本书围绕生成式人工智能(AIGC)展开全面探讨。开篇概论部分，清晰阐述AIGC的定义、技术发展历程、现状及常用工具。技术原理章节深入剖析生成式模型基础、训练机制与算法、常见生成模型及其训练优化方法。在伦理与法律层面，详细阐述AIGC引发的数据隐私安全、内容真实性与可靠性、对人类创造力和就业的影响等问题，以及知识产权保护等法律监管现状与趋势。提示词工程相关章节，从基础原理到设计原则、优化扩展，全面讲解提示词与AIGC的交互。书中还着重介绍了AIGC在内容创作、设计、教育、医疗、商业等多领

本书系统地介绍了人工智能与机器学习的定义、大模型的应用、人工智能生成内容(AIGC)以及具身智能等前沿话题，帮助读者理解AI在生活和工作中的广泛应用。本书采用通俗易懂的语言，结合丰富的案例分析和实践环节，旨在提升读者的批判思维与解决问题的能力。每章配有课后习题和案例研究，鼓励读者在实践中掌握AI技能，增强在实际工作环境中应用这些技能的信心。全书分为8章，从绪论到机器学习、大模型、ChatGPT，再到文心一言、DeepSeek、AIGC、具身智能与机器人系统，内容安排合理，便于逐步深入理

本书围绕人工智能技术基础理论、编程能力和综合应用内容整体设计“文化篇、工具篇、应用篇”3个大模块，每一章设置的“知能达标、素养提升、视野拓展”3个模块以及根据知识梯度切分的多个微模块，助力打造人工智能通识课程体系，满足不同专业多样化学习需求，推动形成“人工智能+X”复合专业培养新模式。本书基于BOPPPS教学方法重构教学环节，主要分为“导入—职业能力目标—知能达标—素养提升—视野拓展—学习评价—职业能力测评”7个环节，创新引入大模型技术辅助学习及应用能力提升，强化绿色低碳、科技向善等主

本书分为基础篇和应用篇两大部分，共8章内容，系统介绍了人工智能的基础理论和实践应用。基础篇包括人工智能引论、机器爱学习、机器看世界、机器听世界、机器讲你知和人工智能的发展趋势，从人工智能概述、诞生、发展和应用讲起，深入浅出地讲解了机器学习、计算机视觉、语音识别和自然语言处理等核心技术及其应用以及人工智能的发展趋势。应用篇聚焦DeepSeek和生成式人工智能等当下人工智能领域的热点和前沿技术，详细展示了人工智能在多个领域的实际应用场景。

全书分为基础篇、主体篇、应用篇和治理篇。主要内容是：依据科学技术发展的普适规律和基础概念，审视人工智能发展的脉络，阐明人工智能范式革命的理论，揭示智能生成机制的奥秘，开创通用人工智能理论的研究途径，同时介绍人工智能的重要应用与治理原则，为读者提供人工智能创新研究的通识。

这是一本系统介绍人工智能智能体开发与应用的实用指南。本书从人机协作模式的发展历程切入，详细讲解了大语言模型选型、提示词设计、多模态插件应用、工作流构建等核心技术。通过10个从简单到复杂的实践案例，如智能客服、会议纪要提炼、电商情绪分析等，手把手带领读者掌握AI智能体开发全流程。书中还介绍了Coze空间等低代码平台的使用方法，并分享了Cal.com、Canva等场景智能体的最佳实践案例。无论是想入门AI开发的初学者，还是希望提升智能体应用水平的技术人员，都能从本书中获得构建高效AI助手的实用方法论

本书主要阐述人工智能的基本原理、方法和应用技术。全书共14章，除第1章讨论人工智能基本概念、第14章讨论人工智能的争论与展望外，其余12章主要按照"基本智能 计算智能 典型应用三个模块编著：第1模块为人工智能经典的理论与方法，分别为知识表示、搜索策略、知识推理和机器学习，主要包括第2章的知识表示、第3章的自动推理、第4章的搜索策略、第5章的不确定性推理以及第6章的机器学习；第2模块为计算智能，包括第7章的神经计算、第8章的进化计算、第9的模糊计算以及第10章的群智能；第3模块为人工智能的典型应用

"本书从物联网的基本概念、关键技术等基础知识入手，通过两个典型案例，讲述了物联网系统从架构、需求、设计到实现的全部开发过程。 本书理论与实践相结合，侧重讲述物联网系统各个阶段的开发技术，是编者多年从事物联网一线教学的经验积累与总结。 本书可作为高等院校本科专业物联网技术导论物联网系统开发物联网系统设计物联网工程实训项目开发等课程的教材，也可作为工程技术人员开发物联网相关项目的参考用书。 "

本书聚焦深度学习在计算机视觉领域的理论及应用，简要介绍相关基础知识之后，梳理并剖析经典CNN架构，如AlexNet、ZFNet、VGGNet、Inception、ResNet，改进的ResNeXt、Xception等，改进模块SENet、SKNet，以及适宜于移动端部署的轻量级CNN模型SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet等。本书内容由浅入深、循序渐进，且保持了各章节内容的独立性。读者既可以单独学习每一部分的知识，也可以“按图索骥”找到相应的知识点。本书既可以作为教材使

本教材系统介绍人工智能的基本概念、发展历程、技术体系及应用领域。主要内容包括知识表示、确定性/不确定性推理、搜索求解策略、机器学习、神经网络、自然语言处理、计算机视觉等核心技术，并探讨人工智能伦理与法律问题。通过模块化设计，结合经典理论与前沿技术（如因果学习、大语言模型），从哲学、脑科学等多学科视角解析智能本质，强调理论与实践结合。教材分为基础模块和拓展模块，每章设置理论讲解、案例分析、实践项目三个板块，并配备习题与拓展阅读。附录包含相关代码资源和学习工具推荐。本书主要面向人工智能、计算机科学、