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(nèi)涵與外延 1
1.1.2 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的內(nèi)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(jīng)濟(jì)與新質(zhì)生產(chǎn)力 2
1.2.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的興起與特征 2
1.2.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)催生新質(zhì)生產(chǎn)力 3
1.2.3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 4
1.3 人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的機(jī)遇與挑戰(zhàn) 5
1.3.1 技術(shù)進(jìn)步帶來的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)機(jī)遇 5
1.3.2 產(chǎn)業(yè)變革孕育的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)機(jī)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(jié) 8
思考題 8
實(shí)踐項(xiàng)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(nèi)涵與特點(diǎn) 9
2.1.1 創(chuàng)新的內(nèi)涵 9
2.1.2 創(chuàng)業(yè)的內(nèi)涵 9
2.1.3 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的特點(diǎn) 10
2.2 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的經(jīng)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(shè)計(jì)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(guān)鍵要素 16
2.4.1 創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì) 17
2.4.2 商業(yè)模式 17
2.4.3 產(chǎn)品技術(shù) 17
2.4.4 資金支持 18
2.4.5 生態(tài)環(huán)境 18
本章小結(jié) 19
思考題 20
實(shí)踐項(xiàng)目 20
第3章 人工智能的基礎(chǔ)知識(shí) 21
3.1 人工智能的發(fā)展歷程 21
3.2 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí) 22
3.2.1 機(jī)器學(xué)習(xí) 22
3.2.2 深度學(xué)習(xí) 23
3.3 自然語言處理與計(jì)算機(jī)視覺 24
3.3.1 自然語言處理 24
3.3.2 計(jì)算機(jī)視覺 25
3.4 知識(shí)圖譜與專家系統(tǒng) 27
3.4.1 知識(shí)圖譜 27
3.4.2 專家系統(tǒng) 28
本章小結(jié) 30
思考題 30
實(shí)踐項(xiàng)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(chǎn)業(yè)升級(jí) 32
4.1.1 人工智能驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的理論基礎(chǔ) 32
4.1.2 人工智能在各行業(yè)的應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)升級(jí)案例 33
4.1.3 人工智能驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的關(guān)鍵策略 35
4.1.4 人工智能驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的挑戰(zhàn)與對(duì)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(qū)動(dòng)商業(yè)模式創(chuàng)新的理論基礎(chǔ) 42
4.2.2 人工智能驅(qū)動(dòng)的商業(yè)模式創(chuàng)新案例 43
4.2.3 人工智能驅(qū)動(dòng)商業(yè)模式創(chuàng)新的關(guān)鍵策略 45
4.2.4 人工智能驅(qū)動(dòng)商業(yè)模式創(chuàng)新的挑戰(zhàn)與對(duì)策 47
4.3 人工智能+用戶體驗(yàn)優(yōu)化 49
4.3.1 人工智能驅(qū)動(dòng)用戶體驗(yàn)優(yōu)化的理論基礎(chǔ) 49
4.3.2 人工智能驅(qū)動(dòng)的用戶體驗(yàn)優(yōu)化案例 51
4.3.3 人工智能驅(qū)動(dòng)用戶體驗(yàn)優(yōu)化的關(guān)鍵策略 53
4.3.4 人工智能驅(qū)動(dòng)用戶體驗(yàn)優(yōu)化的挑戰(zhàn)與對(duì)策 53
4.4 人工智能+決策優(yōu)化 54
4.4.1 人工智能驅(qū)動(dòng)決策優(yōu)化的理論基礎(chǔ) 54
4.4.2 人工智能驅(qū)動(dòng)的決策優(yōu)化案例 55
4.4.3 人工智能驅(qū)動(dòng)決策優(yōu)化的關(guān)鍵策略 56
4.4.4 人工智能驅(qū)動(dòng)決策優(yōu)化的挑戰(zhàn)與對(duì)策 57
本章小結(jié) 57
思考題 57
實(shí)踐項(xiàng)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(yīng)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(shù) 60
5.1.3 大語言模型的應(yīng)用場(chǎng)景 62
5.2 大語言模型在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)中的應(yīng)用案例 63
5.2.1 智能客服與對(duì)話系統(tǒng) 63
5.2.2 內(nèi)容創(chuàng)作與營(yíng)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(chǎn)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(shì)與挑戰(zhàn) 77
5.3.1 發(fā)展趨勢(shì) 77
5.3.2 挑戰(zhàn) 79
5.4 大語言模型對(duì)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(zhuǎn)變 81
5.4.3 商業(yè)模式的重構(gòu) 83
5.4.4 產(chǎn)業(yè)鏈和價(jià)值鏈的重塑 84
5.4.5 人才需求和就業(yè)市場(chǎng)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(zhuǎn)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(jié) 93
思考題 94
實(shí)踐項(xiàng)目 94
第6章 大數(shù)據(jù)與算法驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè) 95
6.1 大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)與應(yīng)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(shù) 96
6.1.4 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)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(qū)動(dòng)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(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型 100
6.3.2 金融科技：螞蟻集團(tuán)的普惠金融實(shí)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(qū)動(dòng)城市管理 101
6.3.5 教育科技：Knewton的自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺(tái) 101
6.3.6 農(nóng)業(yè)科技：Climate Corporation的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)解決方案 102
6.4 數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù) 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(hù)措施 103
6.4.3 隱私保護(hù)的法律框架 103
6.4.4 隱私保護(hù)技術(shù) 103
6.4.5 數(shù)據(jù)倫理與責(zé)任 104
6.5 動(dòng)手實(shí)踐：咖啡店選址分析 105
本章小結(jié) 108
思考題 109
實(shí)踐項(xiàng)目 109
第7章 算力賦能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè) 111
7.1 算力的內(nèi)涵與發(fā)展趨勢(shì) 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(shì) 112
7.1.4 算力對(duì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的影響 113
7.2 云計(jì)算與邊緣計(jì)算 114
7.2.1 云計(jì)算的概念與特征 114
7.2.2 云計(jì)算的服務(wù)模式與部署模式 114
7.2.3 云計(jì)算在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)中的應(yīng)用 115
7.2.4 邊緣計(jì)算的概念與特征 115
7.2.5 邊緣計(jì)算在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)中的應(yīng)用 116
7.2.6 云邊協(xié)同的未來趨勢(shì) 117
7.3 高性能計(jì)算與量子計(jì)算 118
7.3.1 高性能計(jì)算的概念與特點(diǎn) 118
7.3.2 高性能計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù) 118
7.3.3 高性能計(jì)算在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)中的應(yīng)用 119
7.3.4 量子計(jì)算的概念與特點(diǎn) 119
7.3.5 量子計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù) 120
7.3.6 量子計(jì)算在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)中的應(yīng)用 120
7.4 算力驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)案例 121
7.4.1 案例1：螞蟻集團(tuán)的金融云 121
7.4.2 案例2：地平線的邊緣計(jì)算 121
7.4.3 案例3：本源量子的量子計(jì)算云 121
7.5 算力驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的挑戰(zhàn)與對(duì)策 122
7.5.1 技術(shù)壁壘 122
7.5.2 資金需求 122
7.5.3 市場(chǎng)教育 123
7.5.4 人才競(jìng)爭(zhēng) 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(jié) 124
本章小結(jié) 125
思考題 125
實(shí)踐項(xiàng)目 125
第8章 AIGC賦能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè) 126
8.1 AIGC技術(shù)概述 126
8.1.1 AIGC的定義與內(nèi)涵 126
8.1.2 AIGC的發(fā)展歷程 126
8.1.3 AIGC的關(guān)鍵技術(shù) 128
8.2 AIGC在內(nèi)容創(chuàng)作中的應(yīng)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(chǎn)品設(shè)計(jì)與開發(fā)中的應(yīng)用 132
8.3.1 智能Logo設(shè)計(jì) 132
8.3.2 智能UI設(shè)計(jì) 133
8.3.3 智能工業(yè)設(shè)計(jì) 133
8.4 AIGC驅(qū)動(dòng)的新商業(yè)模式 135
8.4.1 智能定制服務(wù) 135
8.4.2 人工智能創(chuàng)作平臺(tái) 135
8.4.3 虛擬員工服務(wù) 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(nèi)容真實(shí)性問題 137
8.5.2 知識(shí)產(chǎn)權(quán)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(jié) 139
思考題 139
實(shí)踐項(xiàng)目 139
第9章 人工智能賦能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實(shí)踐 140
9.1 人工智能賦能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)組建 140
9.1.1 人工智能驅(qū)動(dòng)的人才匹配 140
9.1.2 提示工程在團(tuán)隊(duì)組建中的應(yīng)用 142
9.1.3 人工智能輔助的遠(yuǎn)程團(tuán)隊(duì)協(xié)作 145
9.1.4 人工智能驅(qū)動(dòng)的團(tuán)隊(duì)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(jì)劃 147
9.2.1 市場(chǎng)分析與預(yù)測(cè) 147
9.2.2 財(cái)務(wù)規(guī)劃與預(yù)測(cè) 148
9.2.3 產(chǎn)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(diào)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(fēng)險(xiǎn)管理 159
9.4.1 風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和評(píng)估 160
9.4.2 智能風(fēng)險(xiǎn)緩解策略 161
9.4.3 實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控和預(yù)警 163
9.4.4 人工智能輔助的危機(jī)管理 164
本章小結(jié) 165
思考題 165
實(shí)踐項(xiàng)目 166
第10章 大模型實(shí)現(xiàn)數(shù)字員工—一人創(chuàng)業(yè)時(shí)代 167
10.1 數(shù)字員工的概念與內(nèi)涵 167
10.2 大模型在數(shù)字員工中的應(yīng)用 168
10.3 數(shù)字員工的應(yīng)用場(chǎng)景 170
10.4 Agent技術(shù)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(shì)與挑戰(zhàn) 176
本章小結(jié) 177
思考題 178
實(shí)踐項(xiàng)目 178
后記 179