本书全面介绍人工智能的基本原理，以及相关研究领域的核心内容、最新进展与发展方向。本书深入讲解人工智能的核心技术，并以5个经典学习案例贯穿全书，涵盖计算机视觉和自然语言处理两大重要应用领域。 全书共6章，主要内容包括人工智能、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人。本书特别强调实践性，每个案例都结合实际

本书编写目的是向读者介绍大语言模型与AIGC的基本概念和相应的技术应用。本书共7章，分别介绍人工智能概述、文本向量化、大语言模型、AIGC基础、提示词与提示工程、AI绘画提示词、AIGC挑战与未来。本书将理论与实践操作相结合，通过大量的案例帮助读者快速了解和应用大数据分析相关技术，并对书中重要的知识点增加大量的练习，以

本书共8章。从人工智能发展简史和基础概念切入，循序渐进地讲解Python编程与数据分析基础、语音处理及其应用、机器学习基础、神经网络与深度学习、自然语言处理基础、计算机视觉等核心内容，并阐述了人工智能伦理及其对社会的影响，探讨算法偏见与公平性和数据隐私保护等前沿议题。本书设有实践操作环节，并为关键知识点配备了微课视频，

《深度学习基础与案例教程》主要介绍深度学习基础理论及案例实战，共11章内容，从人工智能基础，到深度学习算法原理，再到深度学习项目实战，逻辑清晰，由浅入深，内容层次分明，从简单的线性模型引出非线性的深度学习模型。深度学习模型部分主要讲解卷积神经网络、循环神经网络、Transformer模型、生成对抗网络、迁移学习等。《深

本书以人工智能素养培育为主线，分为技术与原理篇和实践与创新篇两大部分。第1～9章为技术与原理篇，介绍人工智能及其相关的新技术，包括人工智能通识概述、互联网与物联网、大数据与云计算、人工智能、机器学习与深度学习、大语言模型与生成式人工智能、智能体、元宇宙与区块链、人工智能安全。第10～14章为实践与创新篇，内容包括信息搜

本书共13章，主要分为两篇：基础理论篇和实践应用篇，旨在系统全面地介绍人工智能的基础知识和实践案例。本书主要内容涵盖从基础算法（如搜索算法、约束满足问题）到高阶的机器学习、深度学习和强化学习理论，并深入探讨了卷积神经网络、生成对抗网络和图神经网络等重要神经网络架构。书中还介绍了智能计算方法，如遗传算法和粒子群算法。此外

本教材旨在为学生打开人工智能世界的大门，无论学生的专业背景如何，都能通过本课程对人工智能形成全面且深入的认识。在上篇“通识基础：探究人工智能的奥秘”中，从人工智能的基础概念、起源发展，到核心技术，再到我国产业概况与大模型技术，逐步引导学生搭建起扎实的理论知识框架。而下篇“实践实训：开启人工智能的创新探索”则着重于将理论

本书面向高等职业院校的在校学生，是学生了解和学习人工智能相关知识的基础。本书立足于人工智能时代的前沿，注重培养读者的人工智能思维方式，拓宽知识视野，而非局限于某些技术细节的深度讲解。本书从基础知识开始，内容讲解由浅入深、循序渐进，可帮助读者厘清人工智能的核心技术和发展趋势。本书包含9个项目，系统、全面地介绍了人工智能的

本书以“基础认知一伦理思辨一技术应用一场景融通”四阶架构为核心，精心设置4个模块，共计14个项目，帮助读者系统掌握人工智能知识与技能。从模块一追溯人工智能发展脉络、构建伦理框架，到模块二深入剖析生成对抗网络、循环神经网络、卷积神经网络等核心技术，再到模块三开展生成式AI多元场景实战，直至模块四动手搭建智能体，实现从知识

你的大脑是宇宙中最复杂的东西，但如果计算机也能像你一样变得聪明，能独立思考和学习呢？现今人工智能（AI）是科技领域的前沿话题，每个人都在谈论人工智能。人工智能到底是什么？它为何如此重要？它对我们是否存在风险？它将如何改变我们的生活？屡获殊荣的作家兼插画家尼尔·雷顿将为小读者讲解计算机和人工智能的知识。从早期只能解算术题