识库

知识库构建与检索增强

第2章 计算机视觉

2.1

多模态大模型生物识别

Python调用智谱GLM-4V-Flash

2.2

Python实现人脸检测

人脸检测算法实践

2.3

人脸识别系统

基于face_recognition和Streamlit

2.4

CNN识别手写数字

极简卷积神经网络实践

第3章 数据分析与可视化

3.1

Python数据分析与可视化入门

基础数据处理、分析工具与图表绘制

3.2

桑基图

高级可视化技术

3.3

随机森林算法

实现乳腺癌良恶性分类

第4章 用Coze开发智能体

4.1

通过AI创建智能体

创建、编排、调试并发布“Python编程助手”智能体

4.2

详解Coze智能体

理解Coze平台能力、应用场景与基础组件

4.3

创建DeepSeek R1工作流

工作流搭建、节点配置与试运行

4.4

Coze智能体访问DeepSeek工作流

搭建DeepSeek智能体并接入工作流

第5章 大模型应用

5.1

制药类人工智能通识理论

药物研发、药物发现、临床前研究与药物智造

5.2

RPA应用与开发

商品搜索、景点搜索、股票价格采集和发票查验机器人

5.3

AI赋能文化遗产

让文物“活起来”的数字化实践

5.4

AI面试全流程

“洞鉴未来”招聘场景实践

5.5

AI赋能"智膳未来"公司经营

AI辅助公司运营的应用场景

5.6

锅炉燃烧参数优化

高效低排放运行参数AI优化

5.7

"零代码"制药数据分析

基于大语言模型的数据分析与预测

第6章 算法应用案例

6.1

鸢尾花分类

基于Chatbot的分类算法

6.2

新能源光伏发电出力预测

光伏电厂功率数据集AI预测算法

6.3

神经网络数据分类

鸢尾花数据分类与MNIST手写数字识别

6.4

YOLOv3目标检测

目标检测技术实践

6.5

神经网络数据分类算法案例

材料多孔结构数据分类算法编写运行

6.6

环保数据可视化

基于AI大模型

6.7

波士顿房价预测

基于智谱清言

6.8

蛋白质突变数据分析

蛋白质突变数据集综合分析

适读人群

学习收获

编委会