本书立足教育部《高等学校人工智能创新行动计划》对通识教育的要求，结合北京市《人工智能通识课》教学，通过“基础理论→工具应用→专业案例”的三层架构，以应用为导向，系统梳理AI工具链；结合专业案例，帮助读者建立系统的人工智能知识体系，并在实践中提升其解决实际问题的能力。 全书分为3篇，共12章，主要内容包括人工智能概述、机器学习基础、深度学习基础、自然语出处理基础、人工智能工具应用、AI辅助写作、AI辅助PPT制作、AI辅助影音处理、AI辅助编程、AI＋理工类专业案例、AI＋管文类专业案例、AI＋艺术设计专业案例。 本书可作为普通高等院校人工智能通识课程教材，也可作为人工智能技术普及读物供广大读者自学或参考。

人工智能技术导论篇
第1章 人工智能概述
【学习目标】
【引导案例】
1.1 人工智能的定义与发展历程
1.2 人工智能的主要研究领域
1.2.1 机器学习
1.2.2 自然语言处理
1.2.3 计算机视觉
1.3 人工智能的现状与未来趋势
1.3.1 人工智能的现状
1.3.2 人工智能的未来趋势
习题
第2章 机器学习基础
【学习目标】
【引导案例】
2.1 机器学习的基本概念与原理
2.1.1 机器学习的基本概念
2.1.2 机器学习的基本原理
2.2 监督学习与无监督学习
2.2.1 监督学习
2.2.2 无监督学习
2.2.3 半监督学习
2.3 常见的机器学习算法
2.3.1 支持向量机
2.3.2 K-means聚类
2.4 机器学习的应用实例
2.4.1 营销和销售中的机器学习
2.4.2 医疗健康中的机器学习
2.4.3 智慧城市中的机器学习
习题
第3章 深度学习基础
【学习目标】
【引导案例】
3.1 深度学习概述
3.2 深度学习框架
3.3 神经网络的结构与工作原理
习题
第4章 自然语言处理基础
【学习目标】
【引导案例】
……
人工智能工具应用篇
AI+专业案例篇