本書分為四篇，層層遞進展開知識圖譜：基礎篇(第1-2章)：從人工智能的定義、分類與發(fā)展歷程切入，解析其與傳統(tǒng)計算技術的本質差異，探討從業(yè)者的倫理責任與法律法規(guī)，搭建認知框架，塑造正確的價值觀。技術篇(第3-6章)：深入機器學習和深度學習的核心算法，詳解卷積神經網(wǎng)絡、循環(huán)神經網(wǎng)絡、變換器等前沿模型，并結合自然語言處理與計算機視覺案例，揭示AI感知與決策的底層邏輯。應用篇(第7章)：橫跨金融、醫(yī)療、交通、制造等12大行業(yè)，剖析AI賦能產業(yè)轉型的典型場景，如智能投顧、影像輔助診斷、工業(yè)質檢等，展現(xiàn)技術落地生態(tài)。操作篇(第8-12章)：聚焦AI繪畫、大模型應用等實踐技能，提供職場寫作、創(chuàng)意策劃等場景化教程。發(fā)展篇(第13章)：展望多模態(tài)融合、具身智能等未來發(fā)展趨勢。