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将《设计人工智能：基础与应用》拆分为 38 个 Markdown 文件， 按 11 个部分（上篇6部分+下篇5部分）+ 3 个附录组织。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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**作者**：CC4SI项目组 **版本**：v1.0.0 **更新日期**：2026年4月
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全书目录
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### [上篇：原理与技术](part1-principles/)
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# [第一部分：导论](01-introduction/01-introduction.md)
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建立读者对人工智能的宏观认知，介绍AI的发展历程和技术范式演进。
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> •[第1章 AI发展历程](01-introduction/01-introduction.md#第1章-ai发展历程)
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oAmazon Go案例：技术融合
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oAI赋能的时间线：2016-2024
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oAI四大赛道：AIGC、Agent、AI4S、AIED
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o设计领域AI应用趋势
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## [第2章 AI范式演进](01-introduction/01-introduction.md#第2章-ai范式演进)
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o从规则系统到大模型的三次范式演进
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o万能逼近定理与神经网络基础
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o神经网络技术栈全景
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oScaling Law与模型规模效应
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# [第二部分：数学与编程基础](02-foundations/02-foundations.md)
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从函数式视角理解AI，介绍神经网络的基本原理和Python编程工具。
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> •[第3章 函数式AI视角](02-foundations/02-foundations.md#第3章-函数式ai视角)
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o"Functions Describe the World"核心理念
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o从Excel到神经网络的演进逻辑
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o函数组合与层级抽象
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o数据驱动 vs 规则驱动
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> •[第4章 多层感知机](02-foundations/02-foundations.md#第4章-多层感知机)
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oMLP结构与前向传播
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o激活函数：Sigmoid、ReLU、Softmax
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o损失函数与优化
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o反向传播原理
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# [第三部分：计算机视觉原理](03-computer-vision/03-computer-vision.md)
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深入讲解计算机视觉的核心技术CNN，以及目标检测和语义分割的基本原理。
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[第5章 CNN基础原理](03-computer-vision/03-computer-vision.md#第5章-cnn基础原理)
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o为什么需要CNN：局部连接与权重共享
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o卷积、激活、池化三大组件
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oCNN vs MLP的区别与联系
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o经典网络架构：LeNet、AlexNet、VGG、ResNet
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[第6章 目标检测](03-computer-vision/03-computer-vision.md#第6章-目标检测)
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o从分类到检测的跃迁
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oTwo-Stage vs One-Stage检测器
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oYOLO系列演进与技术原理
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o评估指标：IoU、mAP、COCO数据集
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## [第7章 语义分割与空间分析](03-computer-vision/03-computer-vision.md#第7章-语义分割与空间分析)
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o图像分析层级：Pixel/patch/Object-Level
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o语义分割 vs 实例分割
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o分割网络架构：FCN、U-Net、DeepLab
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o空间分析应用场景
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# [第四部分：Transformer与大模型](04-transformer/04-transformer.md)
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介绍革命性的Transformer架构和大语言模型的核心技术。
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## [第8章 注意力机制](04-transformer/04-transformer.md#第8章-注意力机制)
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oSelf-Attention的动机与原理
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oQ、K、V计算过程
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oMulti-Head Attention多头注意力
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oPositional Encoding位置编码
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oSelf-Attention vs CNN对比
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## [第9章 Transformer架构](04-transformer/04-transformer.md#第9章-transformer架构)
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oEncoder-Decoder结构详解
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oEncoder层：Self-Attention + FFN
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oDecoder层：Masked + Cross-Attention
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o残差连接与层归一化
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oToken处理流程
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## [第10章 大语言模型技术](04-transformer/04-transformer.md#第10章-大语言模型技术)
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o从Transformer到ChatGPT的演进
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o预训练与微调范式
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oRAG检索增强生成原理
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oRLHF人类反馈强化学习
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oPrompt工程基础
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# [第五部分：生成式AI](05-generative-ai/05-generative-ai.md)
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讲解生成模型的发展脉络和Diffusion模型的核心技术。
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## [第11章 生成模型演进](05-generative-ai/05-generative-ai.md#第11章-生成模型演进)
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o自编码器AE与变分自编码器VAE
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o生成对抗网络GAN原理
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oDiffusion扩散模型：前向与反向过程
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oStable Diffusion架构解析
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## [第12章 AIGC工具与技术](05-generative-ai/05-generative-ai.md#第12章-aigc工具与技术)
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oControlNet：精确条件控制
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oLoRA高效微调技术
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oComfyUI模块化工作流
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o版权与伦理问题
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# [第六部分：AI Agent](06-agent/06-agent.md)
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探讨AI Agent的架构、具身智能和自主决策技术。
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## [第13章 AI Agent架构](06-agent/06-agent.md#第13章-ai-agent架构)
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o从规则系统到LLM-based Agent
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oAgent核心组件：感知、规划、记忆、工具
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oChain of Thought推理链
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oReAct推理行动模式
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o单Agent vs 多Agent协作
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## [第14章 具身智能](06-agent/06-agent.md#第14章-具身智能)
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o具身智能的概念与特点
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o数字孪生与物理世界交互
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o强化学习基础与Gymnasium环境
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o虚拟到真实的迁移挑战
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## [第15章 协作与协议](06-agent/06-agent.md#第15章-协作与协议)
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oMCP模型上下文协议
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oHITL人机协作模式
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oAgent落地挑战与解决方向
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# [下篇：设计领域应用](part2-applications/)
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## [第七部分：数字媒体设计](07-digital-media/07-digital-media.md)
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AI在数字媒体创作中的应用，包括视觉设计、交互设计和内容生成。
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### [第16章 视觉设计与AIGC](07-digital-media/07-digital-media.md#第16章-视觉设计与aicgc)
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o图像生成与风格迁移
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oLogo与图标设计
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o品牌视觉系统生成
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o案例分析
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### [第17章 交互设计](07-digital-media/07-digital-media.md#第17章-交互设计)
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o用户界面生成
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o交互原型自动化
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o用户体验分析
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o案例分析
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## [第八部分：环境设计](08-environmental-design/08-environmental-design.md)
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AI在室内设计、景观设计等环境设计领域的应用。
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### [第18章 室内设计](08-environmental-design/08-environmental-design.md#第18章-室内设计)
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o平面图智能生成
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o家具布局优化
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o材质与风格推荐
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oVR/AR预览
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o案例分析
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### [第19章 景观设计](08-environmental-design/08-environmental-design.md#第19章-景观设计)
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o场地分析与评估
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o植被配置优化
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o景观元素生成
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o生态效益模拟
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o案例分析
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## [第九部分：工业设计](09-industrial-design/09-industrial-design.md)
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AI在产品设计、造型优化和制造准备中的应用。
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### [第20章 产品造型设计](09-industrial-design/09-industrial-design.md#第20章-产品造型设计)
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o概念草图生成
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o三维建模辅助
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o形态优化
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o案例分析
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### [第21章 设计优化与制造](09-industrial-design/09-industrial-design.md#第21章-设计优化与制造)
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o结构优化（拓扑优化）
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o材料选择
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o可制造性分析
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o案例分析
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## [第十部分：城市设计](10-urban-design/10-urban-design.md)
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AI在城市规划、空间分析和城市管理中的应用。
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### [第22章 城市空间分析](10-urban-design/10-urban-design.md#第22章-城市空间分析)
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o遥感影像分析
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o城市形态识别
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o人口与活动分析
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o案例分析
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### [第23章 规划设计与评估](10-urban-design/10-urban-design.md#第23章-规划设计与其评估)
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o用地规划生成
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o交通网络优化
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o公共设施布局
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o规划方案评估
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o案例分析
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## [第十一部分：生态设计](11-ecological-design/11-ecological-design.md)
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AI在生态保护、环境治理和可持续发展中的应用。
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### [第24章 生态分析与评估](11-ecological-design/11-ecological-design.md#第24章-生态分析与评估)
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o生态系统服务评估
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o生物多样性分析
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o环境质量监测
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o案例分析
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### [第25章 生态规划与修复](11-ecological-design/11-ecological-design.md#第25章-生态规划与修复)
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o生态源地识别
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o生态网络构建
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o修复方案优化
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o案例分析
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[附录](appendix/)
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[附录A：编程工具与资源](appendix/tools.md)
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Python环境配置
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深度学习框架
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AIGC工具链
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Agent开发框架
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在线学习资源
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[附录B：参考文献](appendix/references.md)
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基础理论论文
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计算机视觉论文
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Transformer与大模型论文
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生成式AI论文
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AI Agent论文
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设计AI应用论文
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推荐书籍与在线资源
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[附录C：关键术语表](appendix/glossary.md)
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中英文术语对照
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按章节索引
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学习路径建议
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面向设计专业学生
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上篇选读：01 → 02 → 05 → 06\
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下篇重点：根据专业方向选择\
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附录：工具资源
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# 面向技术实现者
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上篇系统学习：全部章节\
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下篇按需学习：了解应用场景\
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附录：工具资源 + 参考文献
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# 面向研究者
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上篇重点：02 → 03 → 04\
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下篇选读：关注前沿应用\
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附录：参考文献
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# 核心概念索引
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概念 相关章节 英文术语
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生成式AI 01, 11, 12, 16 AIGC
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智能体 01, 13, 14, 15 AI Agent
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卷积神经网络 05, 06, 07 CNN
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||||
注意力机制 08, 09, 10 Self-Attention
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||||
大语言模型 10, 15 LLM
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||||
扩散模型 11, 12, 16 Diffusion
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||||
具身智能 14 Embodied AI
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检索增强生成 10, 15 RAG
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||||
人类反馈强化学习 10 RLHF
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模型上下文协议 15 MCP
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人机协作 15 HITL
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# 内容特色
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**原理先行**：上篇系统讲解AI核心技术原理
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**应用导向**：下篇聚焦五大设计领域的AI应用
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**案例驱动**：每个应用领域配有真实案例分析
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**工具支撑**：附录提供完整的工具与资源指南
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**中英双语**：专业术语保留英文，便于深入阅读
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# 版本历史
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**v1.0.0** (2026-04) - 初始版本发布
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**License**: CC BY-NC-SA 4.0
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Reference in New Issue
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