本书面向艺术类相关专业本科学生编写，聚焦人工智能与艺术创作深度融合需求，本着“艺术为核、技术为用”的编写原则，系统讲解人工智能基础知识与艺术场景应用实践。全书弱化复杂数学推导，强化可视化案例与实操训练，内容涵盖机器学习、神经网络、大语言模型、扩散模型等核心技术，同时融入WPS AI办公应用，文本、语音、图像处理与创作，以及智能体技术等实用内容，突出人工智能在艺术创作中的落地应用。
样章试读
目录
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第1章 绪论 1
1.1 人工智能的定义与核心概念 1
1.1.1 人工智能的要素 1
1.1.2 人工智能的特征 3
1.1.3 人工智能的类型划分 4
1.1.4 人工智能与相关概念的区别 6
1.2 人工智能的发展历程 7
1.2.1 萌芽阶段 7
1.2.2 低谷阶段 8
1.2.3 复苏与发展阶段 9
1.2.4 爆发阶段 10
1.2.5 人工智能的应用领域 10
本章小结 13
第2章 机器学习 15
2.1 机器学习的原理 15
2.1.1 机器学习的逻辑与流程 16
2.1.2 机器学习的核心前提与假设 18
2.2 机器学习的主要类别 18
2.2.1 按学习方式分类 18
2.2.2 按任务目标分类 23
2.3 神经网络 25
2.3.1 神经网络的原理 25
2.3.2 神经网络的基本结构 27
2.3.3 常用神经网络类型 29
2.4 机器学习的典型应用领域 31
2.5 机器学习的发展现状 33
本章小结 36
第3章 人工智能生成内容 37
3.1 人工智能生成内容概述 37
3.2 大语言模型 39
3.3 扩散模型 44
3.4 大语言模型辅助下的艺术创作软件使用 49
本章小结 55
第4章 WPS AI文档助手 56
4.1 WPS AI文档助手简介 56
4.2 基于WPS AI文档助手的智能创作 57
4.2.1 文档初稿生成 57
4.2.2 提纲与目录生成 61
4.2.3 文本续写与补充 64
4.3 基于WPS AI文档助手的文档编辑与优化 67
4.3.1 文本润色 67
4.3.2 语法纠错 72
4.3.3 格式优化 75
4.3.4 多语言翻译 78
本章小结 82
第5章 WPS AI表格 83
5.1 WPS AI表格功能介绍 83
5.2 AI操作表格 83
5.3 AI表格批量处理 91
5.4 AI写公式 92
5.5 AI数据分析与可视化 97
本章小结 105
第6章 AI演示文稿生成 106
6.1 核心概念与基本原理 106
6.1.1 AI生成PPT 106
6.1.2 AI生成PPT的典型工作流程 106
6.2 AI协同创作PPT 107
6.3 工具实践与案例解析 108
6.3.1 WPS AI工具 108
6.3.2 讯飞星火 116
6.3.3 Kimi PPT助手 118
6.3.4 通义千问AI PPT 119
6.4 综合实战案例：制作一个“《只此青绿》 舞蹈鉴赏”主题的课堂报告PPT 120
6.5 批判性思考与伦理规范 123
本章小结 123
第7章 文本处理 125
7.1 文本处理技术的发展历程 125
7.2 检索增强生成与文本处理应用 128
7.3 文本理解 133
7.4 文本分析 138
7.5 智能翻译 140
7.6 文本处理的未来趋势 143
本章小结 145
第8章 语音处理 146
8.1 语音识别 146
8.1.1 语音识别的基本原理 147
8.1.2 基于深度学习的乐谱识别 147
8.2 语音合成 149
8.2.1 语音合成技术基本原理 149
8.2.2 基于深度学习的语音合成技术 150
8.3 智能语音 152
8.3.1 智能语音起源与发展 152
8.3.2 智能语音在艺术教育中的赋能 153
本章小结 156
第9章 AI生成图像 157
9.1 核心概念与技术原理 157
9.1.1 AI生成图像概述 157
9.1.2 生成对抗网络原理 157
9.1.3 AI图像生成模型 158
9.2 AI协作提示词工程与工具 160
9.3 AI文生图工作流程 160
9.4 AI图像应用与发展 174
本章小结 176
第10章 智能体及其在艺术创作中的应用 178
10.1 智能体 178
10.1.1 智能体的概念 178
10.1.2 单智能体与多智能体 179
10.2 智能体开发平台简介 181
10.3 单智能体艺术创作教学案例 185
10.4 多智能体协同创作实践 186
10.5 智能体创建指南 188
10.5.1 豆包智能体创建指南 188
10.5.2 扣子入门教程 199
本章小结 215
参考文献 216
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