pengxiao
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第二篇和第三篇增加模态全景表，展示从感知(1D→2D→3D)到 认知(生成→行动→决策)的六大数据模态演进。章节顺序不变。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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目录
上篇：原理与技术
第一篇：导论与理论框架
- 第1章 AI发展历程与范式演进 — 从Amazon Go到Scaling Law
- 第2章 设计人工智能的理论框架 — 函数式视角、模态全景与MLP基础
第二篇：感知智能——理解世界
现代AI处理的核心是数据模态——信息的表征形式。第3-8章围绕六大数据模态展开：从感知（1D→2D→3D）到认知（生成→行动→决策），逐步揭示AI如何从"理解世界"走向"改造世界"。
| 模态 | 数据维度 | 输入形式 | 模型演进（小→大） | 设计应用 |
|---|---|---|---|---|
| 一维：文本与序列 | 1D | Token序列 | RNN → LSTM → BERT → GPT-4 | 设计文本生成、用户评论分析、趋势预测 |
| 二维：图像与视觉 | 2D | 像素矩阵 | LeNet → ResNet → ViT → SAM | 图像分类、目标检测、风格迁移、设计评估 |
| 三维：空间与几何 | 3D | 3D坐标集 | PointNet → DGCNN → Point Transformer | 三维重建、空间分析、建筑设计、数字孪生 |
- 第3章 一维数据——序列与文本 — 从RNN到大语言模型
- 第4章 二维数据——图像与视觉 — 从CNN到大视觉模型
- 第5章 三维数据——空间与3D — 从PointNet到空间智能
第三篇：认知智能——改造世界
感知智能让AI"看懂"世界，认知智能让AI"改变"世界。生成突破感知的局限——不仅理解，还能创造；行动序列整合所有能力——感知、规划、执行形成闭环；决策序列将感知转化为行动策略——在环境中做出最优选择。
| 模态 | 数据维度 | 输入形式 | 模型演进（小→大） | 设计应用 |
|---|---|---|---|---|
| 生成 | 创造性输出 | 噪声/条件 | VAE → GAN → Diffusion → Sora | AIGC设计、概念生成、风格迁移、设计探索 |
| 行动序列 | 多步行动 | 目标→计划→执行 | ReAct → Toolformer → AutoGPT | 智能设计助手、自动化工作流、多Agent协作 |
| 决策序列 | 时序决策 | 状态→动作映射 | Q-Learning → DQN → PPO → AlphaGo | 布局优化、参数调优、自适应设计 |
- 第6章 生成式AI——从创造到智能生成 — 从VAE/GAN到Diffusion
- 第7章 AI Agent——从执行到自主 — 从规则系统到LLM Agent
- 第8章 强化学习——从决策到对齐 — 从Q-Learning到RLHF
下篇：设计领域应用
第四篇：数字媒体设计
- 第9章 数字媒体设计 — 视觉设计与交互设计
第五篇：工业与产品设计
- 第10章 工业与产品设计 — 概念设计、优化与制造
第六篇：环境与景观设计
- 第11章 环境与景观设计 — 室内设计与景观设计
第七篇：城市与生态规划设计
- 第12章 城市与生态规划设计 — 城市分析、规划与生态
附录
- 附录1：计算机基础与编程环境
- 附录2：Vibe Coding与工具链
- 附录3：学术论文撰写工作流
- 附录4：网络、网站与在线可视化
- 附录5：在线学习资源
- 附录6：其他资源
- 附录7：参考文献
- 附录8：关键术语表