《人工智能通識基礎(chǔ)》全套教學課件

人工智能概述第1章作為一種能夠模擬、延伸乃至超越人類智能的技術(shù)體系，人工智能不僅蘊含著巨大的科技創(chuàng)新價值，更承載著深刻的社會變革意義。本章主要介紹人工智能的特點、類型和發(fā)展歷程，人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的構(gòu)成，人工智能對就業(yè)的影響，人工智能從業(yè)者的素養(yǎng)要求，以及人工智能面臨的倫理挑戰(zhàn)和安全風險，以期讓讀者對人工智能有一個全面的認識和了解。初識人工智能人工智能與就業(yè)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈人工智能倫理挑戰(zhàn)與

安全風險01020304目錄CONTENTS01初識人工智能人工智能是人類智慧的延伸與拓展，它正以前所未有的深度和廣度，影響著人們的生活方式和思維方式，成為驅(qū)動新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要力量。1.1.1人工智能的定義及特點人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是計算機科學技術(shù)的一個分支，旨在研究用于模擬和延伸人的智能的理論、方法及技術(shù)。它利用計算機系統(tǒng)和算法，使機器能夠執(zhí)行那些通常需要人類智慧才能完成的任務(wù)，包括學習、推理、感知、理解和創(chuàng)造等活動。人工智能的定義跨學科性具備模仿人類智能的能力高度依賴數(shù)據(jù)具有較強的自主性具備自適應(yīng)能力集成性可擴展性強高靈活性人工智能的特點1.1.2人工智能的類型超人工智能強人工智能弱人工智能按照智能程度分類專注于執(zhí)行特定任務(wù)，無法像人類一樣進行廣泛的學習和適應(yīng)新環(huán)境能夠像人類一樣理解、學習、推理、解決各種復雜問題，并能夠在不同的任務(wù)和環(huán)境中靈活運用知識、完成任務(wù)遠超人類智慧的人工智能系統(tǒng)，擁有自我意識和情感等高級認知能力智能音箱1.1.2人工智能的類型生成式

人工智能決策式

人工智能按照技術(shù)邏輯分類根據(jù)已知數(shù)據(jù)學習其中的特征，從而對未知數(shù)據(jù)進行預測和歸類通過學習已知數(shù)據(jù)的規(guī)律，生成新的內(nèi)容飛豬旅行發(fā)布的生成式人工智能廣告海報1.1.3人工智能的發(fā)展歷程發(fā)展階段發(fā)展特點主要事件初步發(fā)展階段（1950年－1973年）人工智能成為一個研究領(lǐng)域，并取得了一些研究成果①1950年，英國數(shù)學家阿蘭˙圖靈提出“圖靈測試”，奠定了人工智能研究的理論基礎(chǔ)，激發(fā)了人們對研究智能機器的熱情。②1955年，“邏輯理論家”程序問世，其被認為是人類歷史上第一個人工智能程序。③1956年，在美國達特茅斯大學舉行的學術(shù)研討會上，人工智能的概念被首次提出。④1958年，約翰˙麥卡錫提出LISP編程語言，這種語言專為人工智能研究設(shè)計，至今仍被廣泛使用。⑤1966年，美國科學家發(fā)布了世界上第一款聊天機器人ELIZA，標志著人工智能在自然語言處理方面取得了初步進展。第一次寒冬階段（1974－1980年）因技術(shù)瓶頸、社會輿論壓力以及人工智能研究項目的失敗，人工智能進入低谷期，政府和企業(yè)對人工智能的投資減少1973年，英國科學研究理事會發(fā)布報告，批判人工智能項目進展緩慢。人工智能研究資金被削減。第二次發(fā)展期（1981－1987年）專家系統(tǒng)興起，出現(xiàn)一些人工智能公司，人工智能技術(shù)開始產(chǎn)生一些商業(yè)價值專家系統(tǒng)被應(yīng)用于醫(yī)療診斷、地質(zhì)勘探等領(lǐng)域。人工智能的發(fā)展歷程1.1.3人工智能的發(fā)展歷程發(fā)展階段發(fā)展特點主要事件第二次寒冬階段（1988－1993年）人工智能大規(guī)模商業(yè)應(yīng)用的期望仍未實現(xiàn)，人工智能再次進入低谷人工智能大規(guī)模應(yīng)用受阻，資金被削減。深化發(fā)展階段（1994－2015年）人工智能技術(shù)被應(yīng)用于多個領(lǐng)域，出現(xiàn)許多創(chuàng)新的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用①1997年5月，IBM深藍超級計算機在國際象棋比賽中戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫。②2011年，IBM的智能系統(tǒng)沃森在智力問答節(jié)目中戰(zhàn)勝兩位人類選手并獲得冠軍。蓬勃發(fā)展階段（2016年至今）大數(shù)據(jù)、計算能力的提升和機器學習技術(shù)的進步，推動了人工智能的蓬勃發(fā)展①2016年，AlphaGo擊敗圍棋選手李世石，展示深度學習潛力。②2019年，百度發(fā)布文心大模型1.0；2023年10月，百度發(fā)布文心大模型4.0；2024年6月，百度發(fā)布文心大模型4.0Turbo。③2022年，OpenAI發(fā)布聊天機器人ChatGPT，其憑借強大的文字處理和人機交互功能迅速獲得了眾多關(guān)注。④2023年，阿里云發(fā)布通義千問大模型；2024年5月，阿里云發(fā)布通義千問2.5版本。人工智能的發(fā)展歷程02人工智能產(chǎn)業(yè)鏈人工智能產(chǎn)業(yè)鏈是一個涵蓋了從基礎(chǔ)層、技術(shù)層到應(yīng)用層多個環(huán)節(jié)的生態(tài)系統(tǒng)。在這個生態(tài)系統(tǒng)中，每一個環(huán)節(jié)都扮演著不可或缺的角色，共同推動人工智能不斷創(chuàng)新和發(fā)展。1.2.1基礎(chǔ)層以“李白”為核心的知識圖譜1.2.2技術(shù)層行業(yè)常見應(yīng)用場景技術(shù)提供代表性品牌醫(yī)療影像診斷、藥物研發(fā)、健康管理、疾病預測云和聲、華為云、微脈金融智慧銀行、智能投研、智能信貸、智能客服百融云創(chuàng)、中關(guān)村科金、云從科技教育智慧校園、自主學習、自動評閱科大訊飛、好未來、松鼠AI文娛AI換聲、AI換臉、視頻剪輯、場景建模商湯科技、網(wǎng)易伏羲、百納千成零售會員管理、智能客服、營銷策略生成、產(chǎn)品創(chuàng)新京東云、阿里云、云從科技交通智慧交通、自動駕駛理想汽車、滴滴出行、Momenta、百度Apollo政務(wù)智能填報、智能審批、智能終端科大訊飛、中關(guān)村科金、京東云安防智能監(jiān)控、智能報警、智能警務(wù)曠視科技、云從科技、華為云人工智能在不同行業(yè)的常見應(yīng)用場景1.2.3應(yīng)用層1.2.3應(yīng)用層產(chǎn)品類型熱門產(chǎn)品代表性品牌智能汽車自動駕駛系統(tǒng)、人機交互平臺理想汽車、百度Apollo機器人工業(yè)機器人、特種機器人大疆創(chuàng)新、新松、優(yōu)必選智能家居智能窗簾、智能音箱、智能冰箱、智能燈光控制系統(tǒng)海爾智家、米家可穿戴設(shè)備智能手表、智能手環(huán)、智能頭盔華為、小米、榮耀人工智能領(lǐng)域熱門終端產(chǎn)品03人工智能與就業(yè)人工智能深刻地影響著人們的日常生活，更對人們的就業(yè)產(chǎn)生了多維度的影響。從自動化生產(chǎn)模式取代傳統(tǒng)人力崗位引發(fā)的就業(yè)結(jié)構(gòu)變化，到新興職業(yè)的興起為勞動力市場注入新活力，人工智能與就業(yè)之間的關(guān)系已成為社會各界廣泛關(guān)注的焦點。1.3.1人工智能對就業(yè)的影響1.3.2人工智能催生的新職業(yè)050201060304人工智能訓練師人工智能訓練師是使用智能訓練軟件，在人工智能產(chǎn)品實際使用過程中進行數(shù)據(jù)庫管理、算法參數(shù)設(shè)置、人機交互設(shè)計、性能測試跟蹤及其他輔助作業(yè)的人員。生成式人工智能系統(tǒng)應(yīng)用員生成式人工智能系統(tǒng)應(yīng)用員是運用生成式人工智能技術(shù)及工具，從事生成式人工智能系統(tǒng)設(shè)計、調(diào)用、訓練、優(yōu)化、維護管理等工作的人員。提示詞工程師提示詞工程師主要負責設(shè)計和優(yōu)化輸入給人工智能系統(tǒng)的提示詞，以引導人工智能系統(tǒng)生成更符合預期的高質(zhì)量結(jié)果。算法研究員算法研究員是專注于研究和開發(fā)新算法的專業(yè)人員，其主要工作內(nèi)容包括設(shè)計和開發(fā)算法、分析與評估算法、移植與部署算法、探索跨領(lǐng)域算法、研究前瞻性人工智能技術(shù)或先進算法模型等。AI設(shè)計師AI設(shè)計師是指利用人工智能技術(shù)進行設(shè)計、創(chuàng)作的人員。人工智能產(chǎn)品經(jīng)理人工智能產(chǎn)品經(jīng)理是負責規(guī)劃、設(shè)計、開發(fā)和管理人工智能產(chǎn)品整個生命周期的專業(yè)人員。1.3.3人工智能從業(yè)者素養(yǎng)要求01專業(yè)技能

素養(yǎng)人工智能從業(yè)者需要具備深厚的數(shù)學、計算機科學等方面的知識，包括概率統(tǒng)計、線性代數(shù)、算法設(shè)計與分析等，還要掌握機器學習、深度學習、自然語言處理等人工智能領(lǐng)域的專業(yè)知識，以及Python、C++等編程語言。從業(yè)者需要具備快速學習和適應(yīng)新技術(shù)的能力，能夠迅速調(diào)整思路和方法，解決新的技術(shù)難題。02思維素養(yǎng)創(chuàng)新思維邏輯思維批判性思維系統(tǒng)思維迭代思維03道德與法律素養(yǎng)人工智能從業(yè)者應(yīng)遵守職業(yè)道德規(guī)范，保持誠信、公正和負責任的態(tài)度。在工作中，要尊重他人的知識產(chǎn)權(quán)和勞動成果，不從事任何違法、不道德或損害他人利益的行為。人工智能從業(yè)者要熟悉并遵守與人工智能相關(guān)的法律法規(guī)，如數(shù)據(jù)安全、隱私保護、知識產(chǎn)權(quán)等方面的法律要求。04人文素養(yǎng)人工智能從業(yè)者要關(guān)注社會、文化、藝術(shù)等領(lǐng)域的發(fā)展，具備較寬的知識面，能夠?qū)⑷斯ぶ悄芗夹g(shù)與社會、文化、藝術(shù)等領(lǐng)域相結(jié)合，推動人工智能技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用。04人工智能倫理挑戰(zhàn)與安全風險人工智能的發(fā)展為人類社會帶來了重大變革，但其對社會的影響是一柄雙刃劍，它既改造了人類社會，又給人類社會帶來了沖擊，人工智能帶來的倫理挑戰(zhàn)和安全風險是人類必須面對的問題。1.4.1人工智能倫理挑戰(zhàn)增進人類福祉促進公平公正保護隱私安全確?？煽乜尚朋w現(xiàn)責任擔當人工智能倫理的焦點問題數(shù)據(jù)偏見難以確定公平的標準機器道德數(shù)據(jù)隱私與安全責任歸屬合規(guī)安全使用問題人工智能基本倫理規(guī)范1.4.2人工智能安全風險人工智能安全屬性《人工智能安全標準化白皮書（2023版）》指出，在人工智能應(yīng)用中，人們除了要關(guān)注人工智能的網(wǎng)絡(luò)安全基本屬性，即人工智能系統(tǒng)及其相關(guān)數(shù)據(jù)的機密性、完整性、可用性以及系統(tǒng)對惡意攻擊的抵御能力之外，還應(yīng)關(guān)注人工智能以下5個安全屬性：可靠性可解釋性透明性隱私性公平性人工智能安全風險與應(yīng)對人工智能常見的安全風險有：人工智能內(nèi)生安全風險人工智能應(yīng)用安全風險針對上述安全風險，人工智能的開發(fā)者、服務(wù)提供者、系統(tǒng)使用者等需要從訓練數(shù)據(jù)、算力設(shè)施、模型算法、產(chǎn)品服務(wù)、應(yīng)用場景等各個方面采取措施予以防范。課后實踐人工智能倫理與社會責任探討識別人工智能應(yīng)用中的倫理

問題和社會影響，分析不同情境下人工智能決策的倫理考量，討論并提出解決人工智能倫理問題的策略和建議，增強對人工智能社會責任的認識，促進技術(shù)向善。培養(yǎng)學生的批判性思維、道德判斷力和社會責

任感。實踐目標（1）資料收集與分析（2）小組討論（3）案例研究與模擬決策（4）社會調(diào)查與訪談實踐內(nèi)容（1）準備階段（2）資料收集與分析（3）小組討論（4）案例研究與模擬決策（5）匯報與評價階段（6）總結(jié)階段實踐步驟人工智能的工作原理第2章人工智能的核心是讓機器模仿人類的智能行為，使機器具備感知、思考、決策甚至是自我學習的能力，為人類解決一系列問題。要想深度理解人工智能，首先需要對其工作原理有所了解，明白人工智能依靠什么來獲得相應(yīng)的能力，又是如何來完成相應(yīng)的任務(wù)。本章主要介紹數(shù)據(jù)、算力、算法對人工智能的重要作用與影響，機器學習的原理與學習類型，人工智能大模型的開發(fā)過程、類型，以及人工智能工具提示的設(shè)計技巧。人工智能的燃料之源：

數(shù)據(jù)人工智能的智慧之源：

算法人工智能的動力引擎：

算力人工智能的技術(shù)邏輯：

機器學習01020304目錄CONTENTS人工智能完成任務(wù)的工具：

人工智能大模型0501人工智能的燃料之源：

數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)被稱為人工智能的燃料，是人工智能進行學習和迭代優(yōu)化的基礎(chǔ)。通過機器學習和深度學習技術(shù)，人工智能能夠從大量數(shù)據(jù)中提取模式、規(guī)律和決策邏輯，沒有數(shù)據(jù)，人工智能就無法學習和迭代優(yōu)化，再先進的算法和算力也無法發(fā)揮其應(yīng)有的價值。2.1.1數(shù)據(jù)的作用數(shù)據(jù)是人工智能

學習的基礎(chǔ)01數(shù)據(jù)支持人工智能

進行預測02數(shù)據(jù)推動人工智能

迭代優(yōu)化032.1.2數(shù)據(jù)對人工智能的影響影響人工智能模型的準確性影響人工智能模型可靠性影響人工智能模型的性能和效率制約人工智能模型的泛化能力影響人工智能系統(tǒng)的應(yīng)用效果某地區(qū)種植結(jié)構(gòu)識別分析數(shù)據(jù)的質(zhì)量

對人工智能的

影響2.1.2數(shù)據(jù)對人工智能的影響數(shù)據(jù)的多樣性

對人工智能的

影響影響人工智能模型的準確性影響人工智能模型可靠性影響人工智能模型的性能和效率制約人工智能模型的泛化能力影響人工智能系統(tǒng)的應(yīng)用效果提升人工智能模型的準確性增強人工智能模型的魯棒性更好地滿足不同領(lǐng)域的需求滿足個性化需求推動人工智能模型創(chuàng)新數(shù)據(jù)的質(zhì)量

對人工智能的

影響2.1.2數(shù)據(jù)對人工智能的影響數(shù)據(jù)的多樣性

對人工智能的

影響影響人工智能模型的準確性影響人工智能模型可靠性影響人工智能模型的性能和效率制約人工智能模型的泛化能力影響人工智能系統(tǒng)的應(yīng)用效果提升人工智能模型的準確性增強人工智能模型的魯棒性更好地滿足不同領(lǐng)域的需求滿足個性化需求推動人工智能模型創(chuàng)新數(shù)據(jù)的質(zhì)量

對人工智能的

影響2.1.2數(shù)據(jù)對人工智能的影響數(shù)據(jù)的多樣性

對人工智能的

影響影響人工智能模型的準確性影響人工智能模型可靠性影響人工智能模型的性能和效率制約人工智能模型的泛化能力影響人工智能系統(tǒng)的應(yīng)用效果提升人工智能模型的準確性增強人工智能模型的魯棒性更好地滿足不同領(lǐng)域的需求滿足個性化需求推動人工智能模型創(chuàng)新數(shù)據(jù)的質(zhì)量

對人工智能的

影響2.1.2數(shù)據(jù)對人工智能的影響數(shù)據(jù)的多樣性

對人工智能的

影響影響人工智能模型的準確性影響人工智能模型可靠性影響人工智能模型的性能和效率制約人工智能模型的泛化能力影響人工智能系統(tǒng)的應(yīng)用效果提升人工智能模型的準確性增強人工智能模型的魯棒性更好地滿足不同領(lǐng)域的需求滿足個性化需求推動人工智能模型創(chuàng)新決定人工智能模型學習效果影響人工智能模型性能優(yōu)化效率影響人工智能模型的準確性影響人工智能模型的穩(wěn)定性影響人工智能模型的應(yīng)用效果數(shù)據(jù)標注數(shù)據(jù)標注的準

確性對人工智能的影響數(shù)據(jù)的質(zhì)量

對人工智能的

影響2.1.2數(shù)據(jù)對人工智能的影響數(shù)據(jù)的數(shù)量

對人工智能的影響數(shù)據(jù)的合規(guī)性對人工智能的影響大量的數(shù)據(jù)為人工智能模型提供了豐富的學習素材。豐富的數(shù)據(jù)有助于提高人工智能模型的準確性和穩(wěn)定性。合規(guī)的數(shù)據(jù)處理過程有助于確保人工智能系統(tǒng)的決策是可解釋的，并且不會對人類造成傷害。開發(fā)者在采集和使用數(shù)據(jù)時必須遵守隱私保護、數(shù)據(jù)安全和反歧視等要求。數(shù)據(jù)的多樣性

對人工智能的

影響影響人工智能模型的準確性影響人工智能模型可靠性影響人工智能模型的性能和效率制約人工智能模型的泛化能力影響人工智能系統(tǒng)的應(yīng)用效果提升人工智能模型的準確性增強人工智能模型的魯棒性更好地滿足不同領(lǐng)域的需求滿足個性化需求推動人工智能模型創(chuàng)新決定人工智能模型學習效果影響人工智能模型性能優(yōu)化效率影響人工智能模型的準確性影響人工智能模型的穩(wěn)定性影響人工智能模型的應(yīng)用效果數(shù)據(jù)標注的準

確性對人工智能的影響數(shù)據(jù)的質(zhì)量

對人工智能的

影響2.1.3人工智能涉及的數(shù)據(jù)類型2.1.4數(shù)據(jù)的采集方式使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲抓取數(shù)據(jù)01使用傳感器采集數(shù)據(jù)02通過開放API獲取數(shù)據(jù)03購買數(shù)據(jù)集04通過數(shù)據(jù)庫查詢數(shù)據(jù)05通過用戶交互獲取數(shù)據(jù)06使用數(shù)據(jù)分析工具獲取數(shù)據(jù)0702人工智能的動力引擎：

算力算力是計算機通過處理數(shù)據(jù)，實現(xiàn)特定結(jié)果輸出的計算能力。算力是支撐人工智能算法運行和數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)資源。人工智能的不斷發(fā)展使其對算力的需求也在不斷增加。2.2.1算力的作用支持人工智能模型的訓練與推理01決定人工智能應(yīng)用的性能和效率02高算力推動技術(shù)創(chuàng)新03高算力加速人工智能技術(shù)的普及和應(yīng)用042.2.2算力的類型基礎(chǔ)

算力1智算算力2超算

算力3基礎(chǔ)算力是由中央處理器（CPU）芯片的服務(wù)器所提供的算力，是最基本的計算能力。基礎(chǔ)算力具有廣泛的適用性，能夠滿足日常辦公、網(wǎng)頁瀏覽、文件處理、移動計算及物聯(lián)網(wǎng)等常規(guī)應(yīng)用場景的基本計算需求。智算算力主要是基于GPU、FPGA、ASIC等AI芯片的加速計算平臺提供的算力，主要用于人工智能的訓練和推理計算，是推動人工智能發(fā)展和應(yīng)用的關(guān)鍵算力類型。超算算力是由超級計算機之類的高性能計算集群所提供的算力，是一種強大的計算能力。超算算力主要用于尖端科學研究、工程模擬、氣象預報、藥物研發(fā)、航空航天等對計算能力要求極高的領(lǐng)域。2.2.3人工智能算力的構(gòu)成03人工智能的智慧之源：

算法算法（Algorithm）是指解題方案的準確而完整的描述，是解決問題的一系列清晰指令。這些指令通常由計算機執(zhí)行，用于計算、數(shù)據(jù)處理、自動推理和決策制定等任務(wù)。2.3.1算法的作用推動人工智能技術(shù)進步03拓寬人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域04保障智能行為的實現(xiàn)01支持數(shù)據(jù)處理與分析022.3.2人工智能領(lǐng)域的常用算法04人工智能的技術(shù)邏輯：機器學習機器學習是人工智能的核心技術(shù)之一，它使計算機能夠從數(shù)據(jù)中學習規(guī)律、模式和趨勢，從而具備一定的智能決策和預測能力。2.4.1機器學習的原理人類學習

與機器學習的原理2.4.1機器學習的原理機器學習識別動物的原理2.4.2機器學習的學習類型簡單來說，監(jiān)督學習就是利用標記數(shù)據(jù)對模型進行訓練，使模型能夠預測新數(shù)據(jù)的標簽。監(jiān)督學習01在無監(jiān)督學習中，數(shù)據(jù)沒有預先定義的輸出標簽或目標值，算法的目的是從數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)、分布等特性中挖掘信息，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律、模式或者對數(shù)據(jù)進行分組等操作。無監(jiān)督學習02正方形積木紅色積木無監(jiān)督學習積木分類2.4.2機器學習的學習類型簡單來說，監(jiān)督學習就是利用標記數(shù)據(jù)對模型進行訓練，使模型能夠預測新數(shù)據(jù)的標簽。監(jiān)督學習01在無監(jiān)督學習中，數(shù)據(jù)沒有預先定義的輸出標簽或目標值，算法的目的是從數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)、分布等特性中挖掘信息，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律、模式或者對數(shù)據(jù)進行分組等操作。無監(jiān)督學習02半監(jiān)督學習結(jié)合了監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的特點，它利用少量的標注數(shù)據(jù)和大量的未標注數(shù)據(jù)來進行學習。半監(jiān)督學習03強化學習是智能體通過與環(huán)境的交互，學習如何采取行動以獲得最大化的獎勵。強化學習包括智能體、環(huán)境、狀態(tài)、動作、獎勵、策略等要素。強化學習04機器人走迷宮05人工智能完成任務(wù)的

工具：人工智能大模型人工智能大模型是指擁有超大規(guī)模參數(shù)（通常在十億個以上）、復雜計算結(jié)構(gòu)的機器學習模型。它通常能夠處理海量數(shù)據(jù)，完成各種復雜任務(wù)，如自然語言處理、圖像識別等。隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，人工智能大模型成為引領(lǐng)人工智能技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用的主要方向。2.5.1人工智能大模型的開發(fā)過程訓練環(huán)節(jié)目標實施細節(jié)預訓練構(gòu)建一個能夠理解各類數(shù)據(jù)的通用模型通過在大規(guī)模未標注的數(shù)據(jù)集上進行學習，來獲取語言、圖像或其他類型數(shù)據(jù)的規(guī)律和潛在結(jié)構(gòu)，從而構(gòu)建一個能夠理解各類數(shù)據(jù)的通用模型監(jiān)督微調(diào)讓預訓練環(huán)節(jié)的通用模型適應(yīng)特定任務(wù)①將預訓練環(huán)節(jié)得到的通用模型應(yīng)用到特定任務(wù)中，通過在特定領(lǐng)域的帶標簽的數(shù)據(jù)集上對通用模型進行微調(diào)，讓通用模型學習特定任務(wù)的輸出模式②在通用模型的基礎(chǔ)上添加額外的輸出層并使用監(jiān)督學習策略，調(diào)整通用模型的參數(shù)，以使預測錯誤達到最小化獎勵模型訓練建立獎勵模型，為模型的行為制定評價標準采用人工或自動化的方法，使用合理的獎勵函數(shù)，建立獎勵模型，為模型的輸出內(nèi)容分配分數(shù)，引導模型產(chǎn)生更高質(zhì)量的輸出增強學習微調(diào)通過模型與環(huán)境的互動，不斷優(yōu)化模型的性能模型在特定環(huán)境中進行試錯學習，根據(jù)獎勵模型做出的反饋，模型不斷調(diào)整決策策略，提升性能訓練大模型各個環(huán)節(jié)的目標和實施細節(jié)2.5.2人工智能大模型的類型分類維度類型說明按照模型架構(gòu)劃分深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括多層感知機、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型等Transformer模型基于自注意力機制，能夠高效地處理序列數(shù)據(jù)，應(yīng)用場景包括自然語言處理、計算機視覺、語音識別等領(lǐng)域。例如BERT、GPT系列、Transformer-XL等，此類模型具有強大的并行計算能力，可以高效地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，并且能夠捕捉輸入數(shù)據(jù)中的長距離依賴關(guān)系圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型適用于處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，如社交網(wǎng)絡(luò)、知識圖譜等。圖中的節(jié)點和邊可以表示不同的實體和它們之間的關(guān)系，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以學習到圖的結(jié)構(gòu)信息和節(jié)點的特征信息，用于完成節(jié)點分類、鏈路預測、圖的生成等任務(wù)按照學習范式劃分監(jiān)督學習模型需要大量的標注數(shù)據(jù)進行訓練，學習輸入數(shù)據(jù)和對應(yīng)的輸出標簽之間的映射關(guān)系，常見的應(yīng)用領(lǐng)域如人臉識別、語音識別、圖像分類等無監(jiān)督學習模型不需要標注數(shù)據(jù)，通過對大量未標注數(shù)據(jù)的學習，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和模式半監(jiān)督學習模型結(jié)合有標注和無標注數(shù)據(jù)進行訓練，利用少量的標注數(shù)據(jù)提供的監(jiān)督信息和大量的未標注數(shù)據(jù)中的隱含信息，提升模型的性能和泛化能力強化學習模型通過與環(huán)境的交互來學習最優(yōu)策略，智能體根據(jù)環(huán)境的狀態(tài)執(zhí)行動作，并獲得相應(yīng)的獎勵或懲罰，然后根據(jù)這些反饋不斷調(diào)整自己的策略，以獲得最大化的獎勵。此類模型在機器人控制、游戲智能體、自動駕駛等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用人工智能大模型常見的分類方式及其對應(yīng)的類型2.5.2人工智能大模型的類型人工智能大模型常見的分類方式及其對應(yīng)的類型分類維度類型說明按照應(yīng)用領(lǐng)域劃分自然語言處理模型主要用于處理文本相關(guān)的任務(wù)，如機器翻譯、文本摘要、情感分析、智能問答、文本生成等。例如OpenAI的GPT系列、Google的BERT等都是非常著名的自然語言處理大模型，它們能夠理解和生成人類語言，為人們提供各種語言相關(guān)的服務(wù)計算機視覺模型用于處理圖像和視頻數(shù)據(jù)，包括圖像分類、目標檢測、圖像分割、圖像生成、視頻內(nèi)容理解等任務(wù)。例如DeepMind的DALL-E，它能根據(jù)文本描述生成高質(zhì)量的圖像語音識別模型將語音信號轉(zhuǎn)換為文本，或者進行說話人識別等任務(wù)，適用于語音輸入、語音翻譯等場景多模態(tài)模型能夠處理多種類型的數(shù)據(jù)（如文本、圖像、音頻等），實現(xiàn)跨模態(tài)的信息融合和推理2.5.3國內(nèi)常見的人工智能工具人工智能大模型人工智能工具文心一言文心一言文心一格文心一格豆包豆包通義千問通義千問訊飛星火訊飛星火天工天工AI國內(nèi)常見的人工智能大模型及其對應(yīng)的人工智能工具2.5.3國內(nèi)常見的人工智能工具文心一言首頁文心一言2.5.3國內(nèi)常見的人工智能工具文心一言智能體廣場文心一言2.5.3國內(nèi)常見的人工智能工具文心一格AI創(chuàng)作頁面文心一格2.5.3國內(nèi)常見的人工智能工具豆包功能列表頁面豆包2.5.3國內(nèi)常見的人工智能工具通義千問對話頁面通義千問2.5.3國內(nèi)常見的人工智能工具通義千問工具箱頁面通義千問2.5.3國內(nèi)常見的人工智能工具訊飛星火對話頁面訊飛星火2.5.3國內(nèi)常見的人工智能工具天工AI簡潔的搜索頁面天工AI2.5.3國內(nèi)常見的人工智能工具天工AI寶典廣場頁面天工AI2.5.4人工智能工具提示的設(shè)計明確任務(wù)或需求01設(shè)置限制條件02限制條件說明提示示例限制主題指出生成內(nèi)容的主題或范圍“介紹人工智能的基本概念”“介紹人工智能技術(shù)對就業(yè)的影響”限制角色指定特定的角色或身份“你是一位旅游規(guī)劃師”限制場景描述具體的場景或情境“假設(shè)我們正在為一個五口之家規(guī)劃一次秋季露營旅行”限制格式明確指出格式要求“請采用Markdown格式寫一個產(chǎn)品介紹，包括產(chǎn)品名稱、功能、價格和用戶評價，并且每個部分用一個小標題分開”限制篇幅明確規(guī)定字數(shù)范圍、段落數(shù)量、回答的長度等“寫一篇500-600字的關(guān)于電影《×××》的影評”限制時間限定時間范圍，以獲得特定時間段內(nèi)的信息“基于2020年到2024年的數(shù)據(jù)進行分析”限制領(lǐng)域限制回答內(nèi)容的領(lǐng)域“說明人工智能對醫(yī)學領(lǐng)域產(chǎn)生的影響”限制語言風格指出使用特定的語言風格“用幽默風趣的風格寫一篇旅游攻略”“以學術(shù)嚴謹?shù)娘L格總結(jié)這個研究報告”限制表達形式指出以特定的表達形式生成內(nèi)容“以對話的方式呈現(xiàn)這個故事”“采用新聞的方式介紹這個事件”設(shè)置限制條件的方法2.5.4人工智能工具提示的設(shè)計明確任務(wù)或需求01設(shè)置限制條件02提供背景信息03提供參考示例04分解復雜任務(wù)05套用提示要素模板06提示要素模板2.5.4人工智能工具提示的設(shè)計明確任務(wù)或需求01設(shè)置限制條件02提供背景信息03提供參考示例04分解復雜任務(wù)05套用提示要素模板06使用人工智能工具提供的

提示參考072.5.4人工智能工具提示的設(shè)計設(shè)置提示時

的注意事項提示的內(nèi)容應(yīng)盡可能具體，避免過于籠統(tǒng)或模糊。注意提示中的詞語是否有多種含義。提示內(nèi)容要具體檢查詞語多義性有時人工智能工具可能會提供與用戶預期不完全相同但仍然合理的結(jié)果。用戶可以在提示中加入一些與修改相關(guān)的指令，這樣可以為后續(xù)的完善工作提供便利?？紤]多種可能的結(jié)果預留修改空間課后實踐體驗人工智能工具通過親身操作與體驗，直觀地感受人工智能在文本生成、知識問答等方面的應(yīng)用能力，掌握至少一種主流的人工智能工具的使用方法，能夠進行文本生成、對話交互等實踐操作，并積極探索人工智能工具在不同場景下應(yīng)用的可能性，激發(fā)創(chuàng)新思維。實踐目標（1）文本生成（2）問答對話實踐內(nèi)容（1）理論準備與工具選擇（2）熟悉工具的基礎(chǔ)操作（3）執(zhí)行實踐任務(wù)（4）總結(jié)與反思實踐步驟人工智能的研究領(lǐng)域第3章人工智能的研究領(lǐng)域涵蓋了多個核心方向，每個方向都側(cè)重于應(yīng)對特定的挑戰(zhàn)，賦予機器特定的能力，使機器能夠感知、理解、推理和決策，致力于讓機器具備類似人類甚至超越人類的智能。這些研究領(lǐng)域推動了不同類型人工智能技術(shù)的發(fā)展，使機器不僅能與人類進行自然互動，還能在復雜的環(huán)境中自主學習和適應(yīng)變化。本章主要介紹了人工智能的研究領(lǐng)域，包括自然語言處理、計算機視覺、智能語音處理、多模態(tài)融合和智能機器人等。自然語言處理智能語音處理計算機視覺多模態(tài)融合01020304目錄CONTENTS智能機器人0501自然語言處理自然語言通常指的是人類語言，是人類思維的載體和交流的基本工具，更是人類智能發(fā)展的外在體現(xiàn)形式之一。自然語言處理（NLP）主要研究用計算機理解和生成自然語言的各種理論和方法，屬于人工智能領(lǐng)域的一個重要分支，是計算機科學與語言學等的交叉學科。自然語言理解流程3.1.1自然語言理解自然語言理解（NaturalLanguageUnderstanding，NLU）研究如何讓計算機理解自然語言，并能夠執(zhí)行人類所期望的某些語言功能，包括理解并回答人們用自然語言提出的有關(guān)問題，生成文本摘要和對文本進行釋義，把一種自然語言表示的信息自動地翻譯為另一種自然語言等。3.1.2文本生成文本生成系統(tǒng)生成的科幻小說片段文本生成是指利用計算機模型根據(jù)給定的輸入信息自動生成自然語言文本的過程。文本生成技術(shù)被廣泛應(yīng)用于各大領(lǐng)域，包括機器翻譯、新聞生成、報告生成等。輸入信息可以是各種形式，如關(guān)鍵詞、主題、語義框架等。3.1.2文本生成自然語言文本特征通用語言文本特征：直觀特征、推斷特征、分布特征、關(guān)聯(lián)特征、多模特征。行業(yè)語言文本特征：文本撰寫格式固定，行文表達靈活；文本語法和語義特征復雜；文本跨語言分析困難；行業(yè)文本技術(shù)

性強。自然語言文本特征通用語言文本特征：直觀特征、推斷特征、分布特征、關(guān)聯(lián)特征、多模特征。行業(yè)語言文本特征：文本撰寫格式固定，行文表達靈活；文本語法和語義特征復雜；文本跨語言分析困難；行業(yè)文本技術(shù)

性強。n-gram模型的運作流程3.1.2文本生成文本生成的方法基于規(guī)則的文本生成方法：這種方法基于預先定義的規(guī)則和模板來生成文本。適用于一些格式比較固定、內(nèi)容相對簡單的文本生成任務(wù)，如新聞報道、法律文書、產(chǎn)品說明書、天氣預報等。統(tǒng)計機器學習文本生成方法：統(tǒng)計機器學習文本生成方法主要有n-gram模型和隱馬爾可夫模型?；谏疃葘W習的文本生成方法：詞嵌入（WordEmbedding）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體、Transformer架構(gòu)。3.1.2文本生成自然語言文本特征通用語言文本特征：直觀特征、推斷特征、分布特征、關(guān)聯(lián)特征、多模特征。行業(yè)語言文本特征：文本撰寫格式固定，行文表達靈活；文本語法和語義特征復雜；文本跨語言分析困難；行業(yè)文本技術(shù)

性強。文本生成的方法基于規(guī)則的文本生成方法：這種方法基于預先定義的規(guī)則和模板來生成文本。適用于一些格式比較固定、內(nèi)容相對簡單的文本生成任務(wù)，如新聞報道、法律文書、產(chǎn)品說明書、天氣預報等。統(tǒng)計機器學習文本生成方法：統(tǒng)計機器學習文本生成方法主要有n-gram模型和隱馬爾可夫模型。基于深度學習的文本生成方法：詞嵌入（WordEmbedding）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體、Transformer架構(gòu)。隱馬爾可夫模型的運作流程3.1.3語義分析詞義消歧詞義消歧（WordSenseDisambiguation，WSD）是指計算機通過上下文分析確定多義詞在句子中的具體含義。詞向量表示詞向量（WordVector）是詞嵌入的結(jié)果，即每個詞語在實數(shù)向量空間中的表示。常見的詞向量方法有Word2Vec、GloVe、FastText等。詞向量表示示意圖3.1.3語義分析詞義消歧詞義消歧（WordSenseDisambiguation，WSD）是指計算機通過上下文分析確定多義詞在句子中的具體含義。詞向量表示詞向量（WordVector）是詞嵌入的結(jié)果，即每個詞語在實數(shù)向量空間中的表示。常見的詞向量方法有Word2Vec、GloVe、FastText等?；谏疃葘W習的語義分析隨著深度學習的發(fā)展，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型（如BERT、GPT、RoBERTa等）在語義分析上表現(xiàn)十分出色。知識圖譜輔助的語義分析知識圖譜將語義分析與結(jié)構(gòu)化知識庫結(jié)合起來，使機器能夠利用已有的知識分析文本的深層含義。3.1.4情感分析情感詞典的構(gòu)建01基于特征的情感分析02基于深度學習的情感分析03情感分析中的情緒識別05細粒度情感分析04情感與語境的結(jié)合0602計算機視覺計算機視覺（ComputerVision）是人工智能領(lǐng)域的一項重要研究分支，旨在使機器具備“看”的能力，通過自動分析和理解圖像或視頻數(shù)據(jù)，完成特定任務(wù)。計算機視覺技術(shù)涉及圖像獲取、圖像處理、特征提取、模式識別和深度學習等多個學科知識。隨著深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用，計算機視覺技術(shù)不斷發(fā)展，逐漸應(yīng)用到身份識別、自動駕駛、醫(yī)療診斷、工業(yè)檢測等領(lǐng)域，為人們的生產(chǎn)和生活帶來了巨大的變革。3.2.1圖像分割語義分割是將圖像中的每個像素歸類到特定的類別，使每個像素都有語義標簽的過程。語義分割被廣泛應(yīng)用于自動駕駛等領(lǐng)域，通過識別行駛道路和障礙物的類型，幫助車輛做出正確的決策。語義分割實例分割是對圖像中每個物體實例進行分割的過程，即不僅標記物體的類別，還要區(qū)分同一類別中不同的個體。實例分割在場景理解和物體檢測中應(yīng)用廣泛。實例分割全景分割結(jié)合了語義分割和實例分割的優(yōu)點，即同時對圖像中的“物體”和“背景”進行識別與分割。全景分割技術(shù)被廣泛應(yīng)用于復雜場景理解，使系統(tǒng)可以全面感知環(huán)境中的各個對象。全景分割圖像分割（ImageSegmentation）是指將圖像分成若干個特定的、具有獨特性質(zhì)的區(qū)域，并提出感興趣目標的技術(shù)和過程。圖像分割技術(shù)的3個關(guān)鍵技術(shù)如下。全景分割示意圖（左為“輸入”圖，右為“輸出”圖）3.2.2目標檢測目標檢測（ObjectDetection）旨在識別圖像或視頻中的目標物體，并標注其位置。目標檢測不僅要識別出物體的類別，還要框出物體的邊界位置。目標檢測被廣泛應(yīng)用于安防監(jiān)控、智能駕駛、行為識別等領(lǐng)域?；谏疃葘W習的目標檢測卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），是一種專門為處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（如圖像、音頻）而設(shè)計的深度學習模型?；贑NN的常見目標檢測算法主要包括以下內(nèi)容。R-CNN系列：其運作機制基于一種分階段的處理流程。YOLO系列：其核心創(chuàng)新點在于能夠在單次網(wǎng)絡(luò)推理過程中完成整個目標檢測流程。SSD系列：單發(fā)多盒檢測器（SSD）采用了一種獨特的基于卷積特征金字塔的檢測架構(gòu)，該架構(gòu)可被視作構(gòu)建了一個多層次的特征金字塔體系，其中每一層特征圖都能針對不同尺寸的物體進行位置預測。R-CNN運作機制3.2.2目標檢測基于深度學習的目標檢測卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），是一種專門為處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（如圖像、音頻）而設(shè)計的深度學習模型?；贑NN的常見目標檢測算法主要包括以下內(nèi)容。R-CNN系列：其運作機制基于一種分階段的處理流程。YOLO系列：其核心創(chuàng)新點在于能夠在單次網(wǎng)絡(luò)推理過程中完成整個目標檢測流程。SSD系列：單發(fā)多盒檢測器（SSD）采用了一種獨特的基于卷積特征金字塔的檢測架構(gòu)，該架構(gòu)可被視作構(gòu)建了一個多層次的特征金字塔體系，其中每一層特征圖都能針對不同尺寸的物體進行位置預測。多目標檢測多目標檢測（Multi-ObjectDetection）是指在圖像或視頻中同時檢測多個物體的檢測技術(shù)。雖然多目標檢測技術(shù)面臨著遮擋、視角變化等挑戰(zhàn)，但其可以借助非極大值抑制（NMS）和多尺度特征融合等技術(shù)，提升多目標檢測的精度和穩(wěn)定性。目標檢測（ObjectDetection）旨在識別圖像或視頻中的目標物體，并標注其位置。目標檢測不僅要識別出物體的類別，還要框出物體的邊界位置。目標檢測被廣泛應(yīng)用于安防監(jiān)控、智能駕駛、行為識別等領(lǐng)域。3.2.3目標識別目標識別（ObjectRecognition）是在目標檢測的基礎(chǔ)上，進一步識別出物體的具體類別的過程。目前，目標識別被廣泛應(yīng)用于人臉識別、指紋識別和商品識別等領(lǐng)域。人臉識別計算機在人臉識別任務(wù)中，首先會對輸入的人臉圖像進行預處理操作。之后，計算機會利用先進的特征提取算法來獲取人臉的關(guān)鍵特征。在特征匹配階段，計算機將待識別的人臉特征向量與數(shù)據(jù)庫中存儲的已知人臉特征向量進行比對。指紋識別計算機在指紋識別過程中，先通過指紋采集設(shè)備獲取指紋圖像，然后對圖像進行預處理。接著，計算機會提取指紋的特征點，如脊線、谷線的端點和分叉點等關(guān)鍵信息，并將這些特征點轉(zhuǎn)化為特定的特征模板。在識別時，計算機會把待識別指紋的特征模板與數(shù)據(jù)庫中的已有指紋模板進行匹配。商品識別計算機在進行商品識別時，首先利用圖像采集設(shè)備獲取商品的圖像信息，然后對圖像進行處理和分析，提取商品的關(guān)鍵特征，包括商品的形狀、顏色、包裝圖案及商品上的標識文字等。計算機能夠?qū)⑻崛〉纳唐诽卣髋c商品數(shù)據(jù)庫中的信息進行匹配。3.2.4目標跟蹤目標跟蹤（ObjectTracking）是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤一個或多個目標的位置和運動軌跡的技術(shù)。目標跟蹤在智能監(jiān)控、自動駕駛和視頻分析等場景中具有重要應(yīng)用價值。目標跟蹤算法分為多種類型，主要包括單目標跟蹤、多目標跟蹤和視覺-運動融合跟蹤。3.2.5圖像理解圖像理解（ImageUnderstanding）是指對圖像進行深層次的語義分析，使系統(tǒng)能夠“理解”圖像內(nèi)容的含義。圖像理解是完成高級計算機視覺任務(wù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，如場景理解、圖像描述生成、視覺問答等。場景理解場景理解是指人工智能系統(tǒng)分析圖像或視頻中包含的場景信息的過程，如城市街道、室內(nèi)空間等。通過場景理解，系統(tǒng)可以識別出圖像中的物體關(guān)系和空間

布局。圖像描述

生成圖像描述生成是通過自然語言生成算法，為圖像生成符合人類理解的描述文字。圖像描述生成在視覺和語言融合方面有重要應(yīng)用，尤其在視覺輔助、智能搜索等領(lǐng)域，圖像描述生成能夠有效提升用戶體驗。視覺問答視覺問答是一項基于圖像的問答技術(shù)，使系統(tǒng)能夠回答有關(guān)圖像內(nèi)容的問題。視覺問答應(yīng)用于智能客服、圖片搜索、教育輔助等場景，能夠使人工智能系統(tǒng)通過“理解”圖像信息來輔助人類回答問題。03智能語音處理智能語音處理是人工智能和自然語言處理領(lǐng)域的重要分支，其核心目標是使機器具備識別、理解、生成人類語音的能力，從而實現(xiàn)更自然的人機交互體驗。這一領(lǐng)域的研究涵蓋了語音識別、語音合成等技術(shù)。3.3.1語音識別語音識別是以語音為研究對象，通過語音信號處理和模式識別等技術(shù)讓機器自動識別和理解人類的語言內(nèi)容。通俗地說，就是讓機器能聽懂人類說話?！袄卓怂埂保≧adio?Rex）玩具3.3.1語音識別語音識別的原理機器要識別出人類說的話，也需要進行學習，這個過程被稱為訓練。訓練包括聲學模型訓練和語言模型訓練。聲學模型訓練的目的是將聲音特征提取的參數(shù)轉(zhuǎn)換為有序的音素輸出，簡單來說就是把聲音信號對應(yīng)到單個文字的發(fā)音。語言模型訓練的目的是根據(jù)聲學模型輸出的結(jié)果，根據(jù)組合的可能性大小給出文字序列。拼音輸入法給出的詞組排序3.3.1語音識別語音識別的原理機器要識別出人類說的話，也需要進行學習，這個過程被稱為訓練。訓練包括聲學模型訓練和語言模型訓練。聲學模型訓練的目的是將聲音特征提取的參數(shù)轉(zhuǎn)換為有序的音素輸出，簡單來說就是把聲音信號對應(yīng)到單個文字的發(fā)音。語言模型訓練的目的是根據(jù)聲學模型輸出的結(jié)果，根據(jù)組合的可能性大小給出文字序列。語音識別的過程要想讓機器聽懂人類說的話，首先機器必須清楚人類說了哪些字、詞、句，這一步是語音識別需要完成的內(nèi)容。因為幾乎所有人類的語言都對應(yīng)有文字，而文字是容易編碼并被機器識別的，所以語音識別最核心的任務(wù)就是語音轉(zhuǎn)文字。簡單來說，語音識別是一個先編碼后解碼的過程，主要包括語音采集、預處理、特征提取和后處理。語音識別的過程3.3.2語音合成語音合成的原理要想讓機器像人類一樣說話，可以仿照人的言語過程模型，在機器中首先形成一個要講的內(nèi)容，它一般以表示信息的字符代碼形式存在；然后按照復雜的語言規(guī)則，將信息的字符代碼形式轉(zhuǎn)換成由基本發(fā)音單元組成的序列，同時檢查內(nèi)容的上下文，決定聲調(diào)、重音、必要的停頓等韻律特性，以及陳述、命令、疑問等語氣，并給出相應(yīng)的符號代碼表示。這樣組成的代碼序列相當于一種“言語碼”。語音合成是一種將文本轉(zhuǎn)換為語音的技術(shù)。它把文字信息轉(zhuǎn)化為可聽的語音信號，使機器能夠像人一樣開口說話。例如，現(xiàn)在人們使用的語音導航軟件、有聲讀物軟件等都廣泛應(yīng)用了語音合成技術(shù)。發(fā)聲模型3.3.2語音合成語音合成的原理要想讓機器像人類一樣說話，可以仿照人的言語過程模型，在機器中首先形成一個要講的內(nèi)容，它一般以表示信息的字符代碼形式存在；然后按照復雜的語言規(guī)則，將信息的字符代碼形式轉(zhuǎn)換成由基本發(fā)音單元組成的序列，同時檢查內(nèi)容的上下文，決定聲調(diào)、重音、必要的停頓等韻律特性，以及陳述、命令、疑問等語氣，并給出相應(yīng)的符號代碼表示。這樣組成的代碼序列相當于一種“言語碼”。語音合成是一種將文本轉(zhuǎn)換為語音的技術(shù)。它把文字信息轉(zhuǎn)化為可聽的語音信號，使機器能夠像人一樣開口說話。例如，現(xiàn)在人們使用的語音導航軟件、有聲讀物軟件等都廣泛應(yīng)用了語音合成技術(shù)。語音合成的過程音合成模型模仿的是人類的發(fā)聲系統(tǒng)。語音合成的過程一般由文本分析、韻律處理、聲學處理、聲碼器、語音片段挑選、語音后處理等組成。文本處理系統(tǒng)一般由獨立的自然語言處理模塊獨立完成，而語音合成系統(tǒng)則更注重在韻律模型、聲學模型、語音庫以及聲碼器幾方面的研究。語音合成的過程04多模態(tài)融合模態(tài)指的是信息的來源或形式。多模態(tài)融合是一種結(jié)合不同類型的數(shù)據(jù)（如文本、圖像、語音等）進行分析和決策的技術(shù)，旨在使人工智能系統(tǒng)獲得對復雜環(huán)境的全面理解。多模態(tài)融合系統(tǒng)的核心思想是利用不同模態(tài)的數(shù)據(jù)提供信息的互補性，將各個模態(tài)的信息融合，提升信息的完整性、準確性和魯棒性。這種技術(shù)被廣泛應(yīng)用于自動駕駛、醫(yī)學診斷、情感計算等領(lǐng)域，使系統(tǒng)具備更強的環(huán)境感知和分析能力。3.4.1多模態(tài)融合的方法3.4.2多模態(tài)融合的應(yīng)用自動駕駛01醫(yī)學診斷02視頻理解與內(nèi)容推薦03虛擬助手和智能客服05安防與監(jiān)控04情感計算0605智能機器人智能機器人（IntelligentRobot）是指具備環(huán)境感知、獨立決策和自主行為能力的機器系統(tǒng)。它是多種人工智能技術(shù)的集成體，能夠通過感知、理解、判斷和行動來執(zhí)行復雜任務(wù)。其應(yīng)用涵蓋制造業(yè)、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、教育等多個領(lǐng)域。現(xiàn)代智能機器人正不斷在技術(shù)和功能上得到升級，逐步向人類社會的各個領(lǐng)域滲透。3.5.1智能機器人的基本構(gòu)成感知系統(tǒng)執(zhí)行系統(tǒng)決策系統(tǒng)通信系統(tǒng)能源系統(tǒng)3.5.2智能機器人的關(guān)鍵技術(shù)課后實踐智能機器人應(yīng)用案例分析通過對具體的智能機器人應(yīng)用案例的深入分析，加深對智能機器人各組成模塊、關(guān)鍵技術(shù)及其在實際場景中的應(yīng)用的

理解。實踐目標（1）選擇智能機器人（2）研究智能機器人的系統(tǒng)構(gòu)成①研究感知系統(tǒng)②研究決策系統(tǒng)③研究執(zhí)行系統(tǒng)④研究通信系統(tǒng)⑤研究能源系統(tǒng)（3）分析智能機器人的應(yīng)用場景并評估其性能實踐內(nèi)容（1）實踐準備選擇智能機器人資料收集（2）案例分析模塊分析應(yīng)用場景分析（3）性能評估與總結(jié)實踐步驟人工智能工具的應(yīng)用第4章AI工具在各個領(lǐng)域的應(yīng)用為創(chuàng)作者提供了前所未有的便利和可能性，通過明確創(chuàng)作主題和目標、選擇合適的AI工具、收集素材和設(shè)定創(chuàng)作規(guī)則、利用AI工具進行創(chuàng)作、評估與修改等步驟，創(chuàng)作者可以高效地利用AI工具進行創(chuàng)作與事務(wù)處理，高效地完成各項任務(wù)。本章將通過介紹AI工具的使用方法，探索AI在文本處理、圖像創(chuàng)作、短視頻創(chuàng)作、音頻創(chuàng)作、直播、辦公等多個領(lǐng)域的使用技巧，引導讀者系統(tǒng)地掌握AI的應(yīng)用技能。人工智能助力文本處理人工智能助力短視頻創(chuàng)作人工智能助力圖像創(chuàng)作人工智能助力音頻創(chuàng)作01020304目錄CONTENTS人工智能助力直播05人工智能助力高效辦公0601人工智能助力文本處理AI的功能十分強大，但我們要想充分發(fā)揮AI的潛力，借助AI實現(xiàn)高效的文本處理工作，就要學會使用AI工具。AI工具的使用要遵循以下基本步驟：一是選擇合適的AI工具，二是明確寫作目標，三是逐步優(yōu)化。除此之外，許多AI工具提供豐富的模板，可以幫助我們快速生成各種類型的文本內(nèi)容，我們可以根據(jù)自己的需求選擇合適的模板。4.1.1撰寫公眾號文章公眾號通過微信這一擁有龐大用戶基數(shù)的社交平臺，實現(xiàn)了信息的快速、廣泛傳播。無論是時事新聞、專業(yè)知識還是生活資訊，都能迅速觸達目標受眾。通過持續(xù)、高質(zhì)量的寫作，公眾號作者可以逐步建立起自己的個人品牌，樹立專業(yè)形象，提升個人價值，也為商家提供了營銷推廣渠道，通過撰寫與產(chǎn)品相關(guān)的文章，結(jié)合粉絲經(jīng)濟，實現(xiàn)商業(yè)價值的最大化。4.1.2撰寫小紅書筆記小紅書是目前重要的生活方式平臺，“種草”功能十分強大，也是新媒體運營中的一個重要渠道。小紅書允許用戶創(chuàng)建包含圖片、文字和視頻的筆記，這種多樣化的筆記內(nèi)容為新媒體運營提供了豐富的素材。在小紅書平臺上，用戶可以分享自己的旅行、美食、時尚等主題的經(jīng)驗和見解，這些內(nèi)容能夠吸引具有相同興趣的用戶，從而增強內(nèi)容的互動性和傳播性。而品牌可以通過創(chuàng)建與自身相關(guān)的主題筆記，與感興趣的用戶進行互動，提升品牌曝光度和信任度。4.1.3撰寫商品詳情頁文案優(yōu)秀的商品詳情頁文案通常具備以下特點：一是信息條理清晰，易于理解，關(guān)鍵信息突出顯示；二是提供詳盡的商品描述，包括尺寸、重量、顏色、功能、使用方法等，列出商品的主要特點和優(yōu)勢，以及任何可能的限制或注意事項；三是使用吸引人的標題和子標題，迅速吸引用戶的注意力。商品詳情頁文案一般包括商品名稱、商品描述、品牌故事、使用方法、物流售后承諾、用戶評價等。4.1.4圖文排版在新媒體文案的處理過程中，圖文排版是一個綜合性的過程，涉及文字、圖片、配色及整體布局等多個方面。圖文排版需要整體遵循以下4個原則：對比原則、重復原則、對齊原則、親密原則。AI可以根據(jù)用戶輸入的主題和要求，自動生成符合要求的排版方案。而用戶可以根據(jù)自己的喜好和需求，對生成的排版方案進行自定義修改和調(diào)整。目前市面上有很多工具帶有AI排版功能，如在線編輯器96編輯器、135編輯器等。4.1.5鑒別錯別字與敏感信息AI工具（如愛校對、騰訊云文本識別、科大訊飛文本識別、“墨飛魚+”等）能夠通過深度學習和自然語言處理技術(shù)，輕松識別同音、近音、多字、漏字等各類錯誤，包括錯別字和病句，同時還會提供合理化的修改建議。（1）輸入文本（2）糾錯（3）接受批改（4）完成批改使用AI工具鑒別錯別字4.1.5鑒別錯別字與敏感信息AI工具（如愛校對、騰訊云文本識別、科大訊飛文本識別、“墨飛魚+”等）能夠通過深度學習和自然語言處理技術(shù)，輕松識別同音、近音、多字、漏字等各類錯誤，包括錯別字和病句，同時還會提供合理化的修改建議。下面以“墨飛魚+”為例，介紹使用AI工具鑒別錯別字的方法。（1）輸入文本（2）糾錯（3）接受批改（4）完成批改使用AI工具鑒別錯別字盡管AI工具在查找敏感內(nèi)容方面具有很高的效率和準確性，但仍可能存在誤判或漏判的情況。因此，在利用AI工具進行查找后，我們還需要結(jié)合人工審核來確保結(jié)果的準確性。人工審核可以重點關(guān)注以下幾個方面：文案的上下文文案的語境文案的意圖有些AI工具基于自然語言理解和深度學習技術(shù)，能夠有效識別違規(guī)文本內(nèi)容，包括敏感詞、禁用詞等。在使用AI工具識別敏感信息時，可以用到AI工具的以下功能：文本識別功能關(guān)鍵詞提取功能情感分析功能智能審核功能使用AI工具查找敏感信息02人工智能助力圖像創(chuàng)作隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，AI在圖像創(chuàng)作領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。AI能夠迅速生成大量的圖像創(chuàng)意，幫助創(chuàng)作者在短時間內(nèi)探索多種設(shè)計方向。通過學習大量的藝術(shù)作品，AI可以生成具有新穎性和獨特性的圖像，拓展創(chuàng)作者的創(chuàng)意邊界。AI工具可以自動化處理一些煩瑣的圖像編輯任務(wù)，如色彩校正、圖像修復等，從而節(jié)省時間和人力。對于需要大量重復元素的創(chuàng)作，如圖案設(shè)計，AI可以快速生成并保持一致性，提高整體創(chuàng)作效率。4.2.1圖像的類型與創(chuàng)作要點圖像的

類型照片類插畫類圖標類模型類平面設(shè)計類照片類插畫類4.2.1圖像的類型與創(chuàng)作要點圖像的

類型照片類插畫類圖標類模型類平面設(shè)計類圖標類模型類4.2.1圖像的類型與創(chuàng)作要點圖像的

類型照片類插畫類圖標類模型類平面設(shè)計類平面設(shè)計類4.2.1圖像的類型與創(chuàng)作要點圖像的

類型照片類插畫類圖標類模型類平面設(shè)計類圖像的

創(chuàng)作要點主題明確色彩搭配信息可視化善用留白技術(shù)與藝術(shù)結(jié)合互動與體驗4.2.2制作營銷海報通過文字、圖像和色彩的結(jié)合，營銷海報能夠簡潔明了地傳達品牌信息、產(chǎn)品特點、促銷活動等關(guān)鍵內(nèi)容，使用戶在短時間內(nèi)獲取所需的信息。海報的設(shè)計風格、色彩搭配和整體視覺效果都與品牌形象密切相關(guān)，高質(zhì)量、有創(chuàng)意的營銷海報能夠提升品牌的知名度和美譽度，塑造獨特的品牌形象。在制作營銷海報時，我們可以借助AI工具自動化生成各種類型的營銷海報，極大地節(jié)省海報設(shè)計的時間和成本，也可以將已有素材導入AI工具中，借助AI工具快速生成符合海報設(shè)計主題的營銷海報。4.2.3制作商品展示圖商品展示圖的首要任務(wù)是吸引潛在用戶的注意力。在電商平臺上商品眾多，競爭激烈，一張高質(zhì)量、引人注目的商品展示圖能夠迅速吸引用戶的注意力，促使他們進一步了解商品。通過展示圖，商家可以傳達商品的外觀、顏色、尺寸、材質(zhì)等基本信息。這些圖像為用戶提供了直觀的視覺感受，幫助用戶更好地了解商品的特點和優(yōu)勢。通過展示商品的使用場景、搭配效果或獨特賣點，商家可以引導用戶想象自己擁有該商品后的美好體驗，從而增加購買的可能性。美圖設(shè)計室的“AI商品圖”功能能夠自動處理并優(yōu)化圖片元素，幫助創(chuàng)作者快速制作出符合展示需求的商品圖。4.2.4制作信息長圖新媒體信息長圖是以較長的圖片形式展現(xiàn)信息，通常包含文字、圖片、圖表等多種元素，旨在以直觀、簡潔的方式傳達豐富的信息內(nèi)容。在制作信息長圖時，設(shè)計者要合理規(guī)劃布局，確保長圖的布局清晰、合理，避免信息過于密集或分散；根據(jù)主題選擇合適的色彩搭配，使長圖更加美觀、吸引人；優(yōu)化文字排版，確保內(nèi)容清晰、易讀，避免亂碼或錯別字；選擇高質(zhì)量的圖片素材，確保長圖的視覺效果。信息長圖主題明確，一般圍繞一個核心主題來展開，如產(chǎn)品介紹、活動流程、新聞事件解讀、知識科普等。信息長圖的內(nèi)容邏輯連貫，通常會采用從上到下或從左到右的順序，引導用戶逐步深入了解內(nèi)容。4.2.5制作公眾號封面圖創(chuàng)作者在制作公眾號封面圖時，要根據(jù)公眾號的定位選擇合適的封面圖風格，并保持一致性，這有助于塑造公眾號的品牌形象。公眾號封面圖設(shè)計要簡潔，顏色要雅致，畫面不要太滿，盡量將主體放在中間，注意留白，避免過多的元素和顏色造成視覺混亂。如果公眾號封面圖上有文字，創(chuàng)作者要確保文字清晰可讀，并與公眾號封面圖的風格和主題相匹配。文字的顏色和字體也要仔細選擇，以確保其在公眾號封面圖上突出且易于閱讀。03人工智能助力短視頻創(chuàng)作AI為短視頻創(chuàng)作帶來了前所未有的便利。AI可以為短視頻創(chuàng)作提供諸多功能，如智能編輯與剪輯、高效內(nèi)容生成、創(chuàng)意與個性化定制、自動優(yōu)化等，AI不僅提高了短視頻創(chuàng)作的效率和質(zhì)量，還拓展了短視頻創(chuàng)作的邊界和深度。4.3.1創(chuàng)作短視頻的基本流程01確定

主題與目標03準備

拍攝設(shè)備05視頻剪輯02策劃

與腳本撰寫04視頻拍攝06發(fā)布推廣07復盤學習4.3.2策劃短視頻內(nèi)容結(jié)構(gòu)短視頻創(chuàng)作經(jīng)常采用三段式內(nèi)容結(jié)構(gòu)，即開場、主體和結(jié)尾。開場部分主要是為了引起用戶的注意，可以使用吸引人的方式開場，如提出一個有趣的問題、展示一個驚人的事實或一個引人入勝的場景，然后直接引入主題。開場主體部分主要是根據(jù)主題和收集的素材安排內(nèi)容。主體部分是短視頻的核心內(nèi)容，所以要有亮點、有深度，人物形象要立體，主題要鮮明，情節(jié)要曲折，這樣才能吸引用戶繼續(xù)觀看。主體結(jié)尾部分需要加深用戶的印象，可以總結(jié)內(nèi)容要點，提示用戶參與互動。結(jié)尾4.3.2策劃短視頻內(nèi)容結(jié)構(gòu)豆包提供的短視頻內(nèi)容結(jié)構(gòu)策劃方案4.3.3撰寫短視頻腳本短視頻腳本是拍攝短視頻時所依據(jù)的大綱底本，對故事發(fā)展、節(jié)奏把控、畫面調(diào)節(jié)等都起著至關(guān)重要的作用。短視頻腳本分為3種類型，分別是拍攝提綱、分鏡頭腳本和文學腳本。類型說明適用短視頻題材拍攝提綱拍攝提綱涵蓋短視頻的各個拍攝要點，通常包括對主題、視角、題材形式、風格、畫面和節(jié)奏的闡述，其對拍攝只能起到一定的提示作用，適用于一些不容易提前掌握或預測的內(nèi)容訪談類、Vlog類短視頻分鏡頭腳本分鏡頭腳本主要以文字的形式直接表現(xiàn)不同鏡頭的短視頻畫面，其內(nèi)容更加精細，包括景別、拍攝方式、畫面、內(nèi)容、臺詞、音效和時長等劇情類短視頻文學腳本文學腳本通常只寫明短視頻中的主角要做的事情或任務(wù)、所說的臺詞和整條短視頻的時間長短等教學類、評測類和營銷類短視頻短視頻腳本類型4.3.3撰寫短視頻腳本要想創(chuàng)作出高質(zhì)量的短視頻腳本，我們需要了解并考慮諸多要素，如主題、角色、對話、視覺元素、節(jié)奏與時序等，且短視頻腳本中情節(jié)的發(fā)展、角色的行為、故事的主題都要遵循能讓用戶理解和接受的邏輯。在AI時代，利用AI工具寫作短視頻腳本可以極大地節(jié)省時間，提高工作效率。AI能夠根據(jù)主題快速生成多個創(chuàng)意腳本，精準匹配創(chuàng)作風格和目標受眾，還能融合用戶喜好、熱點話題、市場變化等多元化信息，創(chuàng)作出新穎、獨特的劇情結(jié)構(gòu)，讓短視頻作品獨樹一幟。4.3.4準備短視頻素材在創(chuàng)作短視頻時，我們應(yīng)根據(jù)自身需求和創(chuàng)作目標，靈活運用搜集免費素材、拍攝視頻素材，以及利用AI工具生成素材等多種方式，為短視頻作品注入源源不斷的創(chuàng)意與活力。利用AI工具生成素材是一個更高效的方法。我們首先要選擇合適的AI工具，如可靈AI、即夢AI、Runway、Pika等，在制作視頻素材時輸入創(chuàng)意提示詞，調(diào)整細節(jié)和風格，設(shè)置各項參數(shù)即可。4.3.5剪輯短視頻素材“營銷成片”是剪映推出的一項針對營銷人群快速批量生產(chǎn)營銷視頻的新功能。創(chuàng)作者只需上傳視頻素材，并輸入商品名稱和賣點等信息，AI就可以自動完成腳本撰寫、配音、背景音樂匹配等多個環(huán)節(jié)的工作，快速創(chuàng)作出質(zhì)量上乘的視頻內(nèi)容。04人工智能助力音頻創(chuàng)作在AI技術(shù)的加持下，音頻創(chuàng)作同樣獲得了很多便利。AI可以為音頻創(chuàng)作提供諸多功能，包括智能音頻編輯與處理、高效語音合成與轉(zhuǎn)換、智能音頻分析與優(yōu)化、創(chuàng)意與個性化定制、自動音樂創(chuàng)作與伴奏生成等。4.4.1錄制音頻選擇錄音設(shè)備01選擇錄音環(huán)境02進行錄音設(shè)置03保持正確的錄音姿勢04動圈話筒電容話筒4.4.1錄制音頻選擇錄音設(shè)備01選擇錄音環(huán)境02進行錄音設(shè)置03保持正確的錄音姿勢04控制音頻動態(tài)范圍05做好標記與記錄06使用具有AI功能的設(shè)備或軟件07科大訊飛的智能錄音筆4.4.2文本語音合成AI進行文本語音合成是將輸入的文本信息轉(zhuǎn)換為語音信號的過程：AI會進行文本預處理，包括格式化、分詞和去噪；進行文本預處理后，AI接下來會進行文本分析；然后，AI將文本中的字或詞轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的音素序列；在進行文本語音合成時，用戶要先選擇合適的語音合成工具，然后根據(jù)需求選擇合適的發(fā)言人，調(diào)整語速、音調(diào)、音量等參數(shù)。優(yōu)質(zhì)的文本是生成高質(zhì)量語音的基礎(chǔ)，因此要確保文本內(nèi)容清晰、準確，無語法錯誤。目前市場上有很多支持文本語言合成的工具。4.4.3語音克隆語音克隆是一種利用AI來復制特定人物聲音的技術(shù)，也稱為語音合成定制。語音克隆主要基于深度學習算法，通過接收個人的語音記錄，算法能夠合成與原說話人非常相似的語音。語音克隆技術(shù)可以應(yīng)用于配音、虛擬人物、語音助手、虛擬客服、語音廣告等。盡管語音克隆技術(shù)具有廣泛的應(yīng)用前景，但也存在一些潛在的風險。因此，我們需要采取一系列保護措施來防范這些風險?；鹕揭娴摹奥曇魪涂獭笔腔谧止?jié)跳動最新的語音大模型打造的音色定制系統(tǒng)，僅需錄制5秒音頻即可快速復刻，錄制成本極低，被廣泛應(yīng)用于視頻配音、數(shù)字人驅(qū)動、語音助手、在線教育等場景。4.4.4創(chuàng)作音樂近年來，隨著機器學習、深度學習等技術(shù)的飛速發(fā)展，AI在音樂創(chuàng)作方面展現(xiàn)出了巨大的潛力和創(chuàng)造力。AI創(chuàng)作音樂主要依賴于機器學習算法，這些算法能夠分析大量的音樂數(shù)據(jù)，學習音樂的旋律、節(jié)奏、和聲等要素，并據(jù)此生成新的音樂作品。AI在音樂創(chuàng)作中的應(yīng)用主要有提供音樂靈感和創(chuàng)意、快速生成音樂初稿、輔助編曲、風格模仿與融合、音樂續(xù)寫與擴展、音色和音效設(shè)計。在使用AI工具時，用戶只需輸入風格、主題、情感、音樂時長、音樂的速度、音調(diào)等提示，AI工具就可以生成特定的音樂段落，用戶在此基礎(chǔ)上可以做出修改，如調(diào)整音量、添加效果等，以提升音樂的質(zhì)量和可聽性。05人工智能助力直播在AI時代，直播活動在技術(shù)層面、內(nèi)容與形式、觀眾體驗及商業(yè)模式等方面都發(fā)生了顯著的變化，如AI數(shù)字人直播、虛擬背景等，這些變化不僅提升了直播的質(zhì)量和效率，還為觀眾帶來了更加豐富多彩的直播體驗。4.5.1直播的基本流程確定直播要素人員分工創(chuàng)建直播間準備直播腳本直播預熱直播測試籌備階段直播運營者要做好直播前期的各項籌備工作?；I備階段說明確定直播要素明確直播主題、直播時間、直播平臺、主播人選、商品等人員分工明確直播團隊中每個人的職責，確保直播過程中各項工作順利進行創(chuàng)建直播間直播間分為線上直播間和線下直播間。線上直播間是指在選定的直播平臺上創(chuàng)建直播間，設(shè)置直播封面、標題、互動活動等；線下直播間要布置直播環(huán)境，包括背景、燈光、產(chǎn)品陳列等，確保直播畫面美觀、專業(yè)準備直播腳本撰寫詳細的直播腳本，包括每個時間段的內(nèi)容安排、任務(wù)分配和目標設(shè)定；直播腳本應(yīng)注重與觀眾的互動，確保直播過程生動有趣直播預熱撰寫吸引人的宣傳文案，通過社交媒體、短視頻平臺等渠道進行預熱宣傳直播測試測試直播所需的設(shè)備，包括攝像頭、話筒、燈光、網(wǎng)絡(luò)等，確保設(shè)備性能良好，直播能夠流暢地進行籌備階段4.5.1直播的基本流程確定直播要素人員分工創(chuàng)建直播間準備直播腳本直播預熱直播測試籌備階段直播運營者要做好直播前期的各項籌備工作。直播開場直播過程直播收尾直播中直播中是指完整實施直播活動的過程。直播后主播在下播后還要做一系列的工作。直播復盤整理樣品和設(shè)備發(fā)布花絮和后續(xù)互動優(yōu)化和提升4.5.2搭建直播場景直播場景的搭建主要分為選擇直播場地和直播背景設(shè)計，而AI在直播背景設(shè)計方面可以發(fā)揮十分重要的作用，主要作用如下：自動化設(shè)計、個性化定制、高效渲染與優(yōu)化、智能化管理。AI可以根據(jù)不同的直播主題和風格快速生成各種背景圖，如節(jié)日主題、促銷活動主題等。AI可以為各類產(chǎn)品的直播提供合適的背景，如數(shù)碼電子產(chǎn)品、美妝產(chǎn)品、家居產(chǎn)品等。元宵節(jié)風格直播間背景生成的直播間背景4.5.3撰寫直播話術(shù)AI可以根據(jù)主播的風格、產(chǎn)品特點及目標受眾的偏好，生成具有針對性的直播話術(shù)，使直播內(nèi)容更加符合觀眾的口味。AI能夠?qū)χ辈ピ捫g(shù)的語言風格進行分析和調(diào)整，使其更符合不同場景和受眾的需求。06人工智能助力高效辦公在工作中，辦公處理涵蓋了日常工作中涉及的各種行政、管理和運營任務(wù)。這些任務(wù)旨在確保工作流程的順暢、信息的準確傳遞及資源的有效利用，包括文件與文檔管理、日程與會議管理、電子郵件與通信、項目與任務(wù)管理、行政與后勤支持、信息管理與數(shù)據(jù)分析、合規(guī)與風險管理。下面主要介紹借助AI工具進行個人簡歷的撰寫、面試、PPT制作、撰寫工作郵件、撰寫會議紀要和制作Excel工資表等。4.6.1撰寫個人簡歷求職者精心準備一份個人簡歷，可以迅速吸引招聘者的注意力，提高獲得面試機會的可能性。求職者可以借助AI工具，快速做出一份優(yōu)秀的個人簡歷。4.6.1撰寫個人簡歷目前一些在線簡歷制作平臺已經(jīng)開始引入AI技術(shù)來輔助用戶制作簡歷。。4.6.2輔助面試求職者可以借助AI工具來模擬面試，獲得應(yīng)對面試的建議。4.6.3制作PPTAI工具可以讓我們一鍵生成PPT，快速提高PPT的制作效率。4.6.4撰寫工作郵件利用AI的分析和生成能力，可以快速、準確地生成符合業(yè)務(wù)需求的工作郵件，從而大大提高工作效率。具備撰寫工作郵件功能的AI工具有很多，如筆靈AI、秘塔寫作貓、火山寫作等。4.6.5撰寫會議紀要會議紀要是用于記錄會議內(nèi)容、總結(jié)會議討論結(jié)果和決定事項的重要文件。會議紀要應(yīng)確保信息的準確性和完整性，同時保持文本的簡潔明了。會議紀要的要點說明會議基本信息會議時間、地點、與會者名單、會議主持人、記錄員等議題和議程會議的主題、具體討論的內(nèi)容要點、與會者的意見和建議決策和行動項會議期間做出的任何決策，以及針對決策的具體行動項，行動項需要落實到具體的責任人并明確截止日期，以方便會議后跟進完成進度遺留問題會議中提出但尚未解決的問題或疑慮附件會議中使用過的可以共享給參會者的相關(guān)資料會議紀要的要點4.6.5撰寫會議紀要選擇合適的

AI工具01市面上已有一些專注于會議紀要生成的AI工具，如全能速記寶、訊飛聽見等。一些辦公軟件，如釘釘、飛書等，也集成了AI會議紀要功能。準備

會議信息02用戶輸入會議的錄音或文字記錄，AI工具會根據(jù)這些信息生成會議紀要。使用AI生成

會議紀要03輸入會議信息，然后根據(jù)需求選擇生成會議紀要的模式，如自動生成、半自動生成或手動編輯等。優(yōu)化和保存

會議紀要04企業(yè)需對生成的會議紀要進行檢查，特別是涉及重要決策和行動計劃的部分，需要仔細核對。確認無誤后，用戶根據(jù)需要將會議紀要格式轉(zhuǎn)換為Word、PDF等文檔格式，保存并分享。利用AI工具輔助撰寫會議紀要4.6.6制作Excel工資表使用AI來制作Excel工資表是一個相對復雜的任務(wù)，因為AI通常用于處理和分析數(shù)據(jù)，而不是直接創(chuàng)建復雜的表格結(jié)構(gòu)。用戶可以結(jié)合AI工具和Excel的自動化功能來簡化這個過程。使用Excel

創(chuàng)建模板2確定工資表的

結(jié)構(gòu)和內(nèi)容1收集

員工數(shù)據(jù)3利用AI進行數(shù)

據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換4驗證和審核

工資表7發(fā)布工資表8使用Excel的

自動化功能6將數(shù)據(jù)導入

Excel工資表54.6.6制作Excel工資表ChatExcel是北大團隊開發(fā)的AI工具，可以通過聊天操作Excel。ChatExcel可以進行自動識別用戶的需求，設(shè)置公式，支持查詢、修改等操作，并可持續(xù)交互優(yōu)化結(jié)果。課后實踐人工智能輔助音樂創(chuàng)作通過實踐操作，充分感受AI在音樂創(chuàng)作方面的高效，并學會利用AI工具進行音樂創(chuàng)作，掌握其步驟與技巧，深化對AI工具的認識。實踐目標利用AI工具創(chuàng)作一首歌，風格和主題自擬，但創(chuàng)作出的歌曲要悅耳、積極向上。實踐內(nèi)容（1）選擇合適的工具（2）熟悉工具基礎(chǔ)操作（3）確定歌曲的各項參數(shù)（4）生成歌曲（5）修改和優(yōu)化（6）撰寫實踐報告實踐步驟人工智能的應(yīng)用場景第5章人工智能（AI）現(xiàn)已迅速滲透到各行各業(yè)，并不斷推動著傳統(tǒng)行業(yè)的革新。無論是在提高生產(chǎn)力、優(yōu)化資源配置，還是在為人類生活帶來便利方面，AI都展現(xiàn)出巨大的潛力與前景。本章將通過應(yīng)用描述，探索AI在生活娛樂、醫(yī)療健康、經(jīng)濟金融、教育教學、媒體服務(wù)、公共安全及無人駕駛等多個領(lǐng)域的應(yīng)用，幫助讀者系統(tǒng)地了解AI如何塑造未來的生活和工作方式。人工智能與醫(yī)療健康人工智能與教育教學人工智能與經(jīng)濟金融人工智能與媒體服務(wù)02030405目錄CONTENTS人工智能與公共安全06人工智能與無人駕駛07人工智能與生活娛樂0101人工智能與生活娛樂人工智能賦予人們的生活娛樂無限可能，將科技與日常情感緊密相連，為現(xiàn)代生活創(chuàng)造出前所未有的體驗與樂趣。5.1.1智能家居智能家居中的小愛同學和天貓精靈01語音助手與

家居控制語音助手是智能家居的核心應(yīng)用之一。語音助手可以理解自然語言，通過語音指令控制燈光、空調(diào)、電視等家電，實現(xiàn)“動口不動手”的便捷生活。語音助手還會“學習”用戶的習慣，逐步提供更加個性化的服務(wù)，提升用戶體驗。5.1.1智能家居配備人體感應(yīng)器的照明設(shè)備01語音助手與

家居控制語音助手是智能家居的核心應(yīng)用之一。語音助手可以理解自然語言，通過語音指令控制燈光、空調(diào)、電視等家電，實現(xiàn)“動口不動手”的便捷生活。語音助手還會“學習”用戶的習慣，逐步提供更加個性化的服務(wù)，提升用戶體驗。安全監(jiān)控與

安防智能門鎖智能監(jiān)控系統(tǒng)攝像頭煙霧報警器漏水報警器02智能家電管理與能耗優(yōu)化AI可以通過與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的連接，實時監(jiān)控家中