本书从人工智能的基本概念讲起，系统介绍了机器学习、深度学习等核心技术的原理。然后深入探讨了计算机视觉、自然语言处理、知识图谱以及火爆全球的大语言模型等关键应用领域。本书在案例上清晰讲解了AI如何学习、思考和感知，包括机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理的核心知识应用案例，以及大语言模型(如ChatGPT)的原理

本书共有6个项目，分别是智能体认知、单智能体定点射门、单智能体跑点运球、双智能体战术配合、双智能体协同进攻和多智能体群控对抗，旨在培养具身智能领域亟需的高端复合型人才。

本书循序渐进地介绍行业大模型的核心技术与行业应用。基础理论篇(第1-4章)系统梳理行业大模型的基本概念、发展背景与数据基础。技术方法篇(第5-8章)深入探讨行业大模型的核心技术，包括继续预训练、微调、基于人类反馈的强化学习和提示工程。每章不仅解析技术原理，还结合代码示例和优化策略，指导读者在实际项目中灵活运用。应用实践

本书首先从整体介绍机器学习基本概念和基础工具的使用方式(sklearn和Pytorch)，使读者对机器学习有一个整体的理解；接下来结合材料设计中常见案例(比如材料性质预测等)，介绍经典机器学习算法原理、使用方式，并结合材料设计中常见案例(比如材料表征相关研究)，介绍深度学习的相关模型和使用方式。除了机器学习相关算法外，

本书紧密围绕职场中高频出现的痛点问题展开，系统且全面地介绍如何借助人工智能(简称AI)技术提升写作、沟通以及事务处理等多方面的效率。书中不仅为公文写作、销售话术设计、会议纪要整理等常见职场场景精心准备了实用且易上手的提示词模板，还深入细致地讲解了AI辅助内容生成、信息精准筛选、合同智能比对等高效工作方法。同时，着重强调

本书涵盖人机交互的基础理论、相关学科与认知理论,交互界面技术,概念化交互与设计思维,社会化与情感化交互,用户需求与数据分析,设计指南与原则,设计风格与AI设计思维,原型构建,命令、菜单与表格设计,用户文档以及人机交互质量评估等多个方面。

本书共分为8章,内容包括人工智能概述、Python编程语言初探、数据挖掘基础、初识机器学习、神经网络的起源、经典人工智能算法、我国人工智能开放平台、大语言模型--从ChatGPT到DeepSeek。

本书共8章,系统介绍人工智能的基本理论、关键技术,以及在实际应用中的表现。

本书共分为9章,首先回顾了人工智能的概念、发展历程及研究方法;其次详细阐述了神经网络、深度学习、强化学习、群智能算法、搜索算法、不确定性推理等方法的基本原理与实例分析;最后介绍了监督学习、无监督学习和半监督学习等机器学习领域的内容,包括k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、线性回归与逻辑斯蒂回归等经典算法,以及聚类算法、降维

《人工智能应用与实践》以“通识引领、实践驱动、本土融入、应用导向”为核心，全面系统地介绍人工智能的基本概念、发展历程、核心原理(机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能决策、大语言模型)及典型应用场景。教材特别强调动手实践，呈现丰富的Python编程练习和项目案例，帮助学生快速提升AI工具应用能力。教材结合贵州特色进行