本书共8个项目，层层递进、由浅入深：从认识AI、搭建“AI技术认知图谱”开始，依次学习提示词工程、AIGC文生文、文生图、文生视频、图生图、图生视频等实用技能；再制作校园虚拟辅导员智能体，开展AI工具多场景综合应用；最后聚焦AI伦理与安全，制定校园AI应用伦理规范方案。每个项目均包含项目导入、项目目标、知识准备、项目实

本书聚焦人工智能生成内容(AIGC)在中职学生学习、实训、就业、发展中的多元应用，围绕智能搜索、文本生成、数据处理、图像设计、PPT制作、音视频编辑与制作等核心场景，通过10个模块渐进式展开教学。

本书系统梳理了从高层框架到底层硬件的完整技术栈,全面剖析智能计算软硬件协同体系。全书共7章:第1章构建系统整体认知框架,奠定理论与结构基础;第2章解析主流框架(如PyTorch、TensorFlow)及中间表示(TorchScript、ONNX);第3章讲解编译器体系(重点为TVM与LLVM集成);第4章探讨算法库的设

本书主要内容包括:界定人工智能的定义、发展脉络与分类体系,明确弱、强、超人工智能的边界,阐释三大学术流派的核心观点,帮助读者筑牢认知基础;剖析大数据、物联网等支撑技术的特性与应用逻辑,揭示多技术融合对人工智能迭代的驱动机制;覆盖机器学习、自然语言处理等核心领域,结合Python实操案例实现理实融合,强化读者的应用素养;

本书的内容共分为四篇。第一篇为“初识AI--原来它离我们这么近”,从图灵测试、AI发展史等基础概念入手,建立系统认知。第二篇为“AI的‘大脑’是怎么工作的”,深入浅出地讲解机器学习、神经网络与Transformer等核心技术原理。第三篇为“AI实战派--动手打造智能应用”,是本书的重点,手把手指导读者运用文心一言、Ki

全书共7章，内容循序渐进：第1章梳理人工智能的定义、发展历程与核心三要素(数据、算法、算力)，构建宏观认知；第2章聚焦生成式大模型，介绍结构化提示词与AI高效协作；第3章以Coze平台为例，讲解智能体原理，让“人人皆可开发AI应用”成为现实；第4章通过丰富案例拆解监督学习、无监督学习、强化学习与生成式学习四大范式及经典

本书系统讲解大模型时代智能计算系统的原理与实践，覆盖深度学习算法、编程框架、智能编程语言及处理器芯片等全栈核心技术，结合典型场景与实验案例详解实现路径。上一版出版以来，深度学习已从传统模型转向以预训练大语言模型为核心的新范式，GPT-3等大模型推动技术革新，对智能计算系统提出更高要求。新版教材全面重构内容，保留经典知识

本书共含十个核心单元：引言篇以生活化场景解释AI的社会价值与学习路径；第1章“数学基础”精选线性代数、概率统计与优化的最小必需集合，用披萨定价预测、外卖路径规划等案例串联知识点；第2章“Python工具箱”覆盖Conda与Jupyter的高效环境搭建与数据脚手架；第3章“计算机视觉”以OpenCV/CNN的轻量实验实现

本书全面介绍了人工智能技术的核心概念、算法原理和应用场景，旨在帮助读者深入了解人工智能领域的基础知识和前沿技术。通过系统性的讲解，读者将对人工智能的内涵、起源和发展历程有全面的了解，并了解到人工智能学科的体系结构和应用领域。本书重点介绍了机器学习算法和深度学习算法，包括回归算法、决策树与随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机

本书共11个项目,通过三个递进学习情景展开教学:学习情景一“走近AI世界--基础认知与规范”(项目1-3)聚焦基础认知与规范,从AI发展简史入手,系统讲解提示词工程核心技巧与AI伦理边界,确立“科技向善”的职业素养;学习情景二“体验AI能力--主流应用类型解析”(项目4-8)解析主流应用类型,涵盖文本、图像、音频、视频