本书介绍大模型的基础知识,如通用大模型的能力边界,垂直领域大模型的构建需求、构建路径和应用场景;深入浅出地阐述提示工程、大模型微调、检索增强生成、AIAgent开发等垂直领域大模型的构建技术;以代码形式给出网络安全大模型和AIAgent构建示例,以图文形式给出大模型本地部署、集群部署、云环境部署、国产化部署和轻量化部署

本书系统介绍人工神经网络的基本理论、经典模型及其典型应用,围绕“理论-方法-实践-案例”这一主线,结合PyTorch深度学习框架,对人工神经网络的核心技术进行全面讲解。全书注重理论与实践相结合,涵盖多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、图神经网络等多种主流深度学习模型。在此基础上,围绕典型应用场景,精心

本书共8章,依次涵盖绪论、人工智能数学基础、机器学习基础、深度学习新方法、人工智能生成内容、智能体系统、人工智能实践,以及人工智能前沿技术等核心内容。

本书是学习人工智能相关知识的入门指南。全书结合建筑工程实际应用,系统阐述了人工智能的基本概念、技术基石及发展现状;深入探讨了其在文档处理、图像生成、智能识别监测、智能问答与知识管理等领域的具体应用;并对数字孪生、智能建造、绿色建筑赋能及未来职业变革等前沿趋势进行了展望。通过本书,读者可全面理解AI在建筑工程行业的应用逻

本书划分为三篇:第一篇是理论篇,重点探讨从交互叙事到具身交互叙事的理论发展脉络;第二篇是实证篇,论述具身交互叙事学的科学性,主要探索具身交互技术在叙事体验中的有效性,验证“叙事流、情绪流与具身流”的正向耦合关系;第三篇是设计篇,讨论具身交互设计的理论框架与设计原理,主要涉及基础构建要素,叙述与认知关联设计、话语与动作关

本书以Python相关技术贯穿人工智能的基本知识，内容主要包括人工智能、数据处理与分析、数据可视化、数据社交网、大模型、机器学习、深度学习、自然语言处理、大模型产品等，第1-3章详细介绍人工智能的发展历史、重要奠基人物、数据处理与分析的基本原理和方法，帮助学生奠定重要的理论基础。第4-8章详细介绍数据可视化技术、数据社

全书以“项目驱动”为核心教学方法，精心设计了11个贴近实际的实训项目，涵盖从零开始搭建本地AI助手，到开发智能客服、图像识别等多个应用场景。通过“校园百事通”“宿舍报修小管家”等项目，读者可以循序渐进地掌握大模型本地部署、提示词工程、应用开发等核心技能，将抽象的理论知识转化为可操作的实践能力。从结构上看，本书遵循“理论

本书主要内容包括人工智能的意识、人工智能的思维、人工智能的技术、人工智能的应用、人工智能的安全以及人工智能的伦理等，旨在为高校开设人工智能通识课提供一套适用的新型教材，向学生讲解人工智能的基本知识、核心技术和应用场景案例。

本书从基础理论出发，深入浅出地阐述AI智能体的定义、起源、发展及其在众多领域的应用场景，详细讲解智能体的基础理论架构，包括感知与交互、决策与规划、知识表示与管理等核心技术模块，并结合实际案例，帮助读者理解智能体的智能特性。本书不仅涵盖智能体的基础理论，还深入探讨智能体的技术架构，为读者展示智能体开发的全貌。从感知与交互

本书系统地介绍了具身智能领域的核心概念、关键技术与实践方法，围绕“几何空间、语义空间、决策空间、本体空间”四大空间展开，内容涵盖从基础几何建模到深度感知、从强化学习到大模型智能体、从运动学与操控到复杂任务规划、世界模型与仿真现实迁移等模块。教材既注重理论讲解，又配备大量习题与答案，强调多模态感知、决策与交互的一体化整合