本书讲述了自动控制原理和传感器与检测技术方面的相关实验，不仅介绍了自动控制原理、传感器技术等的基础实验、综合设计实验，还介绍了MATLAB及LabVIEW软件的使用，以及在“自动控制原理”与“传感器与检测技术”两门课程中的应用。

本书采用理论与实训案例相结合的形式，深入浅出地介绍了大模型的基础知识。本书共分为8章，内容涵 盖大模型的基础知识、传统语言模型基础知识、神经网络基础知识、大模型的主要技术、大模型的微调与部署、 大模型的应用，以及面对的挑战和未来发展等。

本书不仅适合作为高等院校人工智能、计算机科学与技术或相关专业学习大模型的入门教材，也适合从事相关工作的人工智能爱好者和工程师学习阅读。

在当今这个智能化的时代，掌握 AIGC技术的使用方法已成为提升个人技能、适应未来工作环境的重要一环。本书基于 AIGC在实际工作中的应用为基础进行撰写，旨在为读者提供一个全面而深入的 AIGC应用指南，帮助读者理解 AIGC的基本原理、掌握其应用技巧，并能够在实践中灵活运用。本书深入浅出地讲解了与AIGC相关的知识及实际应用。全书共 9章，包括 AIGC概述、AIGC工具概述、AIGC文本生成与辅助写作、AIGC图片生成与图像处理、AIGC视频生成与优化、AIGC音频生成与优化、AIGC智能化办

本书全面介绍了生成式人工智能（AIGC）的基础理论与实践应用，旨在通过45个典型案例细化AIGC技术的应用过程、实战技巧、优化规则及生成结果，帮助读者全面理解和掌握大模型与AIGC的基本原理、核心技术、应用实践及伦理规范，激发读者的学习兴趣与创新思维，指导读者在学习、工作、研究中充分利用AI技术提高工作效率，增强信息技术应用能力，提升核心竞争力。

本书教学资源丰富，适合作为应用型本科院校和职业院校学生的通识课教材或专业实践课教材。对于有技能提升、职业晋升及工作进步需求的各行业从业

AI是近年来炙手可热的前沿技术。随着越来越多的AI应用进入人们的视野，AI技术也赢得了国内外社会公众、专家、学者和开发者的广泛关注。
自2022年ChatGPT横空出世以来，AIGC迅速成为极其火爆的AI发展方向。近年来，各种AIGC大模型层出不穷，AIGC大模型生成的内容也日臻完善，并且已经达到可以落地应用的程度，因此可能创造大量的就业机会。
本书概述了AIGC的基础技术，从机器学习、深度学习的基本概念和基础算法，到生成模型、自然语言处理和计算机视觉的相关技术，即

本书系统介绍了人工智能通识的相关知识，全书共6章，包括人工智能概述、人工智能的工作原理、人工智能的研究领域、人工智能工具的应用、人工智能的应用场景以及人工智能课程实践与设计等内容，从概念、工作原理、研究领域、工具使用以及应用场景等多方面全方位地对人工智能进行了介绍，并提供了6个课后实践、5个课程实践活动以及3个课程设计，理论与实践结合，全方位满足读者的学习需求。 本书可作为高等院校大一各专业开始的人工智能通识课程的配套教材，也可以作为对人工智能怀有兴趣或想入门人工智能的读者的参考书。

本书从人工智能基础、人工智能核心技术框架、人工智能应用与实践、人工智能的挑战与未来展望四个方面全面探讨人工智能，主要包括人工智能的基础概念、行业应用、核心技术、大语言模型(大语言模型)、Prompt技术及其高级应用、人工智能在视听领域的应用，以及人工智能对社会的影响和未来展望。 作为高校人工智能通识教材，本书系统性地呈现人工智能发展全景，从理论到应用，既有通俗易懂、深入浅出的技术解析，又有丰富的案例说明，并配以详细的Prompt设计指南，旨在帮助学生全面理解人工智能技术的原理、应用和潜在影

本书通过大量实验系统地介绍人工智能的原理和技术。本书共13章，主要内容包括人工智能概述、计算智能、机器学习、视觉感知、自然语言处理、语音处理、知识认知与推理、机器人、人工智能伦理与安全、人脸识别的应用、智能家居、智能制造、无人驾驶的应用，其中实验内容包括蚁群算法实验、波士顿房价预测实验、基于模式识别的光学字符识别实验、基于深度学习的图像分类实验、基于深度学习的人脸识别实验、基于云服务的智能问答机器人实验、机械臂语音控制实验、知识图谱医疗问答系统实验、机械臂视觉分拣实验、基于深度学习的人脸替

本书主要阐述人工智能问题求解方法的一般性原理和基本思想，主要内容包括：人工智能发展简史；一般的搜索问题，包括盲目搜索和启发式搜索；对抗搜索，包括α-β剪枝、蒙特卡洛树搜索、AlphaGo原理、强化学习；谓词逻辑以及基于归结的定理证明方法；知识表示，包括产生式方法、语义网络、框架；不确定性推理方法，包括贝叶斯方法、证据理论和确定性方法；统计学习方法，包括朴素贝叶斯方法、决策树、支持向量机、k近邻方法、k均值方法、基于密度的聚类；神经网络与深度学习，包括什么是神经元和神经网络、全链接网络、

本书以学习任务为载体，系统地讲解了智能机器人、计算机视觉及智能语音系统部署这三大典型工作任务的相关知识，并根据完整的智能系统部署与交付过程开展实践活动，帮助读者了解人工智能系统部署的全流程。本书通过教、学、做一体化的方式，完成了人工智能应用系统的现场部署与交付的工作任务，包括智能机器人、计算机视觉和智能语音等系统的软硬件安装、设备检查、模型部署、参数配置、功能和性能测试等，让学生亲身体验智能系统从规划到交付的全过程，从而形成系统的实践能力体系。