人工智能通识课实践教程
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【作 者】主编 冯大春 刘双印 胡海艳
【I S B N 】978-7-5226-4582-7
【责任编辑】张玉玲
【适用读者群】本专通用
【出版时间】2026-05-01
【开 本】16开
【装帧信息】平装（光膜）
【版 次】第1版第1次印刷
【页 数】248
【千字数】377
【印 张】15.5
【定 价】￥59
【丛 书】普通高等教育通识类课程系列教材
【备注信息】
图书详情
简介
本书特色
前言
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本书作为人工智能通识课的实践教材，系统且详尽地阐述了AI大模型基础、AI智能办公实践（涵盖文档处理、表格处理、演示文稿处理）、AIGC应用（包括图像、音频、视频等）、Python基础以及AI模型实践等常见AI技术的应用方法与操作技巧，全书共包含12个实验。
本书内容丰富，实用性强，旨在提升学生的人工智能实践与应用能力，同时辅助教师提高教学效果。本书既适用于高校人工智能通识课程的教学与实践，亦可单独作为人工智能操作及技能的辅导书籍使用。
融汇智能办公提效，深耕底层算法筑基。
锚定学业真实场景，践行理实一体教学。
囊括前沿生成应用，贯通多模态全矩阵。
在科技浪潮奔涌向前的21世纪，人工智能无疑是最具颠覆性与引领性的力量之一，它正以前所未有的速度和深度重塑着人类社会的生产、生活与学习模式。从智能客服的贴心应答到智能家居的便捷操控，从医疗领域的精准诊断到教育场景的个性化辅导，人工智能已广泛渗透至各个领域。对于即将开启大学生活的新生而言，掌握人工智能相关技能，不仅是顺应时代发展大势的必然选择，更是为未来职业发展筑牢根基的关键一步。
本书专为高等院校新生量身打造，以实践为核心导向，精心规划了12个循序渐进的实验。内容安排从人工智能大模型的基础入门开始，引导读者初步揭开人工智能的神秘面纱，激发探索兴趣；进而深入各类智能办公场景的实践，全面涵盖文档、表格、演示文稿的处理与优化，以及对图片、视频、音频等AIGC应用的探索和Ollama模型实践，助力读者快速提升办公效率，加速适应人工智能学习及运用其辅助工作的步伐。同时，书中还安排了Python相关的实验，从安装部署到数据处理，为读者进一步深入学习人工智能算法与模型搭建起坚实桥梁。
本书各实验的具体分工如下：实验1和实验2由冯大春、罗家君编写，实验3由胡海艳编写，实验4由李晟编写，实验5由鄢琼编写，实验6和实验7由曾磊磊编写，实验8～实验10由高学凯、刘双印编写，实验11和实验12由罗鹏、冯大春编写。全书由翟雪梅、冯大春、刘双印、胡海艳统一编排、定稿。
由于编者水平有限，且人工智能技术迭代迅速，书中疏漏与不足之处在所难免，敬请读者提出宝贵意见，我们将虚心接受并尽快改正。我们的联系方式：fdczhku@sina.com.cn。
编 者
2026年3月
前言
实验1 AI大模型实践入门 1
1.1 实验目的 1
1.2 知识准备 1
1.2.1 大模型简介 1
1.2.2 常用大模型工具 1
1.2.3 提示词 2
1.3 实验内容和步骤 2
1.3.1 大模型在线问答 2
1.3.2 大模型文本生成与理解 4
1.3.3 大模型图片生成与理解 11
1.3.4 大模型生成网页小工具 13
1.3.5 大模型智能体创建 15
实验2 大模型本地部署与交互 28
2.1 实验目的 28
2.2 知识准备 28
2.2.1 Docker 28
2.2.2 Ollama 28
2.2.3 Open WebUI 29
2.3 实验内容和步骤 29
2.4 常见问题与排错 37
实验3 AI智能办公实践—文档处理 39
3.1 实验目的 39
3.2 知识准备 39
3.2.1 WPS Office 39
3.2.2 WPS AI 40
3.2.3 中国知网文献检索 40
3.2.4 大语言模型 41
3.2.5 用于AIGC场景的大模型
提示词 41
3.2.6 本科毕业论文选题及排版规范 41
3.3 实验内容和步骤 41
3.3.1 下载安装WPS 365及WPS AI文档
处理 41
3.3.2 模拟毕业论文生成选题 46
3.3.3 完成论文框架搭建及内容生成 48
3.3.4 毕业论文格式设置 52
3.3.5 生成论文目录、摘要与封面 59
3.3.6 论文审阅与修订 66
实验4 AI智能办公实践—表格处理 70
4.1 实验目的 70
4.2 知识准备 70
4.2.1 单元格与工作表 70
4.2.2 输入数据 70
4.2.3 公式与引用 71
4.2.4 函数 71
4.2.5 WPS表格处理的常见功能 73
4.3 实验内容和步骤 73
4.3.1 通过AI平台获取表格数据 73
4.3.2 通过WPS AI创建员工信息表 75
4.3.3 通过WPS AI对表格进行操作 77
4.3.4 客户满意度调查分析 79
4.3.5 零售店的进销存管理 82
实验5 AI智能办公实践—演示文稿处理 89
5.1 实验目的 89
5.2 知识准备 89
5.2.1 提示词原则 89
5.2.2 WPS AI生成PPT 90
5.2.3 AI大模型辅助生成PPT 95
5.3 实验内容和步骤 98
5.3.1 使用WPS AI辅助生成毕业论文
答辩PPT 98
5.3.2 使用WPS AI结合其他大模型辅助
生成毕业实习总结及汇报PPT 102
5.3.3 使用DeepSeek和Kimi+生成大学生
创新创业大赛路演PPT 107
5.3.4 使用讯飞智文辅助生成行业
分析PPT 111
实验6 图片、音频类AIGC应用实践 115
6.1 实验目的 115
6.2 知识准备 115
6.2.1 DeepSeek大模型 115
6.2.2 通义万相 115
6.2.3 百度AI图片助手 116
6.2.4 即梦AI 116
6.2.5 豆包 116
6.2.6 海绵音乐 116
6.2.7 TTSMAKER 116
6.3 实验内容和步骤 117
6.3.1 文生图—人文类 117
6.3.2 文生图—社科类 121
6.3.3 文生图—管理类 123
6.3.4 文生图—艺术设计类 125
6.3.5 文生图—场景融合类 126
6.3.6 文生音频—歌曲 128
6.3.7 文生音频—朗读 130
6.3.8 文生音频—自动朗读的PPT 132
实验7 视频类AIGC应用实践 137
7.1 实验目的 137
7.2 知识准备 137
7.2.1 可灵 137
7.2.2 剪映 137
7.2.3 海螺AI & MiniMax 137
7.2.4 智谱清言 138
7.3 实验内容和步骤 138
7.3.1 文生视频—人文社科类 138
7.3.2 文生视频—管理类 139
7.3.3 文生视频—艺术设计类 141
7.3.4 文生视频—漫剧 143
实验8 Python的安装与部署 159
8.1 实验目的 159
8.2 知识准备 159
8.2.1 Python语言简介 159
8.2.2 环境变量 159
8.2.3 虚拟环境 159
8.2.4 包管理工具pip 159
8.3 实验内容和步骤 159
8.3.1 下载Python安装包 159
8.3.2 安装Python解释器 161
8.3.3 验证安装结果 163
8.3.4 Python程序初体验1 164
8.3.5 Python程序初体验2 165
实验9 Python数据分析 170
9.1 实验目的 170
9.2 知识准备 170
9.2.1 Pandas 170
9.2.2 NumPy 170
9.2.3 Matplotlib 170
9.3 实验内容和步骤 171
9.3.1 安装Anaconda 171
9.3.2 测试JupyterLab 174
9.4 Python+应用领域 176
9.4.1 智慧化学 176
9.4.2 智慧工业 180
9.4.3 智慧农业 184
9.4.4 智慧人文 186
实验10 Python机器视觉 189
10.1 实验目的 189
10.2 知识准备 189
10.2.1 深度学习 189
10.2.2 卷积神经网络 189
10.2.3 ResNet18模型 189
10.2.4 PyTorch框架 190
10.3 Python+应用领域 190
10.3.1 智慧环境 190
10.3.2 智慧识别 194
10.3.3 智慧工业 200
实验11 文本对话—调用Ollama本地模型
进行对话实践 205
11.1 实验目的 205
11.2 知识准备 205
11.2.1 Ollama简介 205
11.2.2 Gemma简介 205
11.2.3 Ollama API接口 206
11.2.4 系统提示词 206
11.3 实验内容和步骤 207
11.3.1 Ollama安装与模型下载 207
11.3.2 Python调用Ollama API进行基础
对话 208
11.3.3 使用系统提示词进行对话 214
11.4 实验总结 224
11.5 扩展练习 224
实验12 智图识言—基于Ollama视觉模型的
图像识别、分类与语音播报实践 226
12.1 实验目的 226
12.2 知识准备 226
12.2.1 Ollama视觉模型调用原理 226
12.2.2 Edge TTS原理与参数 226
12.2.3 提示词与系统提示词 226
12.2.4 Gradio框架基础与本实验
原理 227
12.2.5 Streamlit框架入门及其与Gradio的
对比 227
12.2.6 图像识别与视觉大模型常用
术语 227
12.2.7 Edge TTS语音合成的配置
维度 228
12.3 实验内容和步骤 228
12.3.1 环境安装与启动 228
12.3.2 关键代码解析：视觉模型如何识别
图片 228
12.3.3 图片分类实验：多标签分类与JSON
输出 231
12.3.4 关键代码解析：TTS如何设置
与合成原理 233
12.3.5 Gradio界面 235
12.3.6 运行与测试 235
12.4 实验结果与分析 235
12.5 思考与拓展 236
附录一 推荐软硬件环境及AI工具网站 237
附录二 Aurora提示词英文版（Developed
by Toby） 238
实验1 AI大模型实践入门 1
1.1 实验目的 1
1.2 知识准备 1
1.2.1 大模型简介 1
1.2.2 常用大模型工具 1
1.2.3 提示词 2
1.3 实验内容和步骤 2
1.3.1 大模型在线问答 2
1.3.2 大模型文本生成与理解 4
1.3.3 大模型图片生成与理解 11
1.3.4 大模型生成网页小工具 13
1.3.5 大模型智能体创建 15
实验2 大模型本地部署与交互 28
2.1 实验目的 28
2.2 知识准备 28
2.2.1 Docker 28
2.2.2 Ollama 28
2.2.3 Open WebUI 29
2.3 实验内容和步骤 29
2.4 常见问题与排错 37
实验3 AI智能办公实践—文档处理 39
3.1 实验目的 39
3.2 知识准备 39
3.2.1 WPS Office 39
3.2.2 WPS AI 40
3.2.3 中国知网文献检索 40
3.2.4 大语言模型 41
3.2.5 用于AIGC场景的大模型
提示词 41
3.2.6 本科毕业论文选题及排版规范 41
3.3 实验内容和步骤 41
3.3.1 下载安装WPS 365及WPS AI文档
处理 41
3.3.2 模拟毕业论文生成选题 46
3.3.3 完成论文框架搭建及内容生成 48
3.3.4 毕业论文格式设置 52
3.3.5 生成论文目录、摘要与封面 59
3.3.6 论文审阅与修订 66
实验4 AI智能办公实践—表格处理 70
4.1 实验目的 70
4.2 知识准备 70
4.2.1 单元格与工作表 70
4.2.2 输入数据 70
4.2.3 公式与引用 71
4.2.4 函数 71
4.2.5 WPS表格处理的常见功能 73
4.3 实验内容和步骤 73
4.3.1 通过AI平台获取表格数据 73
4.3.2 通过WPS AI创建员工信息表 75
4.3.3 通过WPS AI对表格进行操作 77
4.3.4 客户满意度调查分析 79
4.3.5 零售店的进销存管理 82
实验5 AI智能办公实践—演示文稿处理 89
5.1 实验目的 89
5.2 知识准备 89
5.2.1 提示词原则 89
5.2.2 WPS AI生成PPT 90
5.2.3 AI大模型辅助生成PPT 95
5.3 实验内容和步骤 98
5.3.1 使用WPS AI辅助生成毕业论文
答辩PPT 98
5.3.2 使用WPS AI结合其他大模型辅助
生成毕业实习总结及汇报PPT 102
5.3.3 使用DeepSeek和Kimi+生成大学生
创新创业大赛路演PPT 107
5.3.4 使用讯飞智文辅助生成行业
分析PPT 111
实验6 图片、音频类AIGC应用实践 115
6.1 实验目的 115
6.2 知识准备 115
6.2.1 DeepSeek大模型 115
6.2.2 通义万相 115
6.2.3 百度AI图片助手 116
6.2.4 即梦AI 116
6.2.5 豆包 116
6.2.6 海绵音乐 116
6.2.7 TTSMAKER 116
6.3 实验内容和步骤 117
6.3.1 文生图—人文类 117
6.3.2 文生图—社科类 121
6.3.3 文生图—管理类 123
6.3.4 文生图—艺术设计类 125
6.3.5 文生图—场景融合类 126
6.3.6 文生音频—歌曲 128
6.3.7 文生音频—朗读 130
6.3.8 文生音频—自动朗读的PPT 132
实验7 视频类AIGC应用实践 137
7.1 实验目的 137
7.2 知识准备 137
7.2.1 可灵 137
7.2.2 剪映 137
7.2.3 海螺AI & MiniMax 137
7.2.4 智谱清言 138
7.3 实验内容和步骤 138
7.3.1 文生视频—人文社科类 138
7.3.2 文生视频—管理类 139
7.3.3 文生视频—艺术设计类 141
7.3.4 文生视频—漫剧 143
实验8 Python的安装与部署 159
8.1 实验目的 159
8.2 知识准备 159
8.2.1 Python语言简介 159
8.2.2 环境变量 159
8.2.3 虚拟环境 159
8.2.4 包管理工具pip 159
8.3 实验内容和步骤 159
8.3.1 下载Python安装包 159
8.3.2 安装Python解释器 161
8.3.3 验证安装结果 163
8.3.4 Python程序初体验1 164
8.3.5 Python程序初体验2 165
实验9 Python数据分析 170
9.1 实验目的 170
9.2 知识准备 170
9.2.1 Pandas 170
9.2.2 NumPy 170
9.2.3 Matplotlib 170
9.3 实验内容和步骤 171
9.3.1 安装Anaconda 171
9.3.2 测试JupyterLab 174
9.4 Python+应用领域 176
9.4.1 智慧化学 176
9.4.2 智慧工业 180
9.4.3 智慧农业 184
9.4.4 智慧人文 186
实验10 Python机器视觉 189
10.1 实验目的 189
10.2 知识准备 189
10.2.1 深度学习 189
10.2.2 卷积神经网络 189
10.2.3 ResNet18模型 189
10.2.4 PyTorch框架 190
10.3 Python+应用领域 190
10.3.1 智慧环境 190
10.3.2 智慧识别 194
10.3.3 智慧工业 200
实验11 文本对话—调用Ollama本地模型
进行对话实践 205
11.1 实验目的 205
11.2 知识准备 205
11.2.1 Ollama简介 205
11.2.2 Gemma简介 205
11.2.3 Ollama API接口 206
11.2.4 系统提示词 206
11.3 实验内容和步骤 207
11.3.1 Ollama安装与模型下载 207
11.3.2 Python调用Ollama API进行基础
对话 208
11.3.3 使用系统提示词进行对话 214
11.4 实验总结 224
11.5 扩展练习 224
实验12 智图识言—基于Ollama视觉模型的
图像识别、分类与语音播报实践 226
12.1 实验目的 226
12.2 知识准备 226
12.2.1 Ollama视觉模型调用原理 226
12.2.2 Edge TTS原理与参数 226
12.2.3 提示词与系统提示词 226
12.2.4 Gradio框架基础与本实验
原理 227
12.2.5 Streamlit框架入门及其与Gradio的
对比 227
12.2.6 图像识别与视觉大模型常用
术语 227
12.2.7 Edge TTS语音合成的配置
维度 228
12.3 实验内容和步骤 228
12.3.1 环境安装与启动 228
12.3.2 关键代码解析：视觉模型如何识别
图片 228
12.3.3 图片分类实验：多标签分类与JSON
输出 231
12.3.4 关键代码解析：TTS如何设置
与合成原理 233
12.3.5 Gradio界面 235
12.3.6 运行与测试 235
12.4 实验结果与分析 235
12.5 思考与拓展 236
附录一 推荐软硬件环境及AI工具网站 237
附录二 Aurora提示词英文版（Developed
by Toby） 238
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