《“人工智能+”应用》是一本面向高职和本科院校学生的“人工智能+”应用基础教材。本教材依托自主研发的开源智能体实践平台与图形化工具，按照“思辨引导—理论铺垫—实践掌握—理论提升”的结构展开，结合工业、农业、医疗、商业等真实案例，引导学生在跨学科背景下提升动手能力与综合素养。教材强调技术与责任并重，既可作为人工智能基础教材与通识教材，也适合各专业学生拓展学习使用。

耿煜，男，博士，就职于深圳信息职业技术学院，获得香港科技大学工学院电子及计算机工程系博士学位。曾出版《ANSYS电磁场及耦合场分析》。

第 1 章　你好，人工智能！
1　项目引导
1.1　知识目标
1.2　技能目标
1.3　素养目标
2　思想实验：祛魅人工智能
2.1　问题引导
2.2　思考分析
3　知识基础
3.1　人工智能简史
3.2　人工智能
3.3　大模型与开源趋势
4　应用案例
4.1　推荐系统：猜你喜欢什么
4.2　智能客服：7×24 小时不打烊的“接待员”
4.3　出行与导航：为你智能规划
每一程
5　动手实践 1：和大模型一起完成
第一个任务
5.1　任务说明
5.2　操作步骤
5.3　任务小结
6　动手实践 2：使用“白菜人工智能平台”进行学情调研
6.1　任务说明
6.2　操作步骤
6.3　任务小结
7　知识进阶
7.1　人工智能是引领这一轮科技
革命和产业变革的战略性
技术
7.2　以人为本、智能向善
7.3　开展“人工智能+”行动
8　本章小结
9　课后练习
9.1　选择题
9.2　简答题
9.3　讨论题
第 2 章　人工智能创作：生成式人工智能
1　项目引导
1.1　知识目标
1.2　技能目标
1.3　素养目标
2　思想实验：抓阄与生成式人工
智能
2.1　问题引导
2.2　思考分析
3　知识基础
3.1　生成式人工智能
3.2　提示词
3.3　提示词工程
4　应用案例
4.1　华为工业大模型：赋能工业
领域
4.2　阿里云 ET 农业大脑：赋能
农业领域
4.3　可汗学院 Khanmigo：赋能教育领域
5　动手实践 1：撰写人工智能培训
开班仪式讲话稿
5.1　任务说明
5.2　操作步骤
5.3　任务小结
6　动手实践 2：使用结构化提示词
更好地控制 大模型输出
6.1　任务说明
6.2　操作步骤
6.3　任务小结
7　动手实践 3：生成国风插画
7.1　任务说明
7.2　操作步骤
7.3　任务小结
8　项目挑战
9　知识进阶
9.1　大语言模型基本原理
9.2　如何控制大模型的随机程度
10　本章小结
11　课后练习
11.1　选择题
11.2　简答题
11.3　讨论题
第 3 章　人工智能自主行动力：智能体
1　项目引导
1.1　知识目标
1.2　技能目标
1.3　素养目标
2　思想实验：你更想找谁来帮忙
2.1　问题引导
2.2　思考分析
3　知识基础
3.1　智能体
3.2　上下文工程
4　应用案例
4.1　设备预测性维护
4.2　仓储管理优化
4.3　营销供电方案智能体
5　动手实践 1：使用白菜人工智能平
台， 生成个性化教材和小测验
5.1　任务说明
5.2　操作步骤
5.3　任务小结
6　动手实践 2：使用扣子搭建一个
“学习助手”智能体
6.1　任务说明
6.2　操作步骤
6.3　任务小结
7　项目挑战
8　知识进阶
8.1　智能体必须依赖人工智能吗
8.2　智能体有目标和自主决策
能力
8.3　制造并使用工具
9　本章小结
10　课后练习
10.1　选择题
10.2　简答题
10.3　讨论题
第 4 章　人工智能的思考与行动：ReAct 智能体实践
1　项目引导
1.1　知识目标
1.2　技能目标
1.3　素养目标
2　思想实验：智能助手
2.1　问题引导
2.2　思考分析
3　知识基础
3.1　ReAct 智能体架构介绍
3.2　ReAct 智能体架构的工作
流程
3.3　ReAct 智能体架构的优势
4　应用案例
4.1　自动驾驶系统中的反馈闭环
示例
4.2　工业机器人中的反馈闭环
示例
4.3　智能家居系统中的反馈闭环
示例
5　动手实践 1：背单词助手—
非 ReAct 版本
5.1　任务说明
5.2　操作步骤
5.3　任务小结
6　动手实践 2：背单词助手—
ReAct 版本
6.1　任务说明
6.2　操作步骤
6.3　任务小结
7　项目挑战
8　知识进阶
8.1　JSON
8.2　第 3 章构建的智能体是智能
体吗
8.3　生成式 AI 应用工程师
9　本章小结
10　课后练习
10.1　选择题
10.2　简答题
10.3　讨论题
第 5 章　人工智能的关键：学习
1　项目引导
1.1　知识目标
1.2　技能目标
1.3　素养目标
2　思想实验：猫是怎么学会抓
老鼠的
2.1　问题引导
2.2　思考分析
3　知识基础
3.1　机器学习的三种主要类型
3.2　机器学习基本思路
3.3　线性回归与逻辑回归
3.4　深度学习
3.5　学习效果评价
3.6　决策树
3.7　基线模型
4　应用案例
4.1　智能电焊机器人
4.2　新能源汽车工厂的智能检测
系统
4.3　智能冰箱外观 AI 视觉
检测
4.4　特钢行业的人工智能金相
检测系统
4.5　AI 虚拟调度员
4.6　AI 应用兽医助手
5　动手实践 1：可视化构建机器学习
基线模型
5.1　任务说明
5.2　操作步骤
5.3　任务小结
6　动手实践 2：智能体自动生成机器
学习基线模型
6.1　任务说明
6.2　操作步骤
6.3　任务小结
7　项目挑战
8　知识进阶
8.1　数据种类
8.2　深入模型训练
8.3　随机森林
8.4　什么算法最好
9　本章小结
10　课后练习
10.1　选择题
10.2　简答题
10.3　讨论题
第 6 章　人工智能的可靠之道：流程体系
1　项目引导
1.1　知识目标
1.2　技能目标
1.3　素养目标
2　思想实验：推销策略与 AI 模型
流程
2.1　问题引导
2.2　思考分析
3　知识基础
3.1　机器学习基本流程
3.2　过拟合
3.3　数据的意义
4　应用案例
4.1　国网成都供电公司电网数字化转型
4.2　深圳智能交通系统
5　动手实践 1：从零构建熊类识别
模型
5.1　任务说明
5.2　操作步骤
5.3　任务小结
6　动手实践 2：客户流失分析
模型
6.1　任务说明
6.2　操作步骤
6.3　任务小结
7　项目挑战
8　知识进阶
8.1　防止过拟合
8.2　缺失值处理
8.3　提升算法
8.4　随机森林与提升算法的
比较
9　本章小结
10　课后练习
10.1　选择题
10.2　简答题
10.3　讨论题
第 7 章　人工智能的眼睛：计算机视觉
1　项目引导
1.1　知识目标
1.2　技能目标
1.3　素养目标
2　思想实验：如何整理照片
2.1　问题引导
2.2　思考分析
3　知识基础
3.1　计算机视觉与图像
3.2　迁移学习
3.3　多标签分类
3.4　多分类和多标签分类的
区别
4　应用案例
4.1　机器视觉点亮汽车制造
4.2　计算机视觉守护健康
5　动手实践 1：深入学习熊类别识
别模型训练
5.1　任务说明
5.2　操作步骤
5.3　任务小结
6　动手实践 2：多标签分类模型
6.1　任务说明
6.2　操作步骤
6.3　任务小结
7　项目挑战
8　知识进阶
8.1　卷积神经网络
8.2　模型训练
8.3　数据增强：让模型“见多
识广”
9　本章小结
10　课后练习
10.1　选择题
10.2　简答题
10.3　讨论题
第 8 章　人工智能的口耳：语音与语言处理
1　项目引导
1.1　知识目标
1.2　技能目标
1.3　素养目标
2　思想实验：如何书接上文
2.1　问题引导
2.2　思考分析
3　知识基础
3.1　自然语言处理
3.2　语音识别与合成
4　应用案例
4.1　智慧城市建设领域
4.2　企业智能化管理方面
5　动手实践 1：学生作业抄袭
判断
5.1　任务说明
5.2　操作步骤
5.3　任务小结
6　动手实践 2：情感分析
6.1　任务说明
6.2　操作步骤
6.3　任务小结
7　项目挑战
8　知识进阶
8.1　向量化：让机器理解自然
语言
8.2　从词嵌入到语言模型：计算机如何真正“读懂语言”
8.3　分词是否必需
8.4　去除停用词是否必需
9　本章小结
10　课后练习
10.1　选择题
10.2　简答题
10.3　讨论题
第 9 章　人工智能+工业：让工厂更聪明
1　项目引导
1.1　知识目标
1.2　技能目标
1.3　素养目标
2　思想实验：会思考的洗衣机
2.1　问题引导
2.2　思考分析
3　知识基础
3.1　人工智能在工业中的核心应用场景
3.2　工业人工智能的挑战
3.3　箱线图
3.4　评价指标
4　应用案例
4.1　TCL 格创东智的工业智能的
创新实践
4.2　天合光能的光伏行业的智能化转型
5　动手实践 1：机器故障预测
5.1　任务说明
5.2　操作步骤
5.3　任务小结
6　动手实践 2：罐盖缺陷检测
6.1　任务说明
6.2　操作步骤
6.3　任务小结
7　项目挑战
8　知识进阶
8.1　特征工程
8.2　模型解释
8.3　深入模型评估
9　本章小结
10　课后练习
10.1　选择题
10.2　简答题
10.3　讨论题
第 10 章　人工智能+农业：打造 智慧农田
1　项目引导
1.1　知识目标
1.2　技能目标
1.3　素养目标
2　思想实验：试验田里的人工智能
模型够智能吗
2.1　问题引导
2.2　思考分析
3　知识基础
3.1　智慧农业
3.2　智慧农业中的人工智能
3.3　智慧农业面临的主要挑战
3.4　时间序列预测
4　应用案例
4.1　江苏智慧温室案例
4.2　山西大同“北斗+智慧农业”
玉米增产项目案例
5　动手实践 1：农作物产量
预测
5.1　任务说明
5.2　操作步骤
5.3　任务小结
6　动手实践 2：农作物病虫害
识别
6.1　任务说明
6.2　操作步骤
6.3　任务小结
7　项目挑战
8　知识进阶
8.1　分类数据的处理
8.2　数据归一化
8.3　图像识别中的归一化
8.4　过拟合风险
8.5　一块钱肯定等于一块钱吗
8.6　随机森林模型与线性回归
模型
9　本章小结
10　课后练习
10.1　选择题
10.2　简答题
10.3　讨论题
第 11 章　人工智能 + 医疗：
辅助诊断与个性化健康
1　项目引导
1.1　知识目标
1.2　技能目标
1.3　素养目标
2　思想实验：可靠的智慧医疗
2.1　问题引导
2.2　思考分析
3　知识基础
3.1　智慧医疗
3.2　智慧医疗的应用场景
3.3　智慧医疗的挑战
3.4　混淆矩阵在医学中的应用
3.5　医学模型的可解释性
4　应用案例
4.1　首都医科大学附属北京天坛
医院急性脑卒中智能影像
决策平台
4.2　天士力医药集团“数智本草”
大模型
5　动手实践 1：肺炎识别
5.1　任务说明
5.2　操作步骤
5.3　任务小结
6　动手实践 2：再入院分析
6.1　任务说明
6.2　操作步骤
6.3　任务小结
7　项目挑战
8　知识进阶
8.1　数据偏差
8.2　联邦学习
8.3　多模态学习
9　本章小结
10　课后练习
10.1　选择题
10.2　简答题
10.3　讨论题
第 12 章　人工智能 + 商业：
从数据到决策的个性化引擎
1　项目引导
1.1　知识目标
1.2　技能目标
1.3　素养目标
2　思想实验：谁在想替你做
选择？
2.1　问题引导
2.2　思考分析
3　知识基础
3.1　人工智能在商业中的应用
场景
3.2　人工智能在商业应用中的
挑战
3.3　推荐系统
4　应用案例
4.1　江苏移动营销助手
4.2　招商银行“摩羯智投”













5　动手实践 1：电影推荐
5.1　任务说明
5.2　操作步骤
5.3　任务小结
6　动手实践 2：情感分类训练
6.1　任务说明
6.2　操作步骤
6.3　任务小结
7　项目挑战
7.1　数据介绍
7.2　数据探索与理解
7.3　建立模型
8　知识进阶
8.1　协同过滤
8.2　冷启动问题
8.3　推荐系统存在的问题
9　本章小结
10　课后练习
10.1　选择题
10.2　简答题
10.3　讨论题
参考文献