《人工智能通识与AIGC应用》第Ⅰ篇主要涵盖人工智能概述、伦理、大语言模型、智能体、生成式AI等内容，每个项目以实际场景切入，引导学生分析问题并实践。第Ⅱ篇聚焦文本生成，数据分析，图像、语音、视频生成，AI辅助编程等实践技能，帮助学生使用低代码工具(如DeepSeek、Midjourney)解决实际问题。第Ⅲ篇适合信息类专业的学生深入学习。本书案例均源于校园生活与产业需求，有助于强化学生将技术与场景相结合的能力。项目1~11使用零代码和低代码工具完成，降低了非信息技术专业学生的学习难度。本书免费提供教学资源，可扫封底二维码下载。本书可以作为高等职业院校、应用型本科、中等职业学校人工智能通识课的教材。

《人工智能通识与AIGC应用》的核心目标在于：(1)奠基认知，破除神秘：系统、准确地阐释人工智能的基本概念与发展脉络、核心技术、典型应用，帮助学生构建清晰、科学的技术认知框架，破除对“黑箱”的盲目崇拜或恐惧。(2)聚焦应用，赋能实践：紧密结合高职学生未来职业领域，结合校园生活场景，引导学生思考如何优化流程、提升效率、创造价值。(3)塑造思维，提升素养：着力培养“人工智能思维”，包括理解数据驱动决策的价值、掌握问题拆解与模型化思路，以及利用AI工具探索创新的意识。(4)强化伦理，明确责任：深刻探讨人工智能应用引发的伦理挑战(如算法偏见、隐私保护、安全可控性等)与社会影响，引导学生树立负责任的技术价值观，理解在职业活动中应用AI的道德边界与社会责任，成为技术向善的践行者。(5)启迪终身学习，应对未来变革：激发学生对人工智能领域持续探索的兴趣，培养其适应技术快速迭代的自主学习能力与开放心态，为职业生涯的可持续发展奠定坚实基础。为实现上述目标，本书在内容设计与编排上力求体现以下几点。?专业性：内容科学、严谨，概念表述精准，技术原理阐释深入浅出，确保知识体系的准确性与前沿性。紧密跟踪大模型、AIGC等技术的发展趋势及其在产业中的应用潜力。?普适性：立足高职学生知识背景，避免艰深的数学推导，语言力求清晰、生动、易懂，强调直观理解与实际联系。大量采用来自校园的案例，确保不同专业背景的学生都能学懂、会用、有共鸣。?引领性：超越单纯的知识传授，强调思维塑造与能力培养。突出职业教育的类型特色，强化AI作为通用赋能技术在提升职业综合能力方面的核心作用。?实践导向：设计丰富的课堂活动、讨论议题和基于真实场景的实训项目，强调学以致用，在做中学，在思中悟。

指导委员会

主　任
蒋笃运
副主任
孔凡士　 马广建
委　员
厉　励　 苏新留　 张建伟　 刘荣宁　 李　森　 李立峰
谷建光　 王广国　 陶保富　 王泽民　 刘珊珊
编写委员会

主　编
王　磊　 何宗要
副主编
王德如　 薛明志　 马　骏
编　委
李纪云　 张　巍　 冯明卿　 孙建国　 张新成　 赵　恒
付晓炎　 蒋清健　 郭静博　 王磊杰　 简艳英　 胡仁喜
李　冰　 张馨怡　 杨　雨　 齐港谋　 李辉利　 刘　悦
李　雪　 张成林　 张沛杰　 谭　昱
序 言
人工智能通识教育：赋能高技能人才的新时代序章

我们正身处一个被智能技术深刻重塑的时代。人工智能(AI)已从实验室走向千行百业，从尖端概念演变为驱动产业升级的核心引擎。从车间智能机器人的精准操控到供应链预测模型的优化决策，从智慧医疗影像的辅助诊断到客户服务过程中自然语言处理的流畅交互，人工智能正以前所未有的广度和深度融入职业场景，重新定义工作内涵与技能图谱。
面对这场深刻的技术与产业革命，职业教育肩负着前所未有的使命：培养具备人工智能素养的新时代高技能人才。这些人不仅是熟练的操作者，更应是理解智能技术逻辑、善用智能工具解决实际问题，并能对其应用边界与社会影响保持清醒认知的复合型人才。这正是高职院校开设人工智能通识课的根本逻辑与时代必然。
《人工智能通识与AIGC应用》的编写严格遵循《人工智能通识课程体系规范》的团体标准，紧密对接《职业院校人工智能应用指引》的教育教学改革，并深度回应技术快速迭代与行业深度融合的双重挑战。我们深知，人工智能通识教育绝非简单的“科普”，是赋能个体、塑造未来的关键一步。它关乎每一位高职学生能否在智能时代赢得职业尊严、实现人生价值，也关乎我国能否从“制造大国”迈向“智造强国”，培养出规模宏大、素质优良的高技能人才大军。本书的核心目标在于：
(1) 奠基认知，破除神秘：系统、准确地阐释人工智能的基本概念与发展脉络、核心技术、典型应用，帮助学生构建清晰、科学的技术认知框架，破除对“黑箱”的盲目崇拜或恐惧。
(2) 聚焦应用，赋能实践：紧密结合高职学生未来职业领域，结合校园生活场景，引导学生思考如何优化流程、提升效率、创造价值。
(3) 塑造思维，提升素养：着力培养“人工智能思维”，包括理解数据驱动决策的价值、掌握问题拆解与模型化思路，以及利用AI工具探索创新的意识。
(4) 强化伦理，明确责任：深刻探讨人工智能应用引发的伦理挑战(如算法偏见、隐私保护、安全可控性等)与社会影响，引导学生树立负责任的技术价值观，理解在职业活动中应用AI的道德边界与社会责任，成为技术向善的践行者。
(5) 启迪终身学习，应对未来变革：激发学生对人工智能领域持续探索的兴趣，培养其适应技术快速迭代的自主学习能力与开放心态，为职业生涯的可持续发展奠定坚实基础。
为实现上述目标，本书在内容设计与编排上力求体现以下几点。
?专业性：内容科学、严谨，概念表述精准，技术原理阐释深入浅出，确保知识体系的准确性与前沿性。紧密跟踪大模型、AIGC等技术的发展趋势及其在产业中的应用潜力。
?普适性：立足高职学生知识背景，避免艰深的数学推导，语言力求清晰、生动、易懂，强调直观理解与实际联系。大量采用来自校园的案例，确保不同专业背景的学生都能学懂、会用、有共鸣。
?引领性：超越单纯的知识传授，强调思维塑造与能力培养。突出职业教育的类型特色，强化AI作为通用赋能技术在提升职业综合能力方面的核心作用。
?实践导向：设计丰富的课堂活动、讨论议题和基于真实场景的实训项目，强调学以致用，在做中学，在思中悟。
本书在河南省人工智能学会的统筹下，组织相关、团队完成，凝聚了高职院校一线教师、人工智能领域的和学者，以及行业企业技术骨干的集体智慧。我们深入企业调研，了解真实岗位对AI素养的需求；我们反复研讨课程大纲，确保内容精准匹配高职人才培养定位与通识课教学目标；我们精心打磨每一个案例与表述，力求在专业性与可读性之间找到平衡点。
本书的编写过程亦是对人工智能教育本质的持续叩问：在技术狂飙突进的时代，职业教育如何坚守育人为本的初心？我们的答案是：不仅要教会学生如何与机器“对话”，更要启迪他们思考如何让技术服务于人的全面发展与增进社会福祉；不仅要培养学生驾驭工具的能力，更要塑造其作为技术主体的责任与远见。 我们期望，通过这门课程的学习，学生能够做到以下几点。
?看得懂：洞悉身边AI应用的底层逻辑，不再雾里看花。
?用得上：掌握运用AI工具提升专业效率、解决工作难题的基本方法。
?想得深：对技术发展保持独立思辨，明晰应用的伦理边界与社会责任。
?走得远：奠定在智能化浪潮中持续学习、适应变革、创新发展的能力基石。
《人工智能通识与AIGC应用》是我们对这一时代命题的探索与实践。我们深知，人工智能领域日新月异，通识教育亦须与时俱进。我们热忱欢迎广大师生、行业同仁在使用过程中提出宝贵意见，共同推动人工智能通识教育在高职沃土上生根发芽、枝繁叶茂，为培养堪当民族复兴重任的大国工匠、能工巧匠贡献智慧与力量！

是为序。

教材编写委员会
2025年7月16日

目 录

第Ⅰ篇　基础知识/001
项目1　人工智能概述002
1.1　人工智能的发展003
1.1.1　人工智能的起源与早期思想003
1.1.2　人工智能的发展历程与关键突破005
1.1.3　人工智能的未来展望与挑战007
1.2　人工智能的定义与分类008
1.2.1　人工智能的多视角定义008
1.2.2　人工智能的分类008
1.3　人工智能的核心要素009
1.4　人工智能的应用011
实训任务012
任务1　了解生活领域的AI应用012
任务2　了解行业领域的AI应用014
拓展知识014
作业与测评014
项目2　人工智能伦理与责任015
2.1　人工智能伦理的重要性017
2.2　人工智能伦理的核心原则017
2.2.1　尊重隐私原则017
2.2.2　公平公正原则018
2.2.3　责任明晰原则018
2.2.4　透明可解释原则018
2.2.5　可持续发展原则018
2.2.6　人类主导原则019
2.3　人工智能伦理的核心问题与场景019
2.3.1　身份真实性(涉及人格权、社会信任危机)019
2.3.2　内容版权与知识产权019
2.3.3　教育与学术研究020
2.3.4　隐私权与系统偏见020
2.4　解决人工智能伦理问题的策略020
2.4.1　技术层面：从源头降低伦理风险021
2.4.2　制度层面：构建全流程监管体系021
2.4.3　管理层面：透明化与权责划分021
2.4.4　教育层面：提升伦理意识与能力022
2.4.5　典型场景策略应用：校园 AI 监控系统022
2.4.6　应急响应与风险预案022
2.5　伦理问题分析023
2.5.1　伦理问题分析方法论023
2.5.2　伦理分析实用工具023
2.5.3　典型场景分析示例：校园 AI 监控系统024
2.5.4　工具整合与实践建议024
实训任务025
任务1　AI推荐系统公平性优化025
任务2　检测校园监控系统数据偏见026
拓展知识027
作业与测评028
项目3　大语言模型概述029
3.1　大模型的相关概念030
3.2　大模型的关键特征031
3.3　大模型的原理032
3.4　大模型的发展历程033
3.5　人工智能与大模型的关系035
3.6　大模型的分类035
3.7　大模型的应用领域036
实训任务037
任务1　用大模型生成校园新闻稿037
任务2　设计招生咨询智能回答助手038
拓展知识039
作业与测评040
项目4　智能体041
4.1　智能体的核心组成043
4.2　智能体的类型与应用场景044
4.3　智能体的进阶能力与优化方向045
实训任务046
任务1　选择智能体类型046
任务2　智能图书管理员助手047
拓展知识048
作业与测评049
项目5　生成式人工智能050
5.1　AIGC的概念051
5.2　AIGC与大模型的关系052
5.3　常见的AIGC应用场景052
5.4　常用的AIGC大模型工具054
5.5　AIGC大模型的提示词055
实训任务056
任务1　生成音乐节预告文案056
任务2　设计包含荧光棒元素的主视觉图058
任务3　合成30秒的预热视频059
拓展知识063
作业与测评064

第Ⅱ篇　AIGC实践/065
项目6　文本生成实践066
6.1　基本原理与步骤068
6.2　核心技术069
6.3　应用场景070
6.4　常用工具071
实训任务071
任务1　使用文心一言制作“校园歌手大赛”宣传文案071
任务2　使用豆包生成“校园歌手大赛”宣传文案075
任务3　制作“校园歌手大赛”策划案汇报PPT078
拓展知识085
作业与测评　085
项目7　数据分析实践086
7.1　AIGC 数据分析流程088
7.1.1　数据收集与清洗088
7.1.2　数据描述分析090
7.1.3　文本情感分析091
7.1.4　可视化与报告生成093
7.2　AIGC数据分析的优势与风险094
7.2.1　AIGC数据分析的优势094
7.2.2　AIGC数据分析的风险094
7.2.3　正确使用AIGC数据分析095
任务1　用 AI 分析运动会参赛数据095
实训任务095
任务2　用 AIGC进行患者满意度数据分析099
拓展知识102
作业与测评103
项目8　图像生成实践104
8.1　AIGC图像生成105
8.1.1　基本概念105
8.1.2　图像生成流程106
8.2　图像生成工具107
8.3　提示词的编写技巧107
8.3.1　图像生成提示词的要素107
8.3.2 　初学者写提示词的技巧108
8.3.3　提示词的优化108
实训任务109
任务1　生成“校园风景摄影大赛”海报(DeepSeek+即梦 AI) 109
任务2　电商平台用 AI 生成节日促销素材 109
任务3　游戏工作室用Midjourney设计角色原画 110
拓展知识110
作业与测评111
项目9　语音应用实践112
9.1　基本原理与步骤114
9.2　核心技术与术语114
9.3　应用场景116
9.4　常用工具117
实训任务118
任务1　制作“失物招领”通知118
任务2　制作“午间新闻”节目121
任务3　声音定制版“失物招领”通知124
任务4　英文版“失物招领”通知126
任务5　制作有声书128
拓展知识131
作业与测评132
项目10　视频应用实践133
10.1　基本原理与步骤135
10.2　核心技术与术语135
10.3　常用工具137
实训任务138
任务1　制作“动漫社招新”短视频138
任务2　制作萌宠做饭短视频142
任务3　制作安全教育短视频145
任务4　制作宝宝睡前故事短视频146
任务5　制作中式操视频148
任务6　制作古风唐朝娘子搞笑视频149
拓展知识151
作业与测评151
项目11　AI辅助编程实践153
11.1　主流Python开发工具155
11.2　常用的AI编程工具156
11.3　AI编程的开发流程156
11.4　代码质量与安全管控157
实训任务158
任务1　开发课堂随机抽签系统158
任务2　开发校园天气小工具160
拓展知识163
作业与测评166

第Ⅲ篇　专业进阶/167
参考文献170