第1章 緒論 1
1.1 人工智能與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)概述 1
1.1.1 人工智能的內涵與外延 1
1.1.2 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的內涵與特征 1
1.1.3 人工智能賦能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè) 2
1.2 數(shù)字經濟與新質生產力 2
1.2.1 數(shù)字經濟的興起與特征 2
1.2.2 數(shù)字經濟催生新質生產力 3
1.2.3 數(shù)字經濟賦能產業(yè)數(shù)字化轉型 4
1.3 人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的機遇與挑戰(zhàn) 5
1.3.1 技術進步帶來的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)機遇 5
1.3.2 產業(yè)變革孕育的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)機遇 5
1.3.3 倫理安全等問題帶來的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)挑戰(zhàn) 6
本章小結 8
思考題 8
實踐項目 8
第2章 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的基本理論和方法 9
2.1 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的內涵與特點 9
2.1.1 創(chuàng)新的內涵 9
2.1.2 創(chuàng)業(yè)的內涵 9
2.1.3 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的特點 10
2.2 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的經典理論 10
2.2.1 熊彼特的創(chuàng)新理論 11
2.2.2 德魯克的創(chuàng)業(yè)理論 11
2.2.3 萊斯的精益創(chuàng)業(yè)理論 12
2.3 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的過程與方法 12
2.3.1 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的過程 13
2.3.2 設計思維 14
2.3.3 商業(yè)模式畫布 15
2.3.4 敏捷開發(fā) 16
2.4 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的關鍵要素 16
2.4.1 創(chuàng)業(yè)團隊 17
2.4.2 商業(yè)模式 17
2.4.3 產品技術 17
2.4.4 資金支持 18
2.4.5 生態(tài)環(huán)境 18
本章小結 19
思考題 20
實踐項目 20
第3章 人工智能的基礎知識 21
3.1 人工智能的發(fā)展歷程 21
3.2 機器學習與深度學習 22
3.2.1 機器學習 22
3.2.2 深度學習 23
3.3 自然語言處理與計算機視覺 24
3.3.1 自然語言處理 24
3.3.2 計算機視覺 25
3.4 知識圖譜與專家系統(tǒng) 27
3.4.1 知識圖譜 27
3.4.2 專家系統(tǒng) 28
本章小結 30
思考題 30
實踐項目 31
第4章 人工智能賦能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè) 32
4.1 人工智能+產業(yè)升級 32
4.1.1 人工智能驅動產業(yè)升級的理論基礎 32
4.1.2 人工智能在各行業(yè)的應用與產業(yè)升級案例 33
4.1.3 人工智能驅動產業(yè)升級的關鍵策略 35
4.1.4 人工智能驅動產業(yè)升級的挑戰(zhàn)與對策 38
4.2 人工智能+商業(yè)模式創(chuàng)新 42
4.2.1 人工智能驅動商業(yè)模式創(chuàng)新的理論基礎 42
4.2.2 人工智能驅動的商業(yè)模式創(chuàng)新案例 43
4.2.3 人工智能驅動商業(yè)模式創(chuàng)新的關鍵策略 45
4.2.4 人工智能驅動商業(yè)模式創(chuàng)新的挑戰(zhàn)與對策 47
4.3 人工智能+用戶體驗優(yōu)化 49
4.3.1 人工智能驅動用戶體驗優(yōu)化的理論基礎 49
4.3.2 人工智能驅動的用戶體驗優(yōu)化案例 51
4.3.3 人工智能驅動用戶體驗優(yōu)化的關鍵策略 53
4.3.4 人工智能驅動用戶體驗優(yōu)化的挑戰(zhàn)與對策 53
4.4 人工智能+決策優(yōu)化 54
4.4.1 人工智能驅動決策優(yōu)化的理論基礎 54
4.4.2 人工智能驅動的決策優(yōu)化案例 55
4.4.3 人工智能驅動決策優(yōu)化的關鍵策略 56
4.4.4 人工智能驅動決策優(yōu)化的挑戰(zhàn)與對策 57
本章小結 57
思考題 57
實踐項目 58
第5章 大語言模型與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè) 59
5.1 大語言模型的原理與應用 59
5.1.1 大語言模型的基本原理 59
5.1.2 大語言模型的核心技術 60
5.1.3 大語言模型的應用場景 62
5.2 大語言模型在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)中的應用案例 63
5.2.1 智能客服與對話系統(tǒng) 63
5.2.2 內容創(chuàng)作與營銷 64
5.2.3 教育科技 66
5.2.4 法律科技 67
5.2.5 醫(yī)療健康 67
5.2.6 金融科技 70
5.2.7 創(chuàng)意產業(yè) 70
5.2.8 人力資源管理 73
5.2.9 智能制造 74
5.2.10 智慧城市 75
5.3 大語言模型的發(fā)展趨勢與挑戰(zhàn) 77
5.3.1 發(fā)展趨勢 77
5.3.2 挑戰(zhàn) 79
5.4 大語言模型對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的影響 80
5.4.1 降低創(chuàng)業(yè)門檻 80
5.4.2 創(chuàng)新模式的轉變 81
5.4.3 商業(yè)模式的重構 83
5.4.4 產業(yè)鏈和價值鏈的重塑 84
5.4.5 人才需求和就業(yè)市場的變化 85
5.4.6 創(chuàng)業(yè)融資和估值模式的變化 87
5.4.7 創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的全球化 88
5.4.8 創(chuàng)業(yè)文化和倫理的演變 89
5.4.9 創(chuàng)業(yè)教育的轉型 90
5.4.10 創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展 92
本章小結 93
思考題 94
實踐項目 94
第6章 大數(shù)據(jù)與算法驅動的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè) 95
6.1 大數(shù)據(jù)的特點與應用 95
6.1.1 大數(shù)據(jù)的定義與特征 95
6.1.2 大數(shù)據(jù)的來源 95
6.1.3 大數(shù)據(jù)處理技術 96
6.1.4 大數(shù)據(jù)的應用領域 96
6.1.5 大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn) 97
6.2 算法的類型與選擇 97
6.2.1 算法的定義和重要性 97
6.2.2 常見算法類型 97
6.2.3 算法選擇的考慮因素 99
6.2.4 算法優(yōu)化與集成 99
6.3 數(shù)據(jù)驅動的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)案例 100
6.3.1 零售業(yè)：沃爾瑪?shù)臄?shù)據(jù)驅動轉型 100
6.3.2 金融科技：螞蟻集團的普惠金融實踐 100
6.3.3 醫(yī)療健康：IBM Watson Health的人工智能診斷 101
6.3.4 智慧城市：新加坡的數(shù)據(jù)驅動城市管理 101
6.3.5 教育科技：Knewton的自適應學習平臺 101
6.3.6 農業(yè)科技：Climate Corporation的精準農業(yè)解決方案 102
6.4 數(shù)據(jù)安全與隱私保護 102
6.4.1 數(shù)據(jù)安全的主要威脅 103
6.4.2 數(shù)據(jù)安全保護措施 103
6.4.3 隱私保護的法律框架 103
6.4.4 隱私保護技術 103
6.4.5 數(shù)據(jù)倫理與責任 104
6.5 動手實踐：咖啡店選址分析 105
本章小結 108
思考題 109
實踐項目 109
第7章 算力賦能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè) 111
7.1 算力的內涵與發(fā)展趨勢 111
7.1.1 算力的定義與分類 111
7.1.2 算力的發(fā)展歷程 111
7.1.3 算力的發(fā)展趨勢 112
7.1.4 算力對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的影響 113
7.2 云計算與邊緣計算 114
7.2.1 云計算的概念與特征 114
7.2.2 云計算的服務模式與部署模式 114
7.2.3 云計算在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)中的應用 115
7.2.4 邊緣計算的概念與特征 115
7.2.5 邊緣計算在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)中的應用 116
7.2.6 云邊協(xié)同的未來趨勢 117
7.3 高性能計算與量子計算 118
7.3.1 高性能計算的概念與特點 118
7.3.2 高性能計算的關鍵技術 118
7.3.3 高性能計算在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)中的應用 119
7.3.4 量子計算的概念與特點 119
7.3.5 量子計算的關鍵技術 120
7.3.6 量子計算在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)中的應用 120
7.4 算力驅動的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)案例 121
7.4.1 案例1：螞蟻集團的金融云 121
7.4.2 案例2：地平線的邊緣計算 121
7.4.3 案例3：本源量子的量子計算云 121
7.5 算力驅動創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的挑戰(zhàn)與對策 122
7.5.1 技術壁壘 122
7.5.2 資金需求 122
7.5.3 市場教育 123
7.5.4 人才競爭 123
7.5.5 倫理和監(jiān)管 124
7.5.6 可持續(xù)發(fā)展 124
7.5.7 小結 124
本章小結 125
思考題 125
實踐項目 125
第8章 AIGC賦能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè) 126
8.1 AIGC技術概述 126
8.1.1 AIGC的定義與內涵 126
8.1.2 AIGC的發(fā)展歷程 126
8.1.3 AIGC的關鍵技術 128
8.2 AIGC在內容創(chuàng)作中的應用 128
8.2.1 智能寫作助手 128
8.2.2 智能新聞生成 129
8.2.3 智能文案創(chuàng)作 129
8.3 AIGC在產品設計與開發(fā)中的應用 132
8.3.1 智能Logo設計 132
8.3.2 智能UI設計 133
8.3.3 智能工業(yè)設計 133
8.4 AIGC驅動的新商業(yè)模式 135
8.4.1 智能定制服務 135
8.4.2 人工智能創(chuàng)作平臺 135
8.4.3 虛擬員工服務 136
8.4.4 人工智能游戲創(chuàng)作 136
8.5 AIGC的倫理與法律問題 137
8.5.1 內容真實性問題 137
8.5.2 知識產權問題 137
8.5.3 算法偏見問題 138
8.5.4 安全隱患問題 138
本章小結 139
思考題 139
實踐項目 139
第9章 人工智能賦能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實踐 140
9.1 人工智能賦能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)團隊組建 140
9.1.1 人工智能驅動的人才匹配 140
9.1.2 提示工程在團隊組建中的應用 142
9.1.3 人工智能輔助的遠程團隊協(xié)作 145
9.1.4 人工智能驅動的團隊表現(xiàn)分析 146
9.2 人工智能賦能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)商業(yè)計劃 147
9.2.1 市場分析與預測 147
9.2.2 財務規(guī)劃與預測 148
9.2.3 產品開發(fā)路線圖 149
9.2.4 商業(yè)模式創(chuàng)新 151
9.3 人工智能賦能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)融資策略 153
9.3.1 投資者匹配 153
9.3.2 智能盡職調查 154
9.3.3 智能估值 155
9.3.4 人工智能輔助的演示優(yōu)化 156
9.4 人工智能賦能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)風險管理 159
9.4.1 風險識別和評估 160
9.4.2 智能風險緩解策略 161
9.4.3 實時風險監(jiān)控和預警 163
9.4.4 人工智能輔助的危機管理 164
本章小結 165
思考題 165
實踐項目 166
第10章 大模型實現(xiàn)數(shù)字員工—一人創(chuàng)業(yè)時代 167
10.1 數(shù)字員工的概念與內涵 167
10.2 大模型在數(shù)字員工中的應用 168
10.3 數(shù)字員工的應用場景 170
10.4 Agent技術與數(shù)字員工 170
10.5 一人公司的創(chuàng)業(yè)模式 174
10.6 數(shù)字員工的發(fā)展趨勢與挑戰(zhàn) 176
本章小結 177
思考題 178
實踐項目 178
后記 179