本书系统地介绍了人工神经网络的基础知识、工作原理及应用实例，旨在帮助读者深入掌握人工神经网络的设计及应用方法。全书共分10章，涵盖从基础理论到典型神经网络设计的各个方面。前两章详细讲解了人工神经网络的基本概念、结构及工作原理，为后续的神经网络设计奠定理论基础。随后的章节重点介绍了不同类型的典型神经网络，包括结构设计方法、学习算法以及在实际场景中的应用。书中通过理论与实践相结合的方式，激发读者研究神经网络的兴趣，并为其进行创新设计提供指导。

人工智能（AI）是当今科技领域最引人注目的前沿技术之一，正在深刻地改变我们的生活、工作和社会结构。本书是一本以漫画形式呈现的科普图书，旨在通过轻松幽默、生动形象的方式，带领读者穿越时空，探索人工智能从诞生到蓬勃发展的全过程。本书深入探讨了人工智能在各个领域的应用，如医疗、金融、交通、娱乐等，展示了人工智能如何为人类社会带来便利和变革。本书适合所有对人工智能感兴趣的读者，无论你是学生、专业人士还是普通爱好者，都能在本书中找到乐趣和知识。

本书共分为8章，聚焦具身智能领域的最新进展，介绍了具身智能的前沿成果和面临的核心挑战，并对具身智能的发展趋势进行了展望。

在人工智能蓬勃发展的当下，大模型技术正引领着新一轮的技术变革。本书以Python语言为主要工具，采用理论与实践相结合的方式，全面、深入地阐述了人工智能大模型的构建与应用，旨在帮助读者系统理解大模型的技术原理，掌握其核心训练方法，从而在人工智能领域建立系统的技术认知体系。 全书分为五个部分：第一部分从大模型的技术演进历程讲起，重点剖析Python语言在大模型开发中的核心作用；第二部分围绕模型架构设计、训练优化算法及分布式训练策略展开；第三部分深度解读Transformer等主流架构及其变体的实现原

本书系统地介绍了人工智能的基础概念、发展历程和应用技术，并深入探讨了AIGC（生成式人工智能）的实际应用。全书通过丰富的图解和实际案例，深入浅出地讲解了人工智能的核心概念和技术，包括云计算、大数据、机器学习、深度学习及生成对抗网络（GAN）。书中特别关注AIGC的应用，涵盖了文本生成、图像生成及视频编辑等前沿领域。每章提供大量实践案例，帮助读者在实际操作中巩固知识。 本书适合作为高等职业院校人工智能导论公共课或通识课的配套教材，同时适用于对人工智能感兴趣的初学者以及希望在企业管理中应用人工智能的

本书是一本关于生成式人工智能技术的通识性教材，围绕技术探索、伦理治理与行业实践三大维度构建了多层次的知识体系。全书分为理论基础、核心技术与产业应用三大模块，深入解析了大模型生成机制、多模态协同、RAG技术及人工智能伦理等核心领域。通过医疗诊断、工业质检等典型场景案例，结合可复现的Jupyter Notebook代码，实现了从技术原理到工程实践的学习闭环。本书以“技术深度+实践广度”为特色，拆解了提示工程、跨媒体生成等关键技术流程，从VAE模型开发到LangChain智能体部署，完整覆盖了生成式人

本书围绕Model Context Protocol（MCP）这一新兴的大模型上下文控制协议展开，系统讲解其技术原理、协议结构、开发机制及工程化实践方法，旨在为大语言模型（LLM）开发者、架构设计师及人工智能工程人员提供一套实用且严谨的参考指南。全书共分为十章，内容由浅入深。全书首先从LLM的核心原理出发，介绍Transformer架构、预训练与微调机制、上下文建模等基础内容，帮助读者理解MCP所依赖的底层技术语境。随后系统解析了MCP的协议机制、语义结构、生命周期管理及上下文注入流程，并详细剖

人工智能通识教育是高等教育领域亟待探索的重要课题。 本书围绕人工智能通识教育实践主题展开，从大语言模型入门，沿着数据、计算、智能工具到智能模型的路径，逐步引导学生进入人工智能的世界。本书聚焦于计算机视觉和自然语言处理两大应用方向，帮助学生理解深度学习模型，并通过调用大模型API的方式将智能模型融入实际程序。 全书共9章，各章内容包含知识讲解和详细实验方案两部分，并根据需要设计了拓展练习。本书重视课程思政建设，以DeepSeek为例介绍大语言模型，图像处理与分析采用百度AI开放平台和腾讯AI开放平

" 本书是一本面向AI 初学者的实用指南。本书系统介绍了DeepSeek 等主流AI 工具的功能与应用，涵盖从入门配置到进阶技巧的全流程操作。内容分为九章，包括DeepSeek 快速入门、解决学习问题（从小学到大学）、教师教学增效、家长辅导与情感引导、高考志愿与职业规划、职场效率提升、创作与展示、健康管理与智能旅行、增收与就业（AI 赋能新机会）。本书结合大量实例，如智能备课、论文辅助创作、职业测评、PPT 生成等，并拓展AI 工具在文生图及图像处理、视频生成与剪辑、数字人制作、智能体开发、知

"本书全面介绍人工智能的基本理论、技术及应用。全书共12章，主要内容包括人工智能概论、知识表示与知识图谱、模糊推理、搜索策略、遗传算法、群智能算法、人工神经网络、深度学习、大语言模型、AI智能体、专家系统、自然语言理解、计算机视觉和智能机器人，附录给出了实用性很强的12个实验。本书强调人工智能知识的基础性、整体性、综合性和广博性，使学生掌握人工智能的主要思想和应用人工智能技术解决专业领域问题的基本思路，拓宽科学视野，培养创新精神。
本书的适用对象广泛，可作为高等学校各专业本科生“人工智能”