注册人工智能工程师：CAIE一级认证教材

（1）官方指定教材，考试方向更清晰：由CAIE人工智能研究院主笔，依据一级考试大纲系统编写，内容权威，考点覆盖完整，适合备考、教学与系统学习。
（2）零基础友好，没有编程和算法基础也能学：从AI基础认知到核心技术原理，再到工具与场景实践，循序渐进搭建完整框架，让第一次接触AI的读者也能读得懂、学得会、用得上。
（3）配套知识点、练习题和模拟题：知识点详细解析，每章配套练习题，书后附3套模拟题。
（4）紧扣考核要点，突出重难点，帮助考生高效复习、强化应试能力，助力一次通关取证。
（5）实战导向，学以致用：聚焦商业文案、视觉设计、办公自动化、AI编程、数字人、视频生成、智能体等高频场景，强化实操能力，学完即可落地应用。
（6）主流工具集中上手，真正提升生产力：系统讲解主流AI大模型及常用办公、创作、开发工具，帮助读者更快把AI用到真实学习与工作场景中。

本书是注册人工智能工程师（CAIE）一级认证指定教材，也是面向AI时代岗位升级与能力进阶的入门指南。全书紧扣考试大纲，共7章，系统讲解Al认知基础与规范、发展历程、核心技术原理、提示词进阶、商业应用、高级应用，以及AI工具在学习、办公与业务场景中的实践方法。
与只重概念或只重工具的AI入门书不同，本书更强调“学得会、用得上、能转化”。你不仅能建立系统的Al认知、提升CAIE一级备考效率，还能围绕文案、办公、自动化、图像视频生成、智能体开发等高频任务，快速完成从不会用AI到能用AI解决实际问题的跨越。
无论你是零基础学习者、希望提升效率的职场人，还是想为AI岗位转型和能力认证打基础的读者，都能通过本书完成关键的一步：把AI知识转化为更清晰、更可见、更有竞争力的个人能力。

CAIE（赛一）人工智能研究院是一家专注于AI领域的研究机构，汇聚AI科学家、工程师及产业实践者。不同于只讲技术或只做培训的机构，CAIE人工智能研究院更关注AI能力如何真正走向岗位、业务与产业场景。研究院联合政府、高校、企业及社会组织，围绕课程、认证、实践与社区构建成长体系，帮助学习者从“理解AI”走向“会用AI”，再走向“能用AI解决真实问题”
在人才培养方向，CAIE人工智能研究院坚持“让你的能力被看见、被验证、被使用”的理念，推动学习成果向更清晰、更可验证的能力证明转化，也为企业的数智化转型与AI岗位转型升级提供人才支撑。
面向未来，CAIE人工智能研究院将继续秉持开放、合作、共赢的理念，推动AI技术普及应用，帮助更多个人完成职业升级，也帮助更多组织提升AI应用能力。

前言
第1章　人工智能认知基础与规范
1.1　人工智能的基本概念与相关名词3
1.1.1　基本概念3
1.1.2　相关名词3
1.2　人工智能的时代背景、技术分类及软硬件要求3
1.2.1　时代背景3
1.2.2　技术分类4
1.2.3　软硬件要求5
1.3　人工智能相关的隐私保护5
1.3.1　人工智能中的隐私风险5
1.3.2　常用的隐私保护技术6
1.3.3　隐私保护相关的法律法规6
1.4　人工智能伦理7
1.4.1　伦理问题的核心概念7
1.4.2　人工智能领域的重要伦理问题7
1.4.3　人工智能领域的伦理问题治理7
1.5　人工智能岗位职业操守8
1.5.1　人工智能岗位职业操守核心准则8
1.5.2　不同人工智能岗位职业操守的实践场景9
1.5.3　违规后果与应对措施9
第2章　人工智能的发展历程
2.1　人工智能发展概述13
2.2　人工智能典型技术发展14
2.2.1　BP神经网络14
2.2.2　卷积神经网络17
2.2.3　循环神经网络与长短期记忆网络20
2.2.4　词模型23
2.2.5　建模技术24
2.2.6　边缘检测与目标检测25
2.2.7　并行计算与分布式训练28
2.2.8　大语言模型与生成式AI28
第3章　人工智能当前主要技术的工作原理
3.1　Transformer架构33
3.1.1　Transformer架构的核心组件33
3.1.2　注意力机制33
3.2　混合专家模型35
3.3　Embedding37
3.3.1　文本嵌入38
3.3.2　为什么需要嵌入模型38
3.3.3　嵌入类型39
3.4　Token39
3.4.1　Token是什么40
3.4.2　Token与词嵌入40
3.4.3　为什么Token如此重要41
3.5　生成对抗网络41
3.6　扩散模型42
3.7　多模态44
3.7.1　多模态建模机制44
3.7.2　多模态嵌入模型45
3.7.3　多模态融合46
3.8　带有深度思考的模型与思维链46
3.9　大模型的预训练和微调47
3.9.1　大模型的预训练47
3.9.2　大模型的微调48
3.10　检索增强生成51
3.11　智能体51
第4章　提示词进阶技术
4.1　结构化思维：提示词工程的底层思维框架59
4.1.1　什么是结构化思维59
4.1.2　结构化思维的核心四原则：论、证、类、比60
4.1.3　从模糊需求到明确指令：结构化思维的应用路径62
4.1.4　结构化提问与发散式提问64
4.2　核心指令65
4.2.1　用户指令65
4.2.2　系统指令65
4.2.3　回复指令66
4.3　提示词的构成要素66
4.3.1　任务背景与受众66
4.3.2　任务目标与目的66
4.3.3　角色扮演67
4.3.4　风格与语气67
4.3.5　限制性约束67
4.3.6　输出的形式与格式68
4.4　构建结构化提示词的策略68
4.4.1　清晰的说明与答案结构68
4.4.2　提示词符号的使用68
4.4.3　零样本提示与少样本提示69
4.4.4　任务拆分69
4.4.5　引导模型思考70
4.4.6　使用外部工具70
4.4.7　投喂语料71
4.5　文生图提示词的设计方法71
4.5.1　主体描述71
4.5.2　场景描述72
4.5.3　定义风格72
4.5.4　镜头语言73
4.5.5　氛围词74
4.5.6　细节修饰74
4.6　视频与数字人生成的提示词设计方法75
4.6.1　主体描述75
4.6.2　场景描述76
4.6.3　运动描述77
4.6.4　镜头语言77
4.6.5　氛围词78
4.6.6　风格化79
4.6.7　形变主体与过程语言80
4.7　带有深度思考模型的提示方法81
4.7.1　深度思考与思维链的使用区别81
4.7.2　清晰的说明与答案结构81
4.7.3　深度思考中的零样本提示与少样本提示82
4.8　风险分类82
4.9　对抗性提示词84
4.10　优化提示词以节省Token85
4.10.1　精简指令，避免冗余85
4.10.2　结构化输入85
4.10.3　控制输出长度86
4.10.4　控制输出格式86
第5章　人工智能的商业应用
5.1　AI在商业中的交互式应用93
5.1.1　AI的弱交互式应用93
5.1.2　AI的强交互式应用93
5.2　AI辅助商业文案创作与内容制作94
5.2.1　明确文案主题和规划内容的基本方法94
5.2.2　保持文案风格和内容连贯性的技巧95
5.2.3　文案的审核与润色96
5.3　AI在商业中的多语言理解与翻译应用97
5.3.1　AI与传统商业翻译的不同97
5.3.2　AI商业翻译的核心原理97
5.3.3　有效翻译的构建策略98
5.4　AI在商业视觉设计中的绘画与图像生成应用99
5.4.1　AI商业绘图的注意事项和操作步骤99
5.4.2　垫图的使用100
5.4.3　AI生成多张图像的连贯性策略100
5.5　AI生成商用音频101
5.5.1　AI生成商用音频的基本概念和操作步骤101
5.5.2　提示词设置102
5.5.3　AI根据已有音频生成音频103
5.6　AI生成商用视频与数字人104
5.6.1　AI生成商用视频与数字人的核心技术和操作步骤104
5.6.2　提示词设置105
5.6.3　AI生成视频的风格控制与连贯性保障106
5.6.4　AI根据图像或视频生成视频与数字人106
5.7　AI在商业PPT制作中的应用107
5.7.1　商业PPT制作要素107
5.7.2　优化迭代AI制作的PPT108
5.7.3　多种AI工具的结合108
5.8　AI编程应用109
5.8.1　代码生成：从“指令跟随”到“逻辑构建”109
5.8.2　代码理解与文档生成111
5.8.3　AI辅助调试与Bug修复112
5.8.4　代码优化与重构113
5.8.5　自动化测试生成114
5.8.6　遗留系统迁移与多语言转换114
5.8.7　AI编程的风险控制115
5.9　大模型营销115
5.9.1　GEO概述115
5.9.2　GEO的应用场景118
5.9.3　GEO的核心技术解析与实施策略121
第6章　人工智能的高级应用
6.1　检索增强生成135
6.1.1　RAG的定义与提出动机135
6.1.2　RAG的应用场景135
6.1.3　知识库的建立与使用135
6.1.4　检索模块的建立与使用136
6.1.5　生成模块的建立与使用136
6.1.6　基于RAG的提示工程137
6.1.7　RAG的技术实现137
6.2　智能体139
6.2.1　智能体的基础概念、核心组成部分和分类139
6.2.2　智能体的应用场景140
6.2.3　智能体的构建过程141
6.2.4　智能体创建过程中的重要设置143
6.2.5　智能体的调用方式和性能优化147
6.2.6　基于智能体的提示工程150
第7章　人工智能工具解放个人生产力
7.1　通用型AI159
7.1.1　豆包159
7.1.2　DeepSeek164
7.2　学术研究类AI168
7.2.1　Kimi169
7.2.2　秘塔AI搜索170
7.2.3　文房思宝173
7.3　视觉内容生成类AI175
7.3.1　即梦AI176
7.3.2　有言177
7.3.3　剪映数字人179
7.4　辅助办公类AI180
7.4.1　WPS AI180
7.4.2　Mermaid186
7.5　编程类AI192
7.6　RAG与Agent开发类平台195
7.7　网页数据抓取类AI199
附录206
附录1　模拟题1206
附录2　模拟题2214