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本书涵盖八大核心模块：从AI与大模型的基础概念切入，逐步延伸至AI与信息处理(AI搜索、智能阅读、AI翻译等)、文本创作(如新媒体文案、社团招新文案、求职简历、实习报告、商业计划书等)、智能办公、多媒体创作(如AI绘图、AI视频、AI音频等)等场景的落地应用，同时深入讲解AI智能体创建与辅助编程等进阶技能，并结合职业发

本书系统讲解人工智能大模型（如BERT、GPT、StableDiffusion等）所需的数学基础，涵盖线性代数、微积分、概率与统计三大核心领域，并结合实际案例与Python代码，解析数学原理在模型架构、训练与优化中的关键作用。全书遵循理论推导与实战应用相结合的原则，帮助读者从底层理解大模型技术，提升算法设计与调优能力。

本书系统地探讨了线性代数在人工智能领域中的广泛应用，从理论基础到实战技术，内容全面且深入。全书共12章，涵盖线性代数基础、矩阵运算与线性方程组、特征值与特征向量、奇异值分解、向量空间与正交化等基础知识，并延伸至强化学习、自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等前沿应用场景。通过理论讲解、模型分析和代码实践，深入剖析线性代数

本教材包括具体问题分析、建模、求解的能力。同时，课程还关注新技术应用所面临的规范问题，致力于培养具有正确人生观、价值观和一定工程师职业素养的优秀人才。此配套教材从生成式人工智能模态的角度组织内容，从文本生成模态逐级上升至视频生成模态，在技术原理方面，考虑生成模态之间的共性技术与特性技术。对于共性技术注重模态衔接，对于特

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本教材以项目任务驱动和活页式设计为核心，紧密围绕人工智能技术前沿，系统涵盖自然语言处理、语音与图像识别、机器学习、AIGC生成技术、具身智能及伦理治理等关键领域。项目内容跨专业应用融合，结合智能制造、医疗、金融等企业真实场景案例，依托定制化实验平台与低代码工具，配套微课、实操手册等数字化资源，支持理论与实践深度融合。教

人工智能是一门新兴的综合性学科，涉及计算机科学、神经科学、心理学、数学、哲学等多种学科，近年来发展迅猛并已取得广泛成果。人工智能素养（AILiteracy）逐渐成为个体生存和发展的重要素养之一。本书旨在适应新时代高等教育人才培养对人工智能和数智素养的急迫需求，培养大学生在人工智能时代具备了解人工智能、使用人工智能、创新