《生成式AI赋能一本通：编程、数据科学与专业写作》全面介绍了生成式AI在编程、数据科学及专业写作领域的广泛应用与深刻影响。主要内容涵盖生成式AI的核心原理、技术挑战、治理策略，以及如何通过提示词工程与AIGC方法论提升工作效率。读者将从中获得与AI高效沟通的技巧，掌握利用大模型进行Python程序设计、数据分析、数学与机器学习自学的方法，并通过丰富案例了解AIGC在科技论文写作、金融数据分析及创建AI智能体等方面的实际应用。本书旨在帮助读者理解使用大模型的方法和思路，以在AI时代保持竞争力，实现个人与组织的数字化转型。 本书主要读者群体包括计算机专业学生、AI从业者、程序员、数据分析师、科研人员及对未来科技感兴趣的广大读者。

1 AI交流的探索时代：从对话到协作
1.1 大模型引发的技术浪潮与环境重塑
1.1.1 从开端到未来：OpenAI发展历程的技术启示与社会影响
1.1.2 大模型：AI时代的新起点
1.1.3 学习、生活与工作的新模式
1.1.4 技能不再稀缺，我们应该关注什么？
1.2 聊天机器人的那些事儿
1.2.1 聊天机器人的演化：从ELIZA到DeepSeek
1.2.2 揭开聊天机器人背后的理论渊源：从哲学到未来启示
1.2.3 未来时代，人机协作的必由之路
1.3 自然语言处理的发展史
1.3.1 什么是自然语言处理
1.3.2 萌芽期（1950年代至1970年代）：规则方法的探索与局限
1.3.3 统计方法的兴起（1970年代至2000年代初）：自然语言处理的革命性进步
1.3.4 深度学习时代（2000年代中期至2010年代）：自然语言处理的转折点
1.3.5 预训练模型的出现（2018年至今）
2 解构智慧之源：生成式AI背后的核心原理
2.1 大模型的核心算法架构
2.1.1 Transformer：AI革命的基石
2.1.2 Transformer的扩展与优化模型
2.1.3 多模态大模型的崛起：人工智能的新前沿
2.2 语言数据与表示方法
2.2.1 语言数据的基础表示：从独热编码到词袋模型
2.2.2 词向量表示的演化：从Word2Vec到GloVe
2.2.3 Token化与语言建模：打开自然语言理解的大门
2.3 学习方式与技术突破
2.3.1 探索学习范式的多样性：从传统到创新
2.3.2 基于人类反馈的强化学习
2.3.3 规模法则：大模型发展的驱动力
2.3.4 涌现：生成式AI中的关键现象
2.3.5 大模型驱动的社会模拟：以斯坦福小镇为例
3 AIGC的挑战与治理
3.1 生成式AI技术与挑战
3.1.1 大模型幻觉：挑战、原因与应对策略
3.1.2 大模型“三角难题”的权衡与挑战
3.1.3 合成数据：AIGC创作的基石与隐忧
3.1.4 大模型的能耗挑战与绿色发展
3.2 AIGC信息与安全
3.2.1 内容创作中的隐私与安全
3.2.2 AIGC的知识产权挑战：法律与技术的平衡之道
3.2.3 虚假信息与越狱：AIGC时代的挑战与应对
3.3 AIGC与社会发展
3.3.1 AIGC时代的职业技能革命：从文字创作到全新岗位
3.3.2 跨越技术门槛：AIGC赋能创作与数字鸿沟的平衡之道
3.3.3 大模型偏见与AIGC创作：挑战与共创未来
3.3.4 AI时代的素养与能力：从作文到计算思维
3.3.5 AIGC时代的教育：禁用还是引导
3.3.6 AI对齐：目标、价值观与利益的平衡之道
3.3.7 AIGC伦理挑战与全球治理探索
4 如何与AI有效沟通：提示词工程
4.1 与大模型高效沟通：从提问到提示工程
4.1.1 学会提问很重要
4.1.2 理解与利用大模型
4.1.3 提示与提示工程
4.2 提示词工程技巧
4.2.1 思路与原则
4.2.2 优化与提升
4.2.3 验证与改进
4.3 BRIGHT法则
4.3.1 背景词（background word）
4.3.2 角色词（role word）
4.3.3 指令词（instruction word）
4.3.4 引导词（guided word）
4.3.5 启发词（heuristic word）
4.3.6 任务词（task word）
4.3.7 举例说明
5 AIGC赋能Python程序设计
5.1 G-KEEP-ART方法论
5.2 G-KEEP-ART方法论实践
5.2.1 明目标，绘蓝图
5.2.2 分层次，列清单
5.2.3 细解答，举实例
5.2.4 行于实，践于知
5.2.5 活应用，妙理通
5.2.6 学需测，记方深
5.2.7 学为用，知转能
5.3 人工智能赋能程序设计
5.3.1 基于大模型的Python程序入门优势
5.3.2 未来展望：人工智能赋能编程教育
6 利用AIGC进行数据分析
6.1 AIGC赋能数字素养提升
6.1.1 数据素养：驱动创新与进步的核心力量
6.1.2 数据分析：提升数据素养的关键能力
6.1.3 为什么使用大模型进行数据分析？
6.2 数据准备与初步分析
6.2.1 数据分析准备
6.2.2 数据导入与预处理
6.2.3 数据理解与探索性分析
6.3 深入分析与可视化呈现
6.3.1 特征工程
6.3.2 假设检验
6.3.3 时间序列分析
6.3.4 可视化
7 跟着AIGC自学数学与机器学习
7.1 机器学习的数学基础
7.1.1 为什么利用AIGC赋能数学
7.1.2 如何利用AIGC赋能数学：以微积分为例
7.2 机器学习基础
7.2.1 什么是机器学习
7.2.2 机器学习的学习方式
7.2.3 机器学习下的四类问题
7.2.4 监督学习与无监督学习流程
7.3 大模型赋能下的机器学习
7.3.1 为何要用大模型学习机器学习
7.3.2 询问学习算法的前置知识
7.3.3 一步一步“聊”懂算法原理与代码
7.3.4 问出算法的步骤
7.3.5 小学生能懂的机器学习
8 AIGC赋能案例
8.1 AIGC赋能科技论文写作
8.1.1 四大原则
8.1.2 初探：从选