本书面向高校人工智能通识教育需求，融合前沿AIGC技术与计算机基础教育，针对通识教学中技术过深或流于表面的难题，遵循“基础先行、应用驱动、前沿拓展”的编写原则。书中图文深度融合AI辅助生成，是人机协作的生动实践。全书共9章，分三篇。第一篇（1~4章）筑牢根基，从计算机思维过渡到AI思维，重点讲解多模态大模型、Python基础与算法逻辑；第二篇（5~7章）聚焦应用技术，涵盖深度学习、自然语言处理及视听智能，剖析核心算法并结合前沿技术；第三篇（8~9章）关注新型应用，阐释人工智能平台环境，并以智能机器人为载体探讨具身智能。 本书主要作为高等院校多学科人工智能通识课以及相关课程教材,也可供人工智能初学者参考。书中配有丰富案例与模块化教学方案，满足不同专业背景学生的学习需求。

前言 当今世界正处于智能革命的历史性转折点。2018年，教育部印发的《高等学校人工智能创新行动计划》 指出“将人工智能纳入大学计算机基础教学内容”，“探索‘人工智能+X’的人才培养模式”。2025年 ，《教育部等部门发布关于加快推进教育数字化的意见》明确提出“全面推进智能化，促进人工智能助力教育变革”。至此，人工智能已不再 是计算机学科的专有领域，而是所有现代人才必备的通识素养。正是在这样的时代背景下，我们编写了这本面向高等院校多学科的人工智能通识教材，试图为不同专业背景的大学生搭建一座通向AI世界的桥梁。 人工智能通识教育往往面临两难困境： 要么过于专注技术细节，令非计算机专业学习者望而却步； 要么流于表面概念， 难以形成真正的能力迁移。尤其对于多学科人才培养，需要的是计算机科学与人工智能的双重 支撑，而非以人工智能专业课的简化版来替代大学计算机通识课。为此，本书致力于 在有限篇幅与学时内，平衡计算机科学和人工智能前沿技术的教学内容布局。 本书在内容布局上遵循“基础先行、应用驱动、前沿拓展”的原则，精心设计了 9章内容，分为三篇。 第一篇： 人工智能基础，包括第1~4章。本篇旨在筑牢根基，实现从计算机思维到AI思维的过渡。开篇从计算机科学的发展脉络讲起，引出人工智能的定义、发展史及核心能力，并前瞻性地探讨了通用人工智能。鉴于生成式人工智能（AIGC）的爆发式发展，本篇打破传统教材架构，在第2章即重点介绍多模态大模型、提示工程及智能体技术，让读者第一时间掌握 与大模型协作的方法。同时，本章还...