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

本书详细介绍了深度学习的基本理论和基于Keras深度学习框架的编程方法。全书由5章组成。第1章介绍了深度学习的基本概况,包括深度学习的基本概念、应用领域和深度学习程序的框架等。第2章介绍了神经网络的基本原理,包括神经元模型、激活函数、神经网络的训练过程等。第3章介绍了基于Keras的全连接前馈神经网络编程方法,包括运行

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。

本书以大学生村官小L的故事为线索，深入浅出地探讨经典机器学习的基础知识、深度学习的基本原理，以及形形色色的生成式模型。通过本书的学习，读者不仅可以了解AI大模型的核心技术，还能深刻理解其在实际场景中的应用与价值，甚至可以自己动手设计和构建适用于特定场景的AI模型。衷心地希望本书能成为读者探索AI世界的钥匙，能引领大家走

随着人工智能、机器人控制、计算机信息处理等技术的发展，一类能够自主完成任务的系统正蓬勃发展。我们将这一类系统统称为无人系统，当前的无人系统可具备人在回路的功能，且操作者不在系统平台内。这类系统的出现，极大地节省了人力开支，特别适用于一些不适合操作人员介入的环境，如战场作战环境。这类适用于作战环境的无人系统被称为无人作战

"《人工智能概论——基础理论、编程语言及应用技术（第2版·微课视频版）》从应用出发，系统介绍人工智能的基本理论、方法和技术，以及传统行业AI化改造的解决方案。全书共8章，内容涵盖人工智能概述、Python语言基础、机器学习、计算机视觉及应用、语音识别及应用、自然语言处理、知识图谱及应用和人工智能行业解决方案。 《人工智

深度学习是人工智能中的核心问题之一，本书较系统地介绍了深度学习的基本内容，共15章，分别为概述、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度残差神经网络、Transformer模型、生成对抗网络、深度信念网络、胶囊神经网络、自编码器、强化学习、脉冲神经网络、迁移学习、元学习和大语言模型。本书注重基本概念、基本方法、基

全书内容分为“涨知识”与“开眼界”两大板块。在前五章构成的“涨知识”板块中，系统地介绍了人工智能的概念、发展历程，以及知识推理和问题求解方法，并介绍了三种典型的人工智能技术，即机器学习、深度学习和强化学习，包括其基础理论、核心思想、关键技术等，帮助学生建立对人工智能的宏观认知和体系框架。在后五章组成的“开眼界”板块中，

《MATLAB机器学习》以实际应用为背景，采用理论公式经典应用相结合的形式，深入浅出地介绍MATLAB机器学习，重点介绍各种机器学习的经典应用。全书共12章，主要介绍了机器学习、MATLAB软件、数学基础知识、线性回归分析、逻辑回归分析、K-均值聚类算法分析、决策树分析、主成分分析、支持向量机分析、朴素贝叶斯算法分析、

内容提要大模型技术是人工智能领域的重要发展方向之一，具有广阔的应用前景和巨大的潜力。本书结合当前高等院校创新实践课程，总结基于大模型应用程序的开发方法，给出综合实际案例。其主要开发方向为人机聊天、自动生成代码、旅游图鉴等，案例包括系统架构、系统流程、开发环境、开发工具、系统实现、功能测试。本书案例多样化，供不同层次的人