生成式人工智能素养
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作者曾文权、王任之、苑占江、张启项、王羿夫 著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302667797
出版时间2024-08
装帧平装
开本其他
定价49元
货号1203367371
上书时间2024-10-02
商品详情
- 品相描述：全新
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作者简介
曾文权，教授，教育部计算机职业教育教学指导委员会委员、中国计算机学会职业教育发展委员会副主席、国家高水平专业群建设负责人、国家教学创新团队带头人、国家课程思政教学名师、第七届全国黄炎培职业教育“杰出教师奖”、广东省高职计算机类教指委副主任、广东省高职专业领军人才。获国家教学成果奖1项、国家级课程2门、省级教学成果奖3项、主持国家和省级教科研项目20余项、省级教学比赛获奖4项。承担国家和省级等教科研项目22项；主编出版教材8部，其中国规教材2部，发表论文22篇，其中核心10篇。指导师生参加国家级、省级竞赛获奖10项。
目录
目录
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项目1了解生成式人工智能00
典型应用场景00
任务1.1认识生成式人工智能00
任务1.2认识AIGC实现的核心技术0
任务1.3认识AIGC实现的价值和意义0
拓展实践： AIGC技术对未来就业的影响0
项目2熟练使用“提示词”与AI高效沟通0
典型应用场景0
任务2.1与AIGC进行“角色扮演”0
任务2.2使用标准化问题“调教”AIGC0
任务2.3概括总结追问0
任务2.4延伸扩展追问0
任务2.5强化自洽追问0
任务2.6联系上下文追问0
任务2.7分步骤追问0
拓展实践： 用文心一言帮助大学生完成复杂任务0
项目3AIGC助力“轻松”工作0
典型应用场景0
任务3.1AI优化简历0
任务3.2AI写作入门0
任务3.3高效日程管理0
任务3.4高效办公0
拓展实践： 项目复盘助力快速成长0
项目4AIGC辅助“高效”学习0
典型应用场景0
任务4.1使用文心一言学英语0
任务4.2辅助写学术论文0
任务4.3玩转大模型翻译
任务4.4制订个人学习计划
拓展实践： 赛前备考指南
项目5AIGC创造“美好”生活
典型应用场景
任务5.1向AIGC寻求心理咨询
任务5.2向AIGC寻求旅游咨询
任务5.3向AIGC寻求职业发展咨询
任务5.4向AIGC寻求法律咨询
拓展实践： AIGC打造个性化保险计划
项目6AIGC打造“爆款”文案
典型应用场景
任务6.1AIGC助力打造电商“爆款文案”
任务6.2AIGC短视频分镜文案
任务6.3AIGC生成新媒体文案
拓展实践： 写社团公众号文案
项目7AIGC创作“大师”画作
典型应用场景
任务7.1制作节日3D立体字
任务7.2室内设计装修图
任务7.3给服装画上AI模特
拓展实践： 给线稿图上色
项目8AIGC生成“震撼”大片
典型应用场景
任务8.1AI视频配音，制作影视解说类短视频，助力短视频达人
任务8.2AI虚拟数字人，口播带货视频，视频带货新打法
拓展实践： 使用Pixverse插件制作Logo品牌过渡动画
项目9AIGC作为“全能”专家
典型应用场景
任务9.1智能体体验： 一句话制作幽默表情包
任务9.2智能体制作： 制作由提示词和插件组成的智能体
任务9.3工作流制作： 制作新闻内容搜索和总结的工作流
拓展实践： 制作一个快递查询助手
项目10AIGC发展面临的挑战以及未来的展望
典型应用场景
任务10.1了解AIGC技术在实际应用中面临的版权问题
任务10.2发现技术的阴暗面，直面AIGC的伦理问题与风险
任务10.3察觉AI的谎言： AIGC的“幻觉”和“虚伪”
任务10.4中国AI行业的发展面临的机遇和挑战
参考文献
内容摘要
"本书从人工智能时代大学生应具备的基础素养出发，紧密围绕任务案例阐述生成式人工智能（AIGC）如何辅助学习、工作、科研、生活等方面，主要内容包括了解生成式人工智能、熟练使用“提示词”与AI高效沟通、AIGC助力“轻松”工作、AIGC辅助“高效”学习、AIGC创造“美好”生活、AIGC打造“爆款”文案、AIGC创作“大师”画作、AIGC生成“震撼”大片、AIGC作为“全能”专家、AIGC发展面临的挑战以及未来的展望。
本书既可以作为高等职业院校、应用型本科院校、中等职业学校的人工智能通识课程的教材，也可以作为广大读者提升个人生成式人工智能素养的参考学习资料和相关培训机构的教材。"
主编推荐
《生成式人工智能素养》提供了37个任务，涵盖了生成式人工智能的概念和应用场景、提示词设计、文案生成、AI绘画、AI视频、AI Agent等内容的核心知识和技能，并将其应用到工作、学习和生活等场景中。本书的每个项目都配备智能学习交互助手，通过智能对话方式提供个性化辅导和反馈，提升教学和学习效率。为了便于教学，本书提供了素材文件、教学视频、教学PPT、教案、教学日历和教学大纲等立体化教学资源，支撑混合式教学模式。值得一提的是，本书突出了人在生成式人工智能应用中的主导地位，强调了在人机交互中如何充分利用人类的知识、经验和能力达到预期的输出结果。
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