本书内容涵盖TensorFlow开发环境搭建(Anaconda/PyCharm/TensorFlowCPU-GPU)、计算图构建、自动微分机制、基础回归与分类算法、多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)以及经典的ResNet模型实现与训练。通过手写数字识别、房价预测、图像分类等典型案例，由浅入深地讲解模型构建、训练、评估及部署的全流程。

本书以提高学习者人际沟通与社交礼仪素质能力为原则，针对大学生人际沟通与社交礼仪存在的盲点，结合做人做事与就业行为规范、具体介绍：语言沟通、非语言沟通、跨文化沟通、社交礼仪、着装礼仪、聚会礼仪、餐饮礼仪、通联礼仪、公共礼仪、克服沟通障碍的方法与技巧等人际沟通与社交礼仪必备知识，并通过强化应用实训、达到学以致用。

本书基于审美感知与创作之间存在的一个桥梁，根据艺术家和人工智能成长路径的对比、艺术创作与审美体验间的镜像关系，可将人工智能艺术创作分为三个层次，包括对作品表面特征和结构的模仿、对不同艺术风格和流派的呈现，以及通过情感表达引起受众的共鸣。结合多项案例，梳理了人工智能艺术从模仿到创造的审美变迁过程，以及当下因技术爆发引起的审美特征独特性消散现象。人工智能艺术的审美接受由多重因素塑造，其中既包括受众自身的审美观念和文化背景，又存在其和流行文化的交叉影响。在受到艺术市场关注的同时仍存在诸多争议

本书在内容设计上兼具前沿性与低门槛：一方面，融入2023-2025年开源大模型(Llama3、Mistral)、多模态AIGC(Suno文生音乐、Sora文生视频)、AIAgent、具身智能等热点技术；另一方面，所有实验均基于Python预装库(PyTorch、NumPy等)，仅需CPU即可运行，适配职教本科机房及学生个人设备，打破硬件限制。同时，书中配套详细实验指导、代码示例及思维导图，帮助读者快速理解知识要点、高效完成实践任务。

本书以“基础理论—关键技术—前沿应用—伦理安全”为主线，覆盖人工智能领域的核心模块。本书的特色：一是体系完整，覆盖从基础理论到前沿应用的全链条知识；二是案例丰富，通过“西瓜分类”“补给路线规划”等贴近生活的实例降低理解门槛；三是紧跟趋势，重点纳入大语言模型、具身智能等前沿方向；四是注重伦理，强调技术发展与社会责任的平衡。无论是初学者构建知识框架，还是从业者回顾基础理论，本书均能提供系统性、实用性的指导。

本书聚焦深度学习和大模型前沿，细分机器视觉(目标检测、图像分类)、语音处理(自动语音识别、语音合成)、自然语言处理(文本生成、情感分析)、多模态应用(图文生成、视觉问答)和科学计算(蛋白质结构预测)等关键领域，通过大量实例说明这些领域的主流应用。本书内容系统、新颖，案例丰富，适合作为各类专业的大学生的人工智能导论教材，也适合社会人士了解AI技术的入门书籍，为深入探索人工智能打下基础。

本书从区块链原理和区块链在金融领域的应用两方面介绍区块链的相关知识。第1篇共6章，对区块链基本原理及相关技术进行了详细的分析与阐述，主要包括网络结构与通信机制、数据结构及相关技术、数据存储、共识机制、发行、交易及合约等。第2篇共8章，对区块链技术在数字货币、跨境支付、供应链金融、证券、保险、征信等金融领域的应用进行了详细描述，并辅以18个具体应用案例对区块链在金融领域的应用加以分析。

本书内容主要包括绪论、规划分析方法、回归分析方法、灰色关联分析方法、灰色预测方法、马尔可夫预测方法、不确定型决策方法、多目标决策方法和实验分析等共九章内容。主要让低年级本科生对线性规划、非线性规划、一元线性回归、多元线性回归、灰色关联模型、灰色预测模型及基本的决策模型有初步的了解，并通过课程实验加强对经管数量分析方法的实践操作能力和应用能力。

本书包括计算机基础理论知识和计算机基本操作能力两部分。“计算机导论”课程的重点是让计算机科学与技术专业本科新生了解本科阶段需要学习的课程结构和学科体系，并且培养其基本的动手能力，为下一步的学习做好准备。书中内容主要包括计算机专业知识体系，计算机发展史，计算机体系结构，计算机网络，操作系统，软件与程序设计，数据库与大数据，软件工程，计算机图形学，人工智能，信息安全，计算机新技术和应用，Windows10及Office10的基本内容。

本书共7章，内容涵盖大数据基础与应用概况、数据获取、数据分析入门、数据分析进阶、Tableau数据可视化、数据分析拓展以及数据思维。