本书立足新一代信息技术与人工智能深度融合的背景，采用项目任务驱动的教学模式，将课程思政元素巧妙融入教学内容。其目标在于培养具备人工智能应用意识的新一代人才。全书以企业需求为导向构建知识体系，优化知识结构，强调理论与实践紧密结合。通过具体项目任务和实践操作，学生能在动手过程中掌握知识、提升解决问题能力，同时潜移默化地培养

本书为人工智能通识课程教材，也是一本新形态一体化教材。本书立足“通识”定位，以清晰易懂的逻辑串联人工智能的核心脉络，旨在利用项目化教学、手机端操作等特色亮点，通过实践任务引导学习者深入掌握人工智能核心技术及其相关应用场景，提升其职业技能和创新思维能力。本书内容兼顾基础性与前沿性，既涵盖传统算法精髓，又追踪大模型、多模态

本书围绕“AI认知—工具实操—行业应用—风险思辨”这一核心主线，创新性地按照项目化教学模式进行编写，其核心目的在于助力学习者全面且系统地掌握人工智能的基础知识与实际应用技能，着重培养他们的AI素养及创新实践能力。全书共分为8个项目，内容循序渐进、由浅入深。项目一集中介绍了人工智能（AI）的发展历程、核心技术及主要应用场

本书系统、全面地介绍了人工智能技术的相关概念与实际应用，具体内容分为10个项目，包括人工智能概述、AI提示词优化、AI生成文本技术、AI智能搜索辅助办公、AI智能PPT设计、AI生成图像技术基本应用、AI生成音视频技术的创新与应用、AI数据分析与可视化、AI知识库与智能体及AI辅助编程。通过本书的学习，读者可以更好地理

本书系统介绍了人工智能的核心理论与前沿应用。本书共5章，涵盖人工智能概述、小模型技术基础、大语言模型技术基础、生成式人工智能（AIGC）、人工智能伦理与安全等内容。本书注重理论与实践相结合，通过丰富的案例与实操设计，帮助读者轻松掌握AI基本原理，理解其社会影响，培养读者理性思考、负责任地运用AI技术的能力。本书既适合作

本书以理论与实践深度融合为核心，系统阐述人工神经网络与深度学习的核心原理、技术架构及前沿应用，旨在为读者构建从基础到实战的知识体系。通过翔实的案例解析与开发实践，帮助读者掌握深度学习的核心技术，培养解决复杂问题的工程能力。本书共13章，第1章概述AI发展历程与深度学习基础，梳理神经网络演进脉络。第2章详解PyTorch

本书系统阐述了可解释人工智能的研究背景、技术方法、行业应用及实践。全书共分为五个部分。第一部分为第1章，聚焦于可解释人工智能的研究背景与动因。第二部分涵盖第2至第5章，深入讲解了可解释人工智能的基础模型、解释方法、决策机制、安全性问题及评估体系。第三部分为第6章，专注于人工智能模型的软件测试方法。第四部分为第7章，展示

本书秉持“学生易学”的理念，注重实践能力的训练，内容编排遵循“人工智能理论通识+AIGC工具应用通识”双线递进式教学路径，以企业级实战项目为载体，以“人工智能+”理念为红色研学、智能手表、智能家居、旅游服务、亲子烘焙、非遗数字化工程、数字电商和数字营销8个场景设计了8个项目，并拆解成28个任务。通过精简深奥的的理论算法

本书从机器学习的需求出发,介绍实数域内矩阵理论的基本思想及方法,并辅以直观图解和实际案例,从而大幅降低机器学习的数学门槛。本书共7章,第1章从主成分分析谈起,通过PCA的原理介绍串联起机器学习中的矩阵方法。第2-7章详细介绍第1章中涉及的矩阵理论和方法,包括矩阵与向量空间、矩阵与内积空间、矩阵的度量与分解、向量函数的微

本书基于STEM-PBL开展人工智能(AI)创新项目设计,旨在培养具备工程创新素养、工程人文素养及AI素养的复合型人才。通过需求分析、算法选用、交互设计、系统集成与项目路演等环节,全面讲解人工智能项目开发的完整流程。辅以丰富的实践案例,帮助读者将理论转化为实际应用能力。此外,书中还涵盖AI人才培养、产业政策及项目孵化等