开篇介绍计算机硬件核心组件原理、系统架构及对 AI 计算的支撑，同时梳理软件中操作系统、编程语言及开发流程，奠定基础。?办公软件聚焦 WPS，文字处理含文档创建排版及 AI 辅助写作；表格处理涉及数据录入、公式运用及 AI 数据分析；演示文稿涵盖设计、多媒体添加及智能生成优化。?Python 编程从基础语法、数据结构到实践案例，呈现学习路径，凸显其在 AI 开发中的关键地位。?人工智能领域先追溯定义与历程，剖析研究范畴、学科交叉及社会影响。大模型部分详解概念、发展、与传统模型差异及典型

本书从现象出发，深入浅出地介绍深度学习的基本原理，包括神经网络的输出和参数演化规律，以及大语言模型如何逐步涌现出更复杂的推理。本书以呈现现象为主，对读者的理论要求低，但能抓住深度学习的核心原理，对理解和训练深度学习都有重要帮助。此外，本书还介绍了强化学习、传统监督学习、传统非监督学习和可信人工智能等人工智能领域的相关知识。本书适合计算机及相关专业的在校本科生、研究生用来作为学习深度学习的入门读物。

当生成式人工智能席卷而来，一场从“识别已知”到“想象未知”的认知革命正深刻重塑我们的生活与思维模式。指令被精准响应，创意被智能激发，复杂难题被高效破解，在这场“百模争鸣”的变革浪潮中，掌握与AI共处的核心能力，已成为每个人的必修课。
本书面向大学通识教育，是专为打破专业壁垒、消解技术神秘感而编写的生成式AI通识读本，各专业学生无需具备深厚的数学功底与编程基础即可轻松入门。同时，它也是一本指导读者将AI技术与专业学习相结合的跨学科应用实践手册，不仅传授核心技术知识，更深入探讨技术应用背

	教材坚持以落实立德树人为根本任务，融入“岗课赛证”设计，对接Web职业技能大赛和工信部1+X职业技能等级证书，遵循高职学生认知规律，校企合作开发资源，确保课程内容的前瞻性和案例的实用性。通过精心设计的典型项目案例，培养学生基于Django框架进行Web应用开发的编程能力。以教材改革为突破口，促进学生素质全面提升，引导学生理解精益、创新等工匠精神的基本内涵；遵守软件开发和维护的专业规范；通过任务实践，知行统一，增强学生勇于探索的创新精神。
教材内容主要包括8个单元：开发环境配置、路由

本书介绍了人工智能的发展历程、核心概念与现实应用，重点涵盖生成式AI、智能办公、数据分析、多模态创作、伦理治理等前沿内容。通过大量贴近实际的应用案例和实操指引，帮助学生快速掌握提示词工程，以及AI工具使用、智能体开发等实用技能，培养人机协作思维与创新解决问题的能力。

本书分为四篇。第1篇初识：介绍了什么是AI智能体、什么是工作流，并对比Dify与Coze，介绍了本地部署Dify，为初学者奠定基础。第2篇基础应用：介绍了Dify如何集成各类大模型，并初步探索了Dify的5种应用。第3篇进阶应用：介绍了提示词设计与风格优化、Dify的节点与能力、Dify如何与外部系统进行通信、给Dify应用构建知识库、Dify多模态应用。第4篇行业综合实战：通过4个真实案例展示了Dify在多个领域的落地实践；介绍了如何发布Dify应用；介绍了Dify与MCP(模型上下

本书介绍了人工智能的基本概念、通用技术(如计算机视觉、语音识别、自然语言处理等)、典型应用场景与职业发展路径，涵盖机器学习、深度学习、法律伦理及AIGC应用与智能体开发等内容。

本书构建了智能体的完整知识体系。不仅剖析了智能体的七大核心架构组件——感知、工具、推理规划、记忆、反思、动作系统及其协同机制，还探讨了如何利用强化学习优化智能体决策、如何构建科学的评估体系以弥合“评估鸿沟”，并阐述了自进化智能体与持续运行智能体这两大前沿方向，揭示了智能体如何实现自我优化与长期自治。

本书是一本系统阐释人工智能理论、技术与应用的综合性教材，融合基础理论、前沿技术与实践应用，兼顾广度和深度。本书以"理论基础—技术解析—应用拓展—问题思辨”为逻辑主线，全面覆盖人工智能的核心知识体系。全书以人工智能发展简史为引，解构其基本概念及数据、算力、算法三大底层支柱，继而以递进式视角深入剖析机器学习、神经网络、深度学习等核心技术原理，同步展开计算机视觉、自然语言处理、智能语音技术、具身智能等典型应用场景解析。本书聚焦生成式人工智能浪潮下大模型技术的爆发逻辑、基本原理和使用技巧，最终回归人工智

本教材系统涵盖人工智能的基本知识与核心技术应用，通过四大知识模块构建从基础理论到实践应用的完整学习体系。模块1梳理人工智能的发展历程、理论基础与社会影响，帮助学生建立整体性认知，培养技术理解能力与伦理意识。模块2聚焦计算机视觉，解析图像数学表示、卷积神经网络（CNN）模型及生成式人工智能的基本原和实践应用。模块3深入自然语言处理，从文本表示演进到Transformer架构，结合GPT等预训练模型，通过情感分析、文本生成项目实践强化应用能力。模块4阐述语音技术，包括语音信号处理、深度学习模型及生成