1 AI交流的探索時代：從對話到協(xié)作 001
1.1 大模型引發(fā)的技術浪潮與環(huán)境重塑 002
1.1.1 從開端到未來：OpenAI發(fā)展歷程的技術啟示與社會影響 002
1.1.2 大模型：AI時代的新起點 004
1.1.3 學習、生活與工作的新模式 006
1.1.4 技能不再稀缺，我們應該關注什么？ 007
1.2 聊天機器人的那些事兒 010
1.2.1 聊天機器人的演化：從ELIZA到DeepSeek 010
1.2.2 揭開聊天機器人背后的理論淵源：從哲學到未來啟示 015
1.2.3 未來時代，人機協(xié)作的必由之路 018
1.3 自然語言處理的發(fā)展史 020
1.3.1 什么是自然語言處理 020
1.3.2 萌芽期（1950年代至1970年代）：規(guī)則方法的探索與局限 022
1.3.3 統(tǒng)計方法的興起（1970年代至2000年代初）：自然語言處理的革命性進步 023
1.3.4 深度學習時代（2000年代中期至2010年代）：自然語言處理的轉折點 025
1.3.5 預訓練模型的出現(xiàn)（2018年至今） 026

2 解構智慧之源：生成式AI背后的核心原理 028
2.1 大模型的核心算法架構 029
2.1.1 Transformer：AI革命的基石 029
2.1.2 Transformer的擴展與優(yōu)化模型 031
2.1.3 多模態(tài)大模型的崛起：人工智能的新前沿 033
2.2 語言數(shù)據(jù)與表示方法 035
2.2.1 語言數(shù)據(jù)的基礎表示：從獨熱編碼到詞袋模型 035
2.2.2 詞向量表示的演化：從Word2Vec到GloVe 037
2.2.3 Token化與語言建模：打開自然語言理解的大門 040
2.3 學習方式與技術突破 041
2.3.1 探索學習范式的多樣性：從傳統(tǒng)到創(chuàng)新 041
2.3.2 基于人類反饋的強化學習 044
2.3.3 規(guī)模法則：大模型發(fā)展的驅動力 045
2.3.4 涌現(xiàn)：生成式AI中的關鍵現(xiàn)象 047
2.3.5 大模型驅動的社會模擬：以斯坦福小鎮(zhèn)為例 049

3 AIGC的挑戰(zhàn)與治理 053
3.1 生成式AI技術與挑戰(zhàn) 054
3.1.1 大模型幻覺：挑戰(zhàn)、原因與應對策略 054
3.1.2 大模型“三角難題”的權衡與挑戰(zhàn) 056
3.1.3 合成數(shù)據(jù)：AIGC創(chuàng)作的基石與隱憂 058
3.1.4 大模型的能耗挑戰(zhàn)與綠色發(fā)展 060
3.2 AIGC信息與安全 061
3.2.1 內容創(chuàng)作中的隱私與安全 061
3.2.2 AIGC的知識產權挑戰(zhàn)：法律與技術的平衡之道 063
3.2.3 虛假信息與越獄：AIGC時代的挑戰(zhàn)與應對 064
3.3 AIGC與社會發(fā)展 066
3.3.1 AIGC時代的職業(yè)技能革命：從文字創(chuàng)作到全新崗位 066
3.3.2 跨越技術門檻：AIGC賦能創(chuàng)作與數(shù)字鴻溝的平衡之道 068
3.3.3 大模型偏見與AIGC創(chuàng)作：挑戰(zhàn)與共創(chuàng)未來 069
3.3.4 AI時代的素養(yǎng)與能力：從作文到計算思維 070
3.3.5 AIGC時代的教育：禁用還是引導 071
3.3.6 AI對齊：目標、價值觀與利益的平衡之道 073
3.3.7 AIGC倫理挑戰(zhàn)與全球治理探索 074

4 如何與AI有效溝通：提示詞工程 076
4.1 與大模型高效溝通：從提問到提示工程 077
4.1.1 學會提問很重要 077
4.1.2 理解與利用大模型 078
4.1.3 提示與提示工程 080
4.2 提示詞工程技巧 082
4.2.1 思路與原則 082
4.2.2 優(yōu)化與提升 089
4.2.3 驗證與改進 096
4.3 BRIGHT法則 105
4.3.1 背景詞（background word） 105
4.3.2 角色詞（role word） 106
4.3.3 指令詞（instruction word） 106
4.3.4 引導詞（guided word） 106
4.3.5 啟發(fā)詞（heuristic word） 107
4.3.6 任務詞（task word） 107
4.3.7 舉例說明 107

5 AIGC賦能Python程序設計 111
5.1 G-KEEP-ART方法論 112
5.2 G-KEEP-ART方法論實踐 114
5.2.1 明目標，繪藍圖 114
5.2.2 分層次，列清單 115
5.2.3 細解答，舉實例 119
5.2.4 行于實，踐于知 132
5.2.5 活應用，妙理通 135
5.2.6 學需測，記方深 141
5.2.7 學為用，知轉能 145
5.3 人工智能賦能程序設計 148
5.3.1 基于大模型的Python程序入門優(yōu)勢 148
5.3.2 未來展望：人工智能賦能編程教育 149

6 利用AIGC進行數(shù)據(jù)分析 150
6.1 AIGC賦能數(shù)字素養(yǎng)提升 151
6.1.1 數(shù)據(jù)素養(yǎng)：驅動創(chuàng)新與進步的核心力量 151
6.1.2 數(shù)據(jù)分析：提升數(shù)據(jù)素養(yǎng)的關鍵能力 152
6.1.3 為什么使用大模型進行數(shù)據(jù)分析？ 153
6.2 數(shù)據(jù)準備與初步分析 154
6.2.1 數(shù)據(jù)分析準備 154
6.2.2 數(shù)據(jù)導入與預處理 155
6.2.3 數(shù)據(jù)理解與探索性分析 160
6.3 深入分析與可視化呈現(xiàn) 167
6.3.1 特征工程 167
6.3.2 假設檢驗 171
6.3.3 時間序列分析 176
6.3.4 可視化 183

7 跟著AIGC自學數(shù)學與機器學習 187
7.1 機器學習的數(shù)學基礎 188
7.1.1 為什么利用AIGC賦能數(shù)學 188
7.1.2 如何利用AIGC賦能數(shù)學：以微積分為例 189
7.2 機器學習基礎 196
7.2.1 什么是機器學習 196
7.2.2 機器學習的學習方式 197
7.2.3 機器學習下的四類問題 198
7.2.4 監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習流程 200
7.3 大模型賦能下的機器學習 201
7.3.1 為何要用大模型學習機器學習 201
7.3.2 詢問學習算法的前置知識 202
7.3.3 一步一步“聊”懂算法原理與代碼 204
7.3.4 問出算法的步驟 208
7.3.5 小學生能懂的機器學習 213

8 AIGC賦能案例 216
8.1 AIGC賦能科技論文寫作 217
8.1.1 四大原則 217
8.1.2 初探：從選題到大綱撰寫 219
8.1.3 深耕：從正文撰寫到成果優(yōu)化 226
8.2 AIGC賦能金融數(shù)據(jù)分析 235
8.2.1 金融數(shù)據(jù)的獲取與分析 235
8.2.2 股票價格預測 239
8.2.3 投資組合優(yōu)化分析 242
8.3 AIGC賦能創(chuàng)建AI智能體 257
8.3.1 與大模型的協(xié)同創(chuàng)作 257
8.3.2 智能體開發(fā)全流程示例 257
8.3.3 對話開發(fā)的啟示 273

附錄 殊途同歸：大模型的演進 274