全书目录
每章以一个可运行作品组织学习：先做第一版，再用未知测试发现边界，理解原理后完成第二版。
计算与学习的基础
计算机怎样处理信息：从二进制到人工智能
在聊天软件中输入一句话，大模型可以继续生成文字；把摄像头对准物体，识别程序可以给出类别；向AI编程助手说明需求，它还可以生成一个网页。这些应用的功能不同，但在计算机内部，文字、图像、声音和程序都必须先表示为数字，处理器再按照程序完成运算。
02人工智能的发展历程：三次热潮与两次低谷
第1章已经建立 `AI_Project` 项目目录，并完成了字符编码工具。从本章开始，我们为班级AI应用系统增加功能模块。班级AI应用系统由一个本地网站、逐章增加的AI功能模块，以及后期可以接入的输入输出设备组成。本章开发的第一个功能模块是规则问答机器人，用于回答实训室开放时间、设备借用流程和账号重置方法等固定问题。
03机器怎样从数据中学习：数据、模型与训练
第2章的规则问答机器人只会执行开发者事先写好的条件。我们增加同义词，可以减少一部分漏答；继续增加规则，又会出现重复、冲突和顺序依赖。面对手写数字、商品图片、设备声音等变化很多的对象，人很难先列出所有判断规则。机器学习采用了另一种思路：不给程序写完每一种情况，而是提供带有答案的样本，让程序从样本中形成用于判断新输入的模型。
语言、视觉与内容生成
自然语言处理：从规则匹配到语义表示
第2章的规则问答机器人遇到“开放时间”可以回答，遇到“放学后还能去吗”却可能漏答。第3章说明，机器学习能够从样本中形成模型，不必由人写完所有判断条件。本章把这两条线连接起来：当输入变成人类日常使用的语言，计算机怎样从字面匹配走向对词语和句子关系的计算？
05计算机视觉：从像素到目标识别
走进实训室前，人能迅速看出操作台上放着几张信号卡：红色圆形表示停止，黄色三角形表示注意，蓝色方形表示可以继续。摄像头接收到的却不是“停止”或“注意”，而是一格格红、绿、蓝数值。光线变暗，纸张倾斜，手指遮住一角，或者画面中同时出现三张卡，数值都会改变。
06大语言模型：从词语预测到通用任务
在第4章，语言模块从已有资料中寻找相关条目；本章要让程序自己续写文字。输入“视觉模块在暗光条件下”，程序可能接出“需要人工复核”，也可能接出“仍然保证百分之百正确”。两个句子读起来都通顺，只有一个符合我们的测试记录。文字连贯与事实可靠，是两件必须分开检查的事。
人与AI协作完成任务
把任务说清楚：指令与迭代
“帮我做一个好看的AI主页。”把这句话交给两个AI编程助手，可能得到完全不同的页面：一个做成宣传海报，一个放入聊天框，另一个加入不能离线运行的动画。它们未必不听话，因为“好看”“AI主页”和“做一个”都没有说明具体用户、已有材料、必须功能和完成标准。
08让AI有据可依：上下文、引用与知识增强
班级AI应用系统主页上线后，同学最常问的是“创客空间今天几点关门”“视觉模块能不能直接控制设备”。如果只让生成模型凭预训练参数回答，它可能给出听起来合理的时间，也可能把教学模拟说成真实控制。第6章已经说明流畅不等于有依据，本章要把“依据”做成一套可检查的资料工程。
09AI怎样使用工具：代码、权限与测试
第8章的资料问答机能够查找材料、组织回答，却不能真正完成计算、生成文件或控制设备。即使回答中写着“已经保存网页”，项目目录里也可能什么都没有；即使给出一串乘法结果，数字也可能只是语言模型根据文本规律继续生成的。要让AI从“说明怎样做”走向“借助程序完成动作”，系统需要向它提供计算器、文件生成器、图像生成器等工具。
10AI智能体：多步任务、状态与停止条件
第9章中，我们每次选择一项任务，检查一个工具请求，再决定是否执行。整理一次值周记录却往往包含连续步骤：读取任务单，核对资料是否齐全，计算完成情况，生成摘要，保存草稿，最后等待负责人确认。如果每一步都要重新输入命令，AI只是一个被逐次操作的工具；如果系统能根据上一步结果选择下一步，它就开始具有智能体的工作方式。
工程应用、系统集成与责任
AI进入专业：工作流设计与验收
在课堂演示中，一条完整商品记录可以很快生成一张漂亮卡片。进入电商运营岗位后，输入可能来自采购表、图片目录和库存系统：商品名称写了简称，规格缺少单位，价格还是文本，图片来源没有记录，库存已经变化。即使AI写出流畅文案，运营人员也不能直接发布，因为商品事实、页面结构、库存状态、图片说明和禁写内容都需要分别核对。
12AI怎样连接设备：传感器、执行器与反馈
前面的班级AI系统都在网页和虚拟文件中工作。即使文案写错或流程停住，影响通常还留在屏幕里。当系统接入相机、按钮、指示灯和扬声器后，输入来自不断变化的现场，输出也会被人听见或看见。一次误判可能反复响铃，设备断开可能让页面仍显示“已提醒”，过时的信号还可能在几秒后触发错误动作。
13综合项目：开发信号卡智能提醒器
到第12章，我们已经做过字符编码、规则问答、图形分类、资料检索、图像检测、文本生成、AI辅助开发、资料问答、工具调用、智能体、专业工作流和现场控制。每个模块单独打开时都有清楚的输入、输出和测试，但把它们放进同一个作品后，新的问题会立即出现：视觉模块输出0.82，控制模块却按0—100判断；日志中的时间一个用秒，一个用毫秒；设备断开状态分别写成`offline`和`disconnected`；模块都显示绿色，整条任务仍没有完成。
14智能时代的公民：伦理、法律与我们的未来
第13章的信号卡智能提醒器已经能够集成、测试、发布和回退。现在出现一个比“能否运行”更重要的问题：能做出来的功能，是否都应该做、都可以发布？如果演示视频拍到未同意出镜的同学，分类功能准确也不能消除权利问题；如果海报由AI生成却没有标识，文字没有错也可能误导观看者；如果按钮造成不利结果却没有负责人和申诉入口，完整日志也不能自动承担责任。