本书共13章，从人工智能的基础概念与发展历程出发，深入解析机器学习、深度学习、强化学习等关键技术，并涵盖群体智能、生成式人工智能、大语言模型等前沿领域。本书结合丰富的应用案例，如医疗诊断、自动驾驶、智能客服等，并结合赋能传统医学的综合实践，展现出AI技术的实用价值。同时，聚焦伦理、安全、就业等社会议题，展望人工智能的未来趋势与潜在影响。

本书以“技术基础—行业赋能—伦理治理”为逻辑框架，系统解析人工智能生成内容(AIGC)的技术原理、工具生态与产业变革，深度融合金融、制造、医疗等十大领域的实战案例，构建“理论—工具—实训—伦理”四维一体的教学体系，助力学生掌握智能时代的技术认知与职业能力。通过200余张图表、50余个案例及20个跨领域实训项目，构建了从技术入门到产业赋能的完整学习路径。学生将掌握DeepSeek等工具的操作技能，同步培养“技术应用+伦理决策”的双素养，为成为智能时代的跨领域赋能者奠定坚实基础。

本书共有7章。第1章绪论：系统介绍了人工智能概况。第2章人工智能系统架构：描述了人工智能框架中基础层、算法层、技术层和应用层的相关知识，最后介绍了专家系统。第3章机器学习：主要介绍了机器学习的概念、分类、算法及应用等。第4章深度学习：介绍了深度学习的发展历程；讲解了典型的深度学习算法、应用和发展趋势等内容。第5章强化学习：介绍了强化学习的基本知识、分类和典型算法等相关知识。第6章自然语言处理：介绍了自然语言处理的基本知识、自然语言理解、自然语言生成和NLP应用领域等内容。第7章计算机视

本书从基础理论入手，系统介绍人工智能的定义、起源、发展及其核心要素，深入剖析其分类与流派，旨在帮助学生建立对这一领域的宏观认知。然后进一步深入探讨人工智能的应用技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和智能语音等核心技术，详细阐述它们的原理、类型、算法及具体应用场景。生成式人工智能(AIGC)作为人工智能领域的新兴热点。

本教材通过38个学习案例和4个典型项目(包括智能导盲鞋、智能识别、智能共享盆栽养护系统、智能家居)，引导学生在解决实际问题的过程中掌握AI赋能创客设计的方法、形成跨域协同能力、建立AI驱动创新思维，提升AI时代实践创新与就业竞争力。

本书分基础篇、应用篇、素质篇三篇，共11个任务，内容包括：“人工智能概述：让机器‘思考’的技术革命”“人工智能浪潮：发展历程与主流学派”“AI赋能行业：人工智能的应用场景”等。

本书立足“技术赋能职业”的理念，以“场景化学习”为脉络，聚焦AIGC工具在职场中的高频应用场景，通过“基础认知→工具实操→案例实战”的阶梯式设计，帮助学生从零起步，逐步掌握AIGC技术的核心逻辑与应用能力。

本书从大型语言模型与提示工程的基本原理讲起，重点介绍了与DeepSeek模型交互的技 巧，并且结合大量实用示例系统展示了提示工程在各类任务中的应用方式与优化策略。此外， 书中还深入解析了各类提示技巧的使用场景与潜在限制，帮助读者在实际操作中更加高效地使 用AI工具。 本书共分为10章，主要包含四大部分：第1章介绍大语言模型基础、提示工程概念与 DeepSeek模型特点；第2?～?4章围绕提示工程技巧，深入讲解如何编写有效提示、设计复杂任 务提示；第5章介绍DeepSeek的进阶功能，包括联网搜索

本书是系统讲解DeepSeek大模型的技术指南，结合数据、信息、知识、智慧、意图白盒测评这一前沿理念，详 细阐述如何在大模型时代实现模型选取、定制优化与多模型协同，从而打造出最适合实际应用需求的智能系统。 本书共12章，分别从大模型时代的来临、DeepSeek的核心技术与创新突破、DIKWP白盒测评理念详解、模型 择优、大模型优化方法与实践指南、DeepSeek实战优化策略、大模型的协同与互补、DeepSeek与国内外主要大模型 及其AI智能体的对比分析、行业应用案例分析等方面进行阐述，帮助读者

这是一本面向零基础、非IT技术背景读者的Agent开发实战指南。本书以Dify为Agent开发平台，采用案例教学的方式手把手教你如何用Dify开发Agent。无须编程，你也可以开发功能丰富的Agent。本书采用“方法总结-工具操作-项目实战”的结构循序渐进展开介绍，共9章。首先，本书揭示了Agent在AI应用落地中具有的场景化、流程化、个性化、本地化的价值，总结了生产级Agent的开发流程与开发注意事项。然后，本书介绍了Dify的平台特性与使用方式，详细演示了Dify在本地电脑及云服务器上的部署