具体描述
本书是在总结高职高专院校管理学教学经验的基础上，从高职高专管理类专业的培养目标出发，理论联系实际，突出管理原理的实际训练。它既可以作为高职高专院校教材，也可以作为企业内部培训的参考资料。本书深入浅出，案例丰富，每章后均附有案例分析题、实验实训题，以供读者使用。
本书分十章。第一章和第二章主要阐述管理的涵义和特征、管理系统的构成、管理者的素质、管理学的形成和发展；第三到第九章，以管理者的基本职能为主线来展开分析和讨论，分别阐明各项基本职能的概念、内容、特点、方法及其创新等。第十章主要阐明企业与企业管理的基本概念，介绍了企业管理制度的特征，分析了企业管理的环境、要素和发展趋势。目的是使高职高专学生初步了解企业管理的基本内容，为以后走向企业岗位和进一步学习打好一定的理论基础。
科技之光：人工智能的演进与未来图景 本书简介 在信息技术浪潮席卷全球的今天，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已不再是科幻小说中的遥远构想，而是深刻改变我们生活、工作乃至社会结构的核心驱动力。本书旨在为读者提供一幅全面而深入的AI画卷，系统梳理其理论基石、关键技术、发展历程、前沿应用及其可能带来的深远社会影响。我们坚信，理解AI的本质及其发展轨迹，是身处信息时代的每一个思考者、决策者和实践者所必须具备的素养。 第一部分：人工智能的哲学思辨与理论溯源 第一章：何为“智能”？从图灵测试到强弱AI之辨 本章将带领读者回归人工智能的哲学根源。我们首先探讨人类对“智能”这一概念的千年追问，从笛卡尔的二元论到现代认知科学的视角，解析智能的本质特征——学习、推理、感知、理解和创造。随后，本书将重点阐述人工智能领域的开山鼻祖阿兰·图灵的贡献，深入剖析图灵测试（Turing Test）的理论意义与局限性。我们将细致区分“弱人工智能”（Narrow AI，专注于特定任务）与“强人工智能”（General AI，具备人类同等甚至超越人类的通用认知能力）的定义与技术鸿沟。同时，也会讨论塞尔的“中文屋”论证等经典哲学悖论，引导读者思考机器是否真的能够“理解”而非仅仅“模拟”智能。 第二章：符号主义、联结主义与概率论的交汇 人工智能的发展历程并非一帆风顺，而是几种核心思想流派不断碰撞、融合的结果。本章将详细介绍早期主导的“符号主义”（Symbolic AI），即基于逻辑推理和知识表示的方法，阐述其在专家系统时代的重要地位及其在处理不确定性问题上的瓶颈。紧接着，我们将引入“联结主义”（Connectionism），即神经网络的基础架构，追溯其从感知机（Perceptron）到多层网络的发展脉络。更重要的是，我们将探讨概率论和统计学如何成为现代AI的底层支柱，特别是贝叶斯网络和马尔可夫链等工具，如何为AI系统提供了处理现实世界复杂性和不确定性的数学框架。 第二部分：深度学习的革命与核心技术解析 第三章：神经网络的复兴：从反向传播到深度学习的崛起 深度学习是近年来AI领域最引人注目的突破。本章将详细揭示其成功的关键——深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）。我们将深入剖析“反向传播算法”（Backpropagation）如何有效地训练深层网络，以及激活函数（如ReLU, Sigmoid）在引入非线性特性中的作用。随后，本书将系统介绍构成现代AI工具箱的几大核心网络结构： 1. 卷积神经网络（CNN）： 侧重于图像识别、目标检测领域的突破，解释卷积层、池化层和全连接层的内在机制。 2. 循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM/GRU）： 聚焦于序列数据处理，如自然语言、时间序列预测，并解析长短期记忆网络（LSTM）如何解决梯度消失问题。 3. 生成对抗网络（GAN）： 探讨生成模型的前沿，描述生成器和判别器之间的“博弈”过程，及其在图像生成、数据增强中的强大能力。 第四章：无监督学习、强化学习与大模型时代 本章将视野拓展至监督学习之外的AI范式。无监督学习部分，我们将探讨聚类算法（如K-Means）和降维技术（如PCA、t-SNE）在数据探索和特征提取中的应用。强化学习（RL）部分，我们将详细介绍马尔可夫决策过程（MDP）、Q-Learning、深度Q网络（DQN）以及策略梯度方法，展示AI系统如何通过与环境交互、试错来学习最优行为策略，特别是在复杂控制和博弈领域的卓越表现。最后，我们将预告当前科技热点——Transformer架构和大规模预训练模型（如LLMs）的底层逻辑，阐明它们如何通过自注意力机制（Self-Attention）重塑了自然语言处理的格局。 第三部分：跨界融合与前沿应用领域 第五章：感知世界的魔力：计算机视觉与信号处理 计算机视觉（Computer Vision, CV）是AI实现“看”世界能力的核心。本章将聚焦于图像与视频数据的处理。内容涵盖图像的数字化表示、特征提取、经典识别流程，以及深度学习在以下领域的最新进展：人脸识别、自动驾驶中的环境感知（语义分割、实例分割）、医学影像分析（辅助诊断）。此外，我们还将讨论语音识别（Speech Recognition）和自然语言理解（NLU）中的声学模型与语言模型是如何协同工作的，揭示AI如何“听懂”人类的语言。 第六章：理解与创造：自然语言处理（NLP）的前沿 NLP是衡量通用AI水平的重要标尺。本章将系统梳理从词向量（Word Embeddings）到上下文表示的演进。重点内容包括：机器翻译的质量提升、情感分析、文本摘要、问答系统（QA Systems）的构建。特别是，我们将深入分析大型语言模型（LLMs）的“涌现能力”（Emergent Abilities），探讨提示工程（Prompt Engineering）作为一种新的人机交互范式，如何最大化释放模型的潜力，以及它们在代码生成、知识检索和创意写作中扮演的角色。 第七章：AI驱动的决策与优化 本书的此部分将探讨AI在复杂系统管理中的应用。内容涵盖：利用预测性分析优化供应链、金融市场的量化交易策略、个性化推荐系统的算法设计（协同过滤与深度学习推荐模型）、以及在能源网格、交通流量控制等领域利用强化学习进行实时动态优化。我们还将介绍AI在科学研究中的赋能作用，例如蛋白质结构预测（如AlphaFold）和新材料的发现。 第四部分：挑战、伦理与人类的未来 第八章：AI系统的可靠性、安全与可解释性 随着AI系统被部署到关键领域，其鲁棒性和透明度变得至关重要。本章将深入探讨AI的“黑箱”问题，介绍可解释性人工智能（Explainable AI, XAI）的技术，如LIME和SHAP值，以增强人类对模型决策过程的信任。同时，我们将分析对抗性攻击（Adversarial Attacks）对深度学习模型的威胁，并讨论如何构建更具防御性的AI系统，确保其在面对恶意输入时的稳定性。 第九章：人工智能的社会责任与治理框架 人工智能的飞速发展带来了深刻的伦理和社会挑战。本章将聚焦于偏见与公平性（Bias and Fairness），分析训练数据中的固有偏见如何被模型放大，并讨论去偏见的技术方案。此外，本书将探讨AI在就业市场、隐私保护（差分隐私）以及自主武器系统等敏感领域引发的伦理困境。最后，我们将审视全球各国和国际组织在AI治理方面的探索，展望构建负责任、以人为本的AI生态系统的未来路径。 结语：迈向通用人工智能的星辰大海 本书的结语将是对未来图景的展望，总结当前技术瓶颈，并探讨实现真正通用人工智能（AGI）可能需要的跨学科突破，以及人类在与超级智能共存时代中需要准备的心态和策略。 本书特色： 理论深度与应用广度兼顾： 既详述了反向传播、Transformer等核心算法的数学原理，又结合自动驾驶、LLMs等实际案例进行阐释。 历史脉络清晰： 完整勾勒了从符号主义到联结主义，再到深度学习的演进路线图。 面向未来： 重点剖析了强化学习、生成模型和AI伦理治理等当前最热门的研究方向。 本书是计算机科学、工程学、数据科学专业的学生，以及所有希望深入理解和驾驭新一轮科技革命的专业人士和决策者的理想读物。
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