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在人工智能蓬勃发展的当下，大模型技术正引领着新一轮的技术变革。本书以Python语言为主要工具，采用理论与实践相结合的方式，全面、深入地阐述了人工智能大模型的构建与应用，旨在帮助读者系统理解大模型的技术原理，掌握其核心训练方法，从而在人工智能领域建立系统的技术认知体系。 全书分为五个部分：第一部分从大模型的技术演进历程讲起，重点剖析Python语言在大模型开发中的核心作用；第二部分围绕模型架构设计、训练优化算法及分布式训练策略展开；第三部分深度解读Transformer等主流架构及其变体的实现原

本书系统地介绍了人工智能的基础概念、发展历程和应用技术，并深入探讨了AIGC（生成式人工智能）的实际应用。全书通过丰富的图解和实际案例，深入浅出地讲解了人工智能的核心概念和技术，包括云计算、大数据、机器学习、深度学习及生成对抗网络（GAN）。书中特别关注AIGC的应用，涵盖了文本生成、图像生成及视频编辑等前沿领域。每章提供大量实践案例，帮助读者在实际操作中巩固知识。 本书适合作为高等职业院校人工智能导论公共课或通识课的配套教材，同时适用于对人工智能感兴趣的初学者以及希望在企业管理中应用人工智能的

本书是一本关于生成式人工智能技术的通识性教材，围绕技术探索、伦理治理与行业实践三大维度构建了多层次的知识体系。全书分为理论基础、核心技术与产业应用三大模块，深入解析了大模型生成机制、多模态协同、RAG技术及人工智能伦理等核心领域。通过医疗诊断、工业质检等典型场景案例，结合可复现的Jupyter Notebook代码，实现了从技术原理到工程实践的学习闭环。本书以“技术深度+实践广度”为特色，拆解了提示工程、跨媒体生成等关键技术流程，从VAE模型开发到LangChain智能体部署，完整覆盖了生成式人

本书围绕Model Context Protocol（MCP）这一新兴的大模型上下文控制协议展开，系统讲解其技术原理、协议结构、开发机制及工程化实践方法，旨在为大语言模型（LLM）开发者、架构设计师及人工智能工程人员提供一套实用且严谨的参考指南。全书共分为十章，内容由浅入深。全书首先从LLM的核心原理出发，介绍Transformer架构、预训练与微调机制、上下文建模等基础内容，帮助读者理解MCP所依赖的底层技术语境。随后系统解析了MCP的协议机制、语义结构、生命周期管理及上下文注入流程，并详细剖

人工智能通识教育是高等教育领域亟待探索的重要课题。 本书围绕人工智能通识教育实践主题展开，从大语言模型入门，沿着数据、计算、智能工具到智能模型的路径，逐步引导学生进入人工智能的世界。本书聚焦于计算机视觉和自然语言处理两大应用方向，帮助学生理解深度学习模型，并通过调用大模型API的方式将智能模型融入实际程序。 全书共9章，各章内容包含知识讲解和详细实验方案两部分，并根据需要设计了拓展练习。本书重视课程思政建设，以DeepSeek为例介绍大语言模型，图像处理与分析采用百度AI开放平台和腾讯AI开放平

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