本书共分16章，前7章为习题部分，与教材相对应，包括单项选择题、多项选择题、填空题、判断题和简答题。内容丰富，针对性强的习题有利于学生巩固和掌握教材知识点，检验学习的效果。除习题外，本书8-16章为实验部分。每个实验给出了相应的实验目的、相关知识和实验内容等，提供了详细的实验步骤和操作方法。有助于学生掌握人工智能的经典

本书遵从工程教育产出导向，共分12章，从安全应急和能源战略入手，阐述智能时代的策略、文献分析和技术模式。接着以图谱方式阐述人工智能技术知识体系、模型和算法。然后以图像、音频、视频、数值和文本共五大类型分别展开，以大数据背景为驱动，开展相应的数据处理、数据标注、智能模型分析、模型训练和算法分析。在此基础上，分析5大类的专

本书聚焦AI技术应用开发，贴合技术潮流与高校创新实践课程，以通俗语言阐述DeepSeek应用程序开发流程。涵盖健康管理、宠物健康医疗、法律助手、面试官、心理咨询、智能交通监控、文学探索、数据可视化、智能关怀等30个多元案例，从系统架构设计到功能测试细节全面覆盖。每个案例均配备详尽实现步骤、代码解析及优化思路，帮助读者理

本书共13章，分别介绍人工智能概述、专家系统、机器学习、深度学习、优化算法、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱、大语言模型与AIGC、AI智能体、智能机器人、人工智能安全与伦理以及人工智能应用。本书注重内容的可读性与实用性，每章均配有典型案例与技术解析，帮助读者在理解原理的同时，建立对技术应用场景的直观认识。

本书遵循由浅入深、循序渐进的教学逻辑，沿着基础理论、核心技术、行业应用、伦理规范的完整脉络展开，先解读人工智能基础概念与发展沿革，再详解机器学习、深度学习底层核心原理，覆盖计算机视觉、自然语言处理、强化学习等主流关键技术，同时紧跟行业发展趋势，讲解大模型落地应用与人工智能伦理风险等前沿内容，构建完整闭环知识架构。全书兼

本书由18个任务和1个综合实训构成，主要介绍AI工具和Office2019的主要组件Word、Excel、PowerPoint在行政管理、人力资源、市场营销、物流管理和财务会计这五个方面的应用。

本书可作为高等院校电子信息类、计算机类、人工智能等相关专业高年级本科生、低年级研究生的教材,也可供从事电子工程、信息技术、人工智能、机器人等相关领域的研发人员、科技工作者和研究人员参考

本书共4部分,第1部分(第1-3章)为基础认知,主要介绍AI的人文定义、发展简史、机器学习及深度学习,帮助读者建立对AI的基础认知;第2部分(第4、5章)为AI内容生成技术,聚焦大语言模型与AIGC多模态生成的技术演进与实践应用,让读者全面了解AIGC;第3部分(第6、7章)为AI赋能应用,深人探讨AI赋能人文艺术的范

本书系统地介绍人工智能基础理论与应用实践,内容包括人工智能概述、Python编程基础、机器学习概论、深度学习概论、神经网络、网络信息采集与处理、大数据分析与可视化、数据挖掘技术、人工智能伦理、人工智能研究热点与发展趋势。书中通过具体项目案例和实践任务讲解各个知识点,帮助学生在动手实践中掌握理论知识。

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