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"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”

"本书首先概述了人工智能的基本概念、研究内容、研究途径与方法、分支领域与研究方向、应用前景、历史沿革、现状与趋势，勾画了人工智能学科的总体架构； 然后概略而简要地阐述了人工智能各分支的基本原理、基本技术、研究课题和发展概况。全书共6篇21章，内容全面、基础、经典而新颖。

本书结构合理、层次分明、条理清楚、理例结合、图文并茂、深入浅出、详略得当、纸电结合、易读易懂、易教易学。

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本书系统解析DeepSeek大模型的技术架构与应用生态，构建技术认知-环境搭建-领域攻坚三维能力体系。第1部分从人工智能技术演进切入，剖析深度学习、Transformer架构及大模型革命的技术哲学，详解开发环境配置、API调用与智能系统构建方法论；第2部分聚焦6大核心场景，覆盖智能办公、数据可视化、数字内容生产、教育创新等领域，通过20余个工业级案例拆解模型工程化实践，构建了环境验证软件智能工作流等实战框架。全书创新性地融入Dify驱动的AI Agent开发范式，提供从思维导图生成到金融风

本书从人工智能导论、人工智能编程基础、人工智能计算平台、人工智能网络环境、人工智能基本技术、大模型及其应用技术、机器学习及其应用等七个维度布局内容。

本书共7章，第1章绪论，介绍人工智能的概念和发展简史，当前发展方向、研究热点，基本研究内容、所采用的研究方法；第2章讨论传统经典人工智能的知识表示、知识工程、搜索技术、群智能算法、知识图谱、专家系统和规划技术等基本知识；第3章介绍实践人工智能应用的编程语言Python；第4章以Scikit-learn为基础介绍机器学习的基础知识和实践案例；第5章为人工神经网络与深度学习；第6章讨论人工智能的应用领域，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别、专家系统、知识图谱、多智能体和智能机器人等；第

本书采用“理论+应用+操作实践”相结合的方式，深入浅出地介绍生成式人工智能及大模型的基础知识。书中精选典型案例，展示大模型在各行业的应用，并通过Transformer架构，详细解析生成式人工智能及大模型的核心原理与技术演进。此外，本书还通过文本生成、图像生成、视频生成等应用场景，指导读者学习AI工具的使用。本书体系完整，内容共分为8章，包括生成式人工智能概述、大模型基础、大模型行业赋能、Transformer模型、大语言模型、文本生成、图像生成和视频生成。

本书共分四个部分15章，全面系统地介绍了生成式AI的基础理论、核心技术、应用场景以及社会影响，既突出生成式人工智能技术，又重视AIGC应用，旨在为读者提供一个全面、深入且实用的学习平台，帮助读者快速掌握生成式人工智能的精髓及其在各领域的应用实践。

本书内容涵盖从人工智能的起源、发展到前沿技术的多个方面，包括人工智能基础概念、数学素养与计算思维、数据科学与大数据技术、智能体技术、机器学习、神经网络与深度学习、图像识别与计算机视觉、自然语言处理与大语言模型、生成式人工智能、机器人及其智能化、群体智能等核心技术，同时结合大量实战练习和项目，强调理论与实践并重。书中特别关注人工智能伦理与安全，探讨其带来的伦理挑战及未来发展方向，引导学生树立正确的价值观，增强责任感。

人工智能是国家战略的重要组成部分，是未来国际竞争的焦点和经济发展的新引擎。以机器学习、自然语言处理和深度学习为三大核心技术的人工智能正以前所未有的速度影响和渗透到各行各业，不断推动制造业、交通运输业、医疗健康业、金融业、教育业等领域的重大变革与产业升级。为了适应课程的发展，《人工智能通识基础》旨在为学生提供最基础的人工智能知识体系。本书不仅覆盖了人工智能的基本概念、核心技术、应用案例，还深入探讨了人工智能在社会、伦理、安全等方面的影响和挑战。