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序言

序言 ↗

导读

导读 ↗

第1章 基础·概念

• • 1.1 什么是人工智能
    • • 定义 ↗
    • • 与传统计算的区别 ↗

• • 1.2 人工智能的历史和发展
    • • 起源 ↗
    • • 发展阶段 ↗
    • • 里程碑 ↗

• • 1.3 人工智能的主要类型和技术
    • • 机器学习 ↗
    • • 深度学习 ↗
    • • 自然语言处理 ↗
    • • 计算机视觉 ↗

• • 1.4 人工智能的工作原理
    • • 数据和算法 ↗
    • • 训练过程 ↗
    • • 决策过程 ↗

第2章 行业·应用

• • 2.1 人工智能在医疗领域的应用
    • • 诊断支持 ↗
    • • 患者管理和监控 ↗
    • • 药物研发 ↗

• • 2.2 人工智能在教育领域的应用
    • • 个性化学习 ↗
    • • 自动评估和反馈 ↗
    • • 虚拟助教 ↗

• • 2.3 人工智能在商业领域的应用
    • • 客户关系管理 ↗
    • • 销售预测 ↗
    • • 自动化营销 ↗

• • 2.4 人工智能在制造业的应用
    • • 预测性维护 ↗
    • • 产品质量检测 ↗
    • • 自动化生产线 ↗

• • 2.5 人工智能在交通运输领域的应用
    • • 自动驾驶 ↗
    • • 交通流量预测 ↗
    • • 物流优化 ↗

 第3章 方法·案例

• • 3.1 人工智能如何提高工作效率
    • • 自动化繁琐任务 ↗
    • • 数据驱动的决策 ↗
    • • 提高协作效率 ↗

• • 3.2 人工智能如何解决复杂问题
    • • 复杂模式识别 ↗
    • • 预测和预防 ↗
    • • 优化和改进 ↗

• • 3.3 人工智能如何改变我们的生活
    • • 智能家居 ↗
    • • 个性化推荐 ↗
    • • 健康和健身 ↗

• • 3.4 人工智能应用案例分析
    • • 企业案例 ↗
    • • 社会影响案例 ↗
    • • 创新和突破案例 ↗

 第4章 未来·挑战

• • 4.1 人工智能的发展趋势
    • • 技术趋势 ↗
    • • 行业趋势 ↗
    • • 社会和政策趋势 ↗

• • 4.2 人工智能的伦理和社会问题
    • • 公平性和透明度 ↗
    • • 就业影响 ↗
    • • 社会接受度 ↗

• • 4.3 人工智能的安全性和隐私问题
    • • 数据安全和隐私保护 ↗
    • • 恶意使用 ↗
    • • 可控性 ↗

• • 4.4 如何为人工智能的未来做好准备
    • • 提升个人技能 ↗
    • • 企业和组织 ↗
    • • 社会和政策 ↗

 第5章 工作·生活

• • 5.1 选择和使用人工智能工具
    • • 如何选择工具 ↗
    • • 如何使用工具 ↗
    • • 如何评估效果 ↗

• • 5.2 如何在你的行业中实施人工智能
    • • 了解你的行业 ↗
    • • 制定实施计划 ↗
    • • 评估和改进实施效果 ↗

• • 5.3 如何评估和改进你的人工智能策略
    • • 设定和衡量关键指标 ↗
    • • 收集和分析反馈 ↗
    • • 持续改进和优化 ↗

第6章 实战篇

• • 6.1 准备工作 ↗

• • 6.2 提示词工程(Prompt Engineering)
    • • 初识提示词工程 ↗
    • • 提示词工程全解 ↗
    • • OpenAI官方提示词教程 ↗

• • 6.3 ChatGPT
    • • 完全攻略 ↗
    • • 相关资源 ↗

• • 6.4 Stable Diffusion
    • • 安装教程↗
    • • 模型下载 ↗
    • • 启用API ↗

• • 6.5 MidJourney
    • • 如何注册 ↗
    • • 创建和使用服务器 ↗
    • • 提示词技巧 ↗

结语

结语 ↗

附录

A. 人工智能学习资源指南 ↗

B. 全球AI行业应用地图 ↗

C. 概念和术语表 ↗