本书是面向高等学校各专业学生的基础性通识教材，旨在引领学生系统了解人工智能的基础知识、基本原理和典型方法。内容包括人工智能基础知识和大模型应用两大方面，涵盖人工智能的基本概念、经典人工智能模型与算法、机器学习和深度学习的基本原理和典型算法、生成式人工智能大模型的原理与应用方法、人工智能与社会的关系及人工智能的行业应用等

本书由18个任务和1个综合实训构成，主要介绍AI工具和Office2019的主要组件Word、Excel、PowerPoint在行政管理、人力资源、市场营销、物流管理和财务会计这五个方面的应用。

本书可作为高等院校电子信息类、计算机类、人工智能等相关专业高年级本科生、低年级研究生的教材,也可供从事电子工程、信息技术、人工智能、机器人等相关领域的研发人员、科技工作者和研究人员参考

本书共4部分,第1部分(第1-3章)为基础认知,主要介绍AI的人文定义、发展简史、机器学习及深度学习,帮助读者建立对AI的基础认知;第2部分(第4、5章)为AI内容生成技术,聚焦大语言模型与AIGC多模态生成的技术演进与实践应用,让读者全面了解AIGC;第3部分(第6、7章)为AI赋能应用,深人探讨AI赋能人文艺术的范

本书系统地介绍人工智能基础理论与应用实践,内容包括人工智能概述、Python编程基础、机器学习概论、深度学习概论、神经网络、网络信息采集与处理、大数据分析与可视化、数据挖掘技术、人工智能伦理、人工智能研究热点与发展趋势。书中通过具体项目案例和实践任务讲解各个知识点,帮助学生在动手实践中掌握理论知识。

本书介绍大模型的基础知识,如通用大模型的能力边界,垂直领域大模型的构建需求、构建路径和应用场景;深入浅出地阐述提示工程、大模型微调、检索增强生成、AIAgent开发等垂直领域大模型的构建技术;以代码形式给出网络安全大模型和AIAgent构建示例,以图文形式给出大模型本地部署、集群部署、云环境部署、国产化部署和轻量化部署

本书系统介绍人工神经网络的基本理论、经典模型及其典型应用,围绕“理论-方法-实践-案例”这一主线,结合PyTorch深度学习框架,对人工神经网络的核心技术进行全面讲解。全书注重理论与实践相结合,涵盖多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、图神经网络等多种主流深度学习模型。在此基础上,围绕典型应用场景,精心

本书共8章,依次涵盖绪论、人工智能数学基础、机器学习基础、深度学习新方法、人工智能生成内容、智能体系统、人工智能实践,以及人工智能前沿技术等核心内容。

本书是学习人工智能相关知识的入门指南。全书结合建筑工程实际应用,系统阐述了人工智能的基本概念、技术基石及发展现状;深入探讨了其在文档处理、图像生成、智能识别监测、智能问答与知识管理等领域的具体应用;并对数字孪生、智能建造、绿色建筑赋能及未来职业变革等前沿趋势进行了展望。通过本书,读者可全面理解AI在建筑工程行业的应用逻

本书划分为三篇:第一篇是理论篇,重点探讨从交互叙事到具身交互叙事的理论发展脉络;第二篇是实证篇,论述具身交互叙事学的科学性,主要探索具身交互技术在叙事体验中的有效性,验证“叙事流、情绪流与具身流”的正向耦合关系;第三篇是设计篇,讨论具身交互设计的理论框架与设计原理,主要涉及基础构建要素,叙述与认知关联设计、话语与动作关