《人工智能通识与AIGC应用》第Ⅰ篇主要涵盖人工智能概述、伦理、大语言模型、智能体、生成式AI等内容，每个项目以实际场景切入，引导学生分析问题并实践。第Ⅱ篇聚焦文本生成，数据分析，图像、语音、视频生成，AI辅助编程等实践技能，帮助学生使用低代码工具(如DeepSeek、Midjourney)解决实际问题。第Ⅲ篇适合信息类专业的学生深入学习。本书案例均源于校园生活与产业需求，有助于强化学生将技术与场景相结合的能力。项目1~11使用零代码和低代码工具完成，降低了非信息技术专业学生的学习难度。本

大模型通过在海量数据上进行学习得到通用知识和模式，在自然语言处理、计算机视觉和强化学习等领域表现出强大的通用性和迁移学习能力，BERT、GPT、Stable Diffusion、Sora等功能强大的模型引发了广泛的关注。大模型可能是人工智能领域的颠覆性新范式，因此应当作为计算机、人工智能相关方向的研究生教学的一个重要内容。本书共十讲，按照基本原理、预训练技术、重要应用三个层面展开，从生成模型、自监督学习、强化学习的基本原理出发，系统介绍大语言模型、多模态大模型、决策大模型的预训练技术，以及

"本书主要介绍Python的基础知识、程序设计方法和人工智能的基本概念，从Python的基础知识到程序设计方法、网络爬虫、数据处理、文本情感分析与可视化，再到人工智能的基本概念与实践，由浅入深，由部分到整体，由面向过程到面向对象，对读者来说易学易用。本书通过案例教学，用Python编程解决生活中常见的问题，包括求一个三位数各数字之和、包裹邮寄费用计算、设计简易计算器、模拟评委评分、人机猜拳游戏等基础实验案例和两个综合项目： 数字化学生信息管理系统和弹幕情感分析与可视化。除此之外，本书的内容紧跟新

本书聚焦人工智能与教育技术的融合应用，系统呈现理论、工具与实践的完整体系。全书共分6章。第1章介绍教育技术基本概念、理论基础及发展历程。第2章解析计算机与人工智能基础，涵盖硬件系统、网络技术、智能芯片及前沿应用，揭示技术底层逻辑。第3章结合教育场景，配套案例详解WPS办公软件实操技能。第4章围绕信息化教学资源获取与工具应用，强调资源整合与创新设计。第5章聚焦教学设计与实施，融入BOPPPS模型与AI技术应用策略。第6章以微课制作为主题，结合具体学科案例展示技术落地路径。本书以跨学科融合为核

本书聚焦人工智能的核心概念与发展脉络，构建完整的知识地图。本书共包含8章，第1~3章系统阐述人工智能的定义、分类和研究范式，详解机器学习、深度学习等关键技术原理；第4章重点介绍了人工智能技术中数据的处理和应用；第5~7章则介绍了计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等前沿应用；第8章重点探讨了人工智能伦理并展望了人工智能技术未来的发展趋势。 本书配套资源丰富，包括国家级一流课程“人工智能基础”（课程负责人：张广渊，课程平台：智慧树）、PPT、习题等，读者可通过作者邮箱（xdzhanggy@163.

本书是人工智能通识课教材，旨在帮助学生全面了解人工智能技术的基本概念、发展历程，掌握生成式人工智能技术的概念及其在文本生成、图像生成、音视频生成、代码生成、低代码开发等多个领域的应用。 本书内容深入浅出，共包括8个项目：人工智能概述、人工智能发展要素、AI文本生成、AI图像生成、AI视频生成、AI低代码开发、AI趣味应用开发、AI综合案例。 本书配有微课视频、电子课件、授课计划、教学大纲和习题答案等丰富的数字化教学资源，与本书配套的数字课程“人工智能概论”在“智慧职教”平台（www.icve.c

本书本着“重思维、强实践、应用驱动”原则，包含人工智能软硬件基础、人工智能数据和编程基础、人工智能应用实践和人工智能的伦理与法律四个模块，构建一个以学生为中心、理论与实践相结合、激发兴趣与培养能力并重的人工智能通识课程，为培养面向未来的创新型人才奠定坚实基础。通过深入浅出的讲解，读者将对人工智能的核心思想、硬件平台和软件基础形成清晰的认识；同时，书中详细探讨了多模态数据在计算机中的表示与处理方法，系统地介绍了机器学习的基本概念与分类。读者通过对机器学习实践、机器视觉实践、自然语言处理实践，深刻理

本书内容首先介绍了人工智能的概念内涵，以及模式识别与人工智能、机器学习的相互关系，然后详细阐述了模式识别的一系列基本概念，分析了模式识别问题的解决思路，建立了完整的模式识别系统。书中针对线性分类器、贝叶斯分类器、最近邻分类器、组合分类器、聚类算法、模糊模式识别、神经网络模式识别和结构模式识别等各类算法进行了详细讲解，构建了完整的算法体系，并探讨了特征工程、统计学习理论等模式识别和机器学习中的基础性问题。

本书采用漫画的形式，通过可爱的小仓鼠们的对话，讲述了国产AI 模型DeepSeek的基本概念、底层原理、使用方法、实际应用场景，以及变现技巧等。 第1章介绍DeepSeek的基本概念，告诉大家什么是AI 和AIGC，以及DeepSeek的前世今生。 第2章介绍DeepSeek的基本原理，包括人机对话的实现、MoE架构、MLA机制，以及数据蒸馏技术。 第3章介绍DeepSeek的基础操作，包括如何注册和使用DeepSeek、如何借助第三方平台访问DeepSeek，以及如何在本地部署DeepSeek

"内容：
该教材从智能计算简介、神经计算、模糊计算、进化计算、群智能计算、密母计算、免疫计算、量子计算、多目标智能计算以及新型智能计算这10大板块介绍智能计算。
模块1 智能计算简介：介绍人工智能的概念与历史、引出智能计算的人工智能的关系，介绍智能计算的分类，介绍智能计算相关应用领域。
模块2 神经计算：介绍生物神经系统的相关知识，介绍人工神经网络的基本原理，介绍神经网络学习算法，介绍人工神经网络的分类，之后从前层神经网络过渡到深度神经网络，介绍几种典型的深度神经网络，并介绍深