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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>

appendix/glossary.md

@@ -0,0 +1,318 @@
+附录C：关键术语表
+
+本附录按章节整理书中涉及的关键中英文术语。
+
+## A
+
+  -------------------------------------------------------
+  中文               英文                          章节
+  ------------------ ----------------------------- ------
+  自编码器           Autoencoder, AE               11
+
+  注意力机制         Attention                     8
+
+  人类反馈强化学习   RLHF                          10
+
+  人工智能           AI, Artificial Intelligence   1
+
+  AI for Science     AI4S                          1
+
+  AI in Education    AIED                          1
+  -------------------------------------------------------
+
+## B
+
+  ----------------------------------
+  中文         英文           章节
+  ------------ -------------- ------
+  边界框       Bounding Box   6
+
+  生物多样性   Biodiversity   24
+  ----------------------------------
+
+## C
+
+  -------------------------------------------
+  中文           英文               章节
+  -------------- ------------------ ---------
+  卷积神经网络   CNN                5, 6, 7
+
+  卷积核         Kernel/Filter      5
+
+  因果推断       Causal Inference   \-
+
+  连通性         Connectivity       25
+
+  交叉熵         Cross Entropy      4
+  -------------------------------------------
+
+## D
+
+  -----------------------------------------
+  中文           英文                章节
+  -------------- ------------------- ------
+  扩散模型       Diffusion Model     11
+
+  数字孪生       Digital Twin        14
+
+  深度学习       Deep Learning       2
+
+  设计生成式AI   Generative Design   20
+  -----------------------------------------
+
+## E
+
+  ------------------------------------------
+  中文           英文                 章节
+  -------------- -------------------- ------
+  生态系统服务   Ecosystem Services   24
+
+  具身智能       Embodied AI          14
+
+  编码器         Encoder              9
+
+  解码器         Decoder              9
+  ------------------------------------------
+
+## F
+
+  ---------------------------------------------
+  中文       英文                        章节
+  ---------- --------------------------- ------
+  特征图     Feature Map                 5
+
+  前馈网络   FFN, Feed-Forward Network   2, 9
+
+  俯瞰       Foundation Model            \-
+  ---------------------------------------------
+
+## G
+
+  ---------------------------------------------
+  中文           英文               章节
+  -------------- ------------------ -----------
+  生成对抗网络   GAN                11
+
+  生成式AI       AIGC               1, 11, 16
+
+  梯度下降       Gradient Descent   4
+
+  图神经网络     GNN                2
+  ---------------------------------------------
+
+## H
+
+  -----------------------------------
+  中文     英文                章节
+  -------- ------------------- ------
+  HITL     Human-in-the-Loop   15
+
+  隐藏层   Hidden Layer        3
+
+  超参数   Hyperparameter      \-
+  -----------------------------------
+
+## I
+
+  -----------------------------------------
+  中文       英文                    章节
+  ---------- ----------------------- ------
+  交并比     IoU                     6
+
+  图像分类   Image Classification    6
+
+  实例分割   Instance Segmentation   7
+  -----------------------------------------
+
+## K
+
+  ---------------------------------
+  中文     英文              章节
+  -------- ----------------- ------
+  键       Key               8
+
+  核函数   Kernel Function   \-
+  ---------------------------------
+
+## L
+
+  -----------------------------------------
+  中文         英文                  章节
+  ------------ --------------------- ------
+  大语言模型   LLM                   10
+
+  损失函数     Loss Function         4
+
+  学习率       Learning Rate         4
+
+  LoRA         Low-Rank Adaptation   12
+
+  潜在空间     Latent Space          11
+  -----------------------------------------
+
+## M
+
+  --------------------------------------------
+  中文         英文                     章节
+  ------------ ------------------------ ------
+  多头注意力   Multi-Head Attention     8
+
+  多层感知机   MLP                      3, 4
+
+  多模态       Multimodal               10
+
+  MCP          Model Context Protocol   15
+
+  平均精度     mAP                      6
+  --------------------------------------------
+
+## N
+
+  --------------------------------------
+  中文           英文             章节
+  -------------- ---------------- ------
+  归一化         Normalization    9
+
+  神经网络       Neural Network   2
+
+  非极大值抑制   NMS              6
+  --------------------------------------
+
+## O
+
+  ---------------------------------------------
+  中文              英文                 章节
+  ----------------- -------------------- ------
+  目标检测          Object Detection     6
+
+  优化器            Optimizer            4
+
+  One-Stage检测器   One-Stage Detector   6
+  ---------------------------------------------
+
+## P
+
+  ---------------------------------------
+  中文       英文                  章节
+  ---------- --------------------- ------
+  位置编码   Positional Encoding   8
+
+  池化       Pooling               5
+
+  提示工程   Prompt Engineering    10
+
+  预训练     Pre-training          10
+
+  像素       Pixel                 7
+  ---------------------------------------
+
+## Q
+
+  ---------------------------
+  中文    英文         章节
+  ------- ------------ ------
+  查询    Query        8
+
+  Q学习   Q-Learning   14
+  ---------------------------
+
+## R
+
+  ------------------------------------------------------
+  中文           英文                             章节
+  -------------- -------------------------------- ------
+  RAG            Retrieval-Augmented Generation   10
+
+  ReAct          Reasoning + Acting               13
+
+  强化学习       RL, Reinforcement Learning       14
+
+  循环神经网络   RNN                              2
+
+  残差连接       Residual Connection              9
+
+  值             Value                            8
+
+  感受野         Receptive Field                  5
+  ------------------------------------------------------
+
+## S
+
+  -----------------------------------------------
+  中文             英文                    章节
+  ---------------- ----------------------- ------
+  Self-Attention   自注意力                8
+
+  语义分割         Semantic Segmentation   7
+
+  Scaling Law      缩放定律                2
+
+  Sigmoid          激活函数                4
+
+  Softmax          激活函数                4
+
+  境况             State                   14
+
+  潜变量           Latent Variable         11
+
+  支持向量机       SVM                     \-
+  -----------------------------------------------
+
+## T
+
+  --------------------------------------------
+  中文          英文                    章节
+  ------------- ----------------------- ------
+  Transformer   Transformer架构         9
+
+  拓扑优化      Topology Optimization   21
+
+  Token         令牌/词元               9
+
+  目标检测      Two-Stage Detector      6
+  --------------------------------------------
+
+## U
+
+  -------------------------------------------------------
+  中文           英文                              章节
+  -------------- --------------------------------- ------
+  万能逼近定理   Universal Approximation Theorem   2
+
+  U-Net          分割网络架构                      7
+  -------------------------------------------------------
+
+## V
+
+  --------------------------------------------------
+  中文              英文                      章节
+  ----------------- ------------------------- ------
+  VAE               Variational Autoencoder   11
+
+  向量数据库        Vector Database           10
+
+  视觉Transformer   Vision Transformer        5
+  --------------------------------------------------
+
+## W
+
+  ----------------------------------
+  中文       英文             章节
+  ---------- ---------------- ------
+  权重       Weight           3
+
+  权重共享   Weight Sharing   5
+
+  权重衰减   Weight Decay     \-
+  ----------------------------------
+
+## Y
+
+  -----------------------------------
+  中文    英文                 章节
+  ------- -------------------- ------
+  YOLO    You Only Look Once   6
+
+  -----------------------------------
+
+**更新日期**：2026年4月

appendix/references.md

@@ -0,0 +1,127 @@
+参考文献
+
+本部分整理教材中引用的论文、书籍和在线资源。
+
+论文
+
+# 基础理论
+
+4.  Universal Approximation Theorem (1989)
+
+    Scaling Laws for Neural Language Models (2020)
+
+# 计算机视觉
+
+6.  AlexNet (2012) - ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
+
+    ResNet (2015) - Deep Residual Learning for Image Recognition
+
+    YOLO (2016) - You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
+
+    U-Net (2015) - Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
+
+# Transformer与大模型
+
+10. Attention Is All You Need (2017)
+
+    BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers (2018)
+
+    GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners (2020)
+
+    Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback (2022)
+
+# 生成式AI
+
+14. Denoising Diffusion Probabilistic Models (2020)
+
+    High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models (2022)
+
+    ControlNet (2023)
+
+# AI Agent
+
+1.  LLM Powered Autonomous Agents (2023)
+
+2.  ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models (2022)
+
+3.  
+
+# 书籍
+
+5.  深度学习
+
+6.  Deep Learning (Ian Goodfellow et al.)
+
+7.  Neural Networks and Deep Learning (Michael Nielsen)
+
+8.  强化学习
+
+9.  Reinforcement Learning: An Introduction (Sutton & Barto)
+
+10. 
+
+# 在线资源
+
+12. 课程
+
+13. CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
+
+14. Fast.ai Practical Deep Learning for Coders
+
+## 工具文档
+
+16. PyTorch: https://pytorch.org/docs/
+
+17. Ultralytics YOLO: https://docs.ultralytics.com/
+
+18. LangChain: https://python.langchain.com/
+
+## 博客
+
+20. Lil'Log (Lilian Weng): https://lilianweng.github.io/
+
+21. The Illustrated Transformer: https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/
+
+22. 
+
+# 设计AI相关
+
+## 学术期刊
+
+25. Landscape and Urban Planning
+
+26. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science
+
+27. Automation in Construction
+
+## 会议
+
+29. CAAD Futures
+
+30. ACADIA
+
+31. eCAADe
+
+32. 
+
+# 数据集
+
+## 计算机视觉
+
+35. ImageNet
+
+36. COCO (Common Objects in Context)
+
+37. MNIST
+
+## 空间数据
+
+39. OpenStreetMap
+
+40. 路网数据、POI数据等
+
+# 许可说明
+
+部分内容引用自公开资源，遵循相应许可协议使用。
+
+**最后更新**：2026年4月

appendix/tools.md

@@ -0,0 +1,207 @@
+附录A：编程工具与资源
+
+本附录整理AI学习和实践所需的编程工具、框架和资源。
+
+# Python环境配置
+
+## Anaconda/Miniconda
+
+  -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
+  工具          大小             特点             下载地址
+  ------------- ---------------- ---------------- -----------------------------------------------------------------
+  Anaconda      \~500MB          预装常用库       [anaconda.com](https://www.anaconda.com/download)
+
+  Miniconda     \~50MB           精简安装         [docs.conda.io](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html)
+  -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
+
+## 安装步骤
+
+\# 1. 下载并安装Miniconda\
+\# 2. 创建虚拟环境\
+conda create -n ai-env python=3.10\
+\
+\# 3. 激活环境\
+conda activate ai-env\
+\
+\# 4. 安装核心库\
+pip install torch torchvision numpy pandas scipy
+
+# 深度学习框架
+
+## PyTorch
+
+`pip`` install torch ``torchvision`` ``torchaudio`
+
+**特点**： - 动态计算图 - 研究友好 - 广泛的社区支持
+
+**资源**： - [官方文档](https://pytorch.org/docs/) - [中文教程](https://pytorch.zhangxiann.com/)
+
+## TensorFlow
+
+`pip`` install ``tensorflow`
+
+**特点**： - 生产部署优化 - Keras高级API - 跨平台支持
+
+# 计算机视觉工具
+
+OpenCV
+
+`pip`` install ``opencv``-python`
+
+**功能**：图像处理、视频分析
+
+Ultralytics YOLO
+
+`pip`` install ``ultralytics`
+
+**功能**：目标检测、实例分割
+
+**使用示例**：
+
+`from`` ``ultralytics`` ``import`` YOLO`\
+\
+`model ``=`` YOLO(``'yolov8n.pt'``)`\
+`results ``=`` model(``'image.jpg'``)`
+
+# AIGC工具链
+
+## Stable Diffusion
+
+**WebUI**：[Automatic1111](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui)
+
+**ComfyUI**：[GitHub](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI)
+
+**API调用**：
+
+`from`` diffusers ``import`` ``StableDiffusionPipeline`\
+\
+`pipe ``=`` StableDiffusionPipeline.from_pretrained(``"runwayml/stable-diffusion-v1-5"``)`\
+`image ``=`` ``pipe(``"a photo of an astronaut riding a horse on mars"``).images[``0``]`
+
+## ControlNet
+
+`from`` diffusers ``import`` ``StableDiffusionControlNetPipeline`\
+\
+`controlnet`` ``=`` ControlNetModel.from_pretrained(``"lllyasviel/sd-controlnet-canny"``)`\
+`pipe ``=`` StableDiffusionControlNetPipeline.from_``pretrained(``"runwayml/stable-diffusion-v1-5"``, ``controlnet``=``controlnet``)`
+
+## Midjourney
+
+**平台**：Discord **文档**：[docs.midjourney.com](https://docs.midjourney.com/)
+
+# Agent开发框架
+
+## LangChain
+
+`pip`` install ``langchain`` ``langchain-openai`
+
+**功能**：LLM应用开发框架
+
+**核心组件**： - Models：LLM接口 - Prompts：提示管理 - Chains：链式调用 - Agents：智能体 - Memory：记忆管理
+
+LangGraph
+
+`pip`` install ``langgraph`
+
+**功能**：状态机式Agent开发
+
+LlamaIndex
+
+`pip`` install llama-index`
+
+**功能**：数据索引与检索（RAG）
+
+# 开发工具
+
+VSCode
+
+**AI开发常用插件**： - Python - Pylance - Jupyter - Copilot
+
+## Cursor
+
+**特点**：AI原生IDE **网址**：[cursor.com](https://cursor.com/)
+
+## Jupyter Lab
+
+`pip`` install ``jupyterlab`\
+`jupyter`` lab`
+
+# 在线学习资源
+
+## 课程
+
+  --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
+  名称                平台                    链接
+  ------------------- ----------------------- ------------------------------------------------------------------------------------------------------
+  CS231n              Stanford                [cs231n.stanford.edu](http://cs231n.stanford.edu/)
+
+  Fast.ai             fast.ai                 [course.fast.ai](https://course.fast.ai/)
+
+  吴恩达深度学习      Coursera                [coursera.org/specializations/deep-learning](https://www.coursera.org/specializations/deep-learning)
+  --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
+
+## 博客与文档
+
+1.  [Lil'Log](https://lilianweng.github.io/) - AI深度文章
+
+    [The Illustrated Transformer](https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/)
+
+    [Distill.pub](https://distill.pub/) - 可视化论文
+
+## 数据集
+
+  -------------------------------------------------------------------------------------------------------
+  数据集                     内容                   链接
+  -------------------------- ---------------------- -----------------------------------------------------
+  ImageNet                   图像分类               [image-net.org](https://www.image-net.org/)
+
+  COCO                       目标检测               [cocodataset.org](https://cocodataset.org/)
+
+  OpenStreetMap              地图数据               [openstreetmap.org](https://www.openstreetmap.org/)
+  -------------------------------------------------------------------------------------------------------
+
+# 模型资源
+
+## Hugging Face
+
+**网址**：[huggingface.co](https://huggingface.co/)
+
+**功能**： - 模型仓库 - 数据集 - Spaces在线演示
+
+## 常用模型
+
+  -----------------------------------------------------------------------------
+  任务         推荐模型              Hugging Face ID
+  ------------ --------------------- ------------------------------------------
+  文生图       Stable Diffusion XL   stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0
+
+  目标检测     YOLOv8                Ultralytics
+
+  语义分割     SAM                   segment-anything
+
+  大语言模型   Llama 3               meta-llama/Meta-Llama-3-8B
+  -----------------------------------------------------------------------------
+
+# 硬件资源
+
+## 云平台
+
+  ----------------------------------------
+  平台               特点       适合场景
+  ------------------ ---------- ----------
+  Google Colab       免费GPU    学习实验
+
+  Kaggle Notebooks   免费GPU    竞赛
+
+  AutoDL             按时计费   中期项目
+
+  阿里云PAI          国内稳定   生产部署
+  ----------------------------------------
+
+## 本地GPU
+
+推荐配置： - GPU：RTX 3060 (12GB) 或更高 - 内存：16GB+ - 存储：至少100GB SSD
+
+# 最后更新
+
+2026年4月