本书详细介绍边缘计算和人工智能技术，主要内容包括边缘计算与人工智能概述、边缘计算与人工智能基本开发方法、边缘计算与人工智能模型开发、边缘计算与人工智能基础应用开发、边缘计算与人工智能综合应用开发。全书采用项目式开发的学习方法，通过贴近日常生活的开发实例，由浅入深地介绍边缘计算与人工智能的相关知识。本书中的每个案例均有完整的开发过程，并给出了开发代码，读者可在这些案例的基础上快速地进行二次开发。

"本书是计算机领域本科教育教学改革试点工作计划（“101计划”）系列教材之一。本书按照“厚算法基础、养伦理意识、匠工具平台、促赋能应用”的培养目标，以表达与推理、搜索与优化、建模与学习和伦理与安全为核心，按照如下内容进行组织：第1章绪论、第2章知识表达与推理、第3章搜索探寻与问题求解、第4章机器学习、第5章神经网络与深度学习、第6章强化学习、第7章人工智能博弈、第8章人工智能伦理与安全、第9章人工智能架构与系统、第10章人工智能应用。本书可作为高等学校人工智能专业及信息技术相关专业人工

本教材聚焦学术前沿，围绕人工智能的两大核心要素，即数据和模型，对人工智能领域安全问题以及相关攻防算法展开系统全面、详细深入的介绍。本教材可以帮助学生充分了解人工智能数据与模型所面临的安全风险，学习基础的攻防理论，掌握关键的攻防技巧。

本书系统地阐述了人工智能算法的基本原理、实现技术及其应用，基本涵盖了其重要理论和方法，包括了最近发展起来的并被实践证明的新技术、新理论，如机器学习、模式识别、图像处理、神经网络、深度学习、群智能方法等。本书注重结合实际，通过实际问题介绍各种理论和方法，着重介绍各种智能算法的MATLAB实现，具有较强的指导性和实用性。

本书可作为计算机、信息处理、自动化和电信等IT相关专业的高年级本科生和研究生学习人工智能的教材，也可作为从事计算机科学研究、开发和应用的教学和科研人员

本书从ChatGPT原理和提示工程的基本概念讲起，重点介绍了提示工程的各种技巧，不仅通 过实例生动地展示了如何运用这些技巧，还深度解析了各种技巧的使用场景及其潜在局限性。 进一步地，本书结合多个行业背景，系统地阐述了ChatGPT和提示工程的具体应用，帮助读者不 仅从理论上掌握提示工程，而且深化对ChatGPT在实际场景应用的理解。 本书分为11章，主要包含四部分：第1章解读ChatGPT的基础原理和提示工程的基本概念； 第2～5章详细介绍提示工程技巧，涵盖有效提示编写、针对复杂任务的

本教材系统地论述了人工智能的经典理论及人工智能主要研究领域的基础知识与应用场景，目标是用通俗易懂的方法帮助读者构建完整的人工智能知识体系，为后续的深入学习打下基础。
本教材通过讲解人工智能在诸多领域的经典应用案例，帮助读者更好地了解人工智能技术的发展和日常生活的关切度，以及未来人工智能的发展趋势及面临的挑战。
本教材内容采用Python作为讲授计算思维和人工智能的载体，与课程相结合，形成一个融理论教学、科学训练、创新实践为一体的人工智能课程体系和协同培养机制，使所培养的人才在基础

人工智能在音乐、美术、工业和科学等领域的创造性过程中发挥着非常重要的作用，特别是随着大模型技术的发展，AI在艺术创作、工业设计、产品建模等领域发挥着越来越重要的作用，而虚拟现实、增强现实以及元宇宙等新概念、新模式正在改变着教育、医疗、购物等生产生活的方式。本书从AI生成模型出发，深入全面介绍AI创造所涉及的理论方法。而后由浅入深，以应用为导向，通过文字、表格、图片等形式，分章节阐述AI应用于文艺创作、工业设计、虚拟现实和增强现实等具体前沿进展。

本书系统介绍了推荐算法的知识框架和技术细节，包括召回、粗排、精排和重排等模块。第1章从用户体验、内容生产和平台发展角度介绍为什么需要推荐系统，并阐述推荐系统的分类及整体技术架构。第2章介绍推荐算法模型的基础——数据样本和特征工程。第3章介绍传统推荐算法。第4~7章介绍推荐系统中最复杂的部分——精排模块，包括特征交叉、用户行为序列建模、Embedding表征学习和多任务学习。第8章介绍召回模块，并详细讲解非个性化召回和个性化召回算法。第9章介绍粗排模块，重点讲解特征蒸馏和轻量级特征交叉等方法。第1

本书包含代码实践和案例实践，运用OpenCV、PyTorch等框架工具详细讲解中文车牌识别检测、采用三元组的FaceNet人脸识别理论与实践、车道检测的两种深度学习思路及烟雾检测4大实践项目。相关理论可参考《基于深度学习的目标检测原理与应用》一书，从而学以致用、融会贯通。

阅读本书需要具备一定的Python语言编程基础知识。编者充分调研了行业、企业对人才技术技能的需求，将教学过程和企业深度学习模型的训练与部署、人工智能应用开发等生产过程衔接，与企业一线工程人员共同研究学生需要掌握的职业理论知识和技能，同时参照人工智能深度学习工程应用职业技能等级证书要求，将证书和岗位需求充分融入本书。本书可作为高等院校人工智能相关专业的教材，也可作为有关专业技术人员的培训教材，还可作为广大深度学习技术爱好者及从事包含深度学习相关业务的智能制造、智能零售、智慧安防、智慧交通、智慧农业