教材坚持以落实立德树人为根本任务，融入“岗课赛证”设计，对接Web职业技能大赛和工信部1+X职业技能等级证书，遵循高职学生认知规律，校企合作开发资源，确保课程内容的前瞻性和案例的实用性。通过精心设计的典型项目案例，培养学生基于Django框架进行Web应用开发的编程能力。以教材改革为突破口，促进学生素质全面提升，引导学生理解精益、创新等工匠精神的基本内涵；遵守软件开发和维护的专业规范；通过任务实践，知行统一，增强学生勇于探索的创新精神。
教材内容主要包括8个单元：开发环境配置、路由

本书全面覆盖信息技术的基础知识、核心技术、应用领域及未来发展趋势，特别聚焦于信创产业和人工智能两个前沿领域。本书主要内容包括但不限于现代通信技术、云计算、大数据、物联网、虚拟现实、区块链、数字媒体等关键技术，以及这些技术在教育、医疗、金融、智能制造等行业的应用案例。本书旨在培养读者在信息技术领域的综合能力，为未来的职业发展奠定坚实基础。

本教材是专为职业学校学生设计的人工智能教材，通过实践项目帮助学生掌握大语言模型的应用。教材分为两个主要模块：初体验和应用实践。
在初体验模块中，学生首先通过生活中的AI应用案例（如人脸识别、语音助手、推荐系统）了解人工智能的广泛使用。接着，学生将学习大语言模型的定义、发展历程及其在文本生成、代码生成、问答系统等领域的应用场景。最后，教材引导学生探讨AI伦理与安全问题，思考如何负责任地使用AI技术，并通过小组展示会分享学习成果。
在应用实践模块中，学生将通过多个项目深入学习大语言模型

在数字技术飞速发展的当下，人工智能与区块链作为驱动社会变革的核心力量备受瞩目。本书聚焦这两大前沿技术的融合，为读者呈现其理论、应用与发展趋势。 本书以“融合创新”为主线，搭建全面的知识体系。本书共分 5 部分 11 章，其中理论基础部分从历史演进出发，借助数学工具，深入讲解相关核心概念等，奠定学习根基；核心技术部分从共识与验证算法出发，阐述关键技术，剖析技术融合路径；高级主题部分关注前沿领域，探讨安全与隐私及性能优化技术；研究前沿部分前瞻新兴技术影响，指明研究方向；应用设计部分结合真实项目案例，

本书详细阐述了具有人工智能素养的综合型人才必须掌握的相关知识。作为通识课程教材，本书在确定知识布局时，紧紧围绕通识教育核心理念，努力培养学生的人工智能素养。本书系统介绍人工智能理论知识，并给出可操作性强的实验，既具有理论深度，又具有实践高度。全书内容分为5篇，分别是人工智能基础知识（第1篇）、人工智能基础技术（第2篇）、人工智能前沿技术（第3篇）、人工智能伦理（第4篇）和人工智能实验（第5篇）。其中，第1篇对人工智能进行概要性介绍，第2篇介绍人工智能编程语言基础、机器学习、自然语言处理、计算机视

本书对人工智能的基础知识、核心技术、研究热点、应用现状、前沿动态及伦理规范等方面进行了简明通俗的阐述。本书共5章，分别为人工智能概述，人工智能核心技术及研究热点，人工智能行业发展及典型应用，人工智能前沿以及人工智能安全、伦理与治理，是一本学习人工智能知识的通识读物。本书包含大量人工智能应用案例，结合人工智能技术原理、核心优势以及具体应用场景，介绍了人工智能给各行业带来的重大变革，为广大读者了解人工智能、学习人工智能、运用人工智能提供了切实可靠的参考。 本书适合作为各高校人工智能通识课程的教材，也

本书详细阐述了培养具有人工智能素养的综合型人才所需要的相关知识。作为通识类课程教材，本书在确定知识布局时，紧紧围绕通识教育核心理念，系统介绍人工智能相关知识，努力培养学生的人工智能思维和人工智能能力。全书共4篇，分别是人工智能基础知识篇、人工智能基础技术篇、人工智能前沿技术篇和人工智能伦理篇。其中，人工智能基础知识篇包括信息与计算机基础、人工智能概述和人工智能的应用，人工智能基础技术篇包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉，人工智能前沿技术篇包括大模型、智能体、具身智能、AIGC应用与实践，人工

本书以理工类专业为读者对象，以人工智能通识教育为目标，全书共6章，主要内容包括人工智能概述与发展历史，如人工智能的历史、发展等；机器学习，如机器学习概述、机器学习流程和常见算法等；神经网络与深度学习，如神经网络的基本概念、常见的深度学习结构、深度学习的工具与实现等；计算机视觉基础，计算机视觉的定义与目标、技术基础、常用计算机视觉工具等；自然语言处理，如自然语言处理的基本概念、关键技术、应用案例等；大模型基础，大模型的定义与概念、核心技术及应用等。每章后配有实验练习，方便学生学习后操作。

本书分为8章。第1章为绪论，概述AI、AIGC和Python的基本概念与发展历史；第2～3章分别讲解Python语言基础、AI模型训练与优化，为后续项目实践打下基础；第4～８章围绕真实应用场景展开项目式教学，包括基于机器学习的DDoS攻击检测、AIGC内容审核与过滤、基于AI的金融环境信贷业务风控识别、基于AI的加密恶意流量检测、基于PyTorch的花卉识别模型应用。每章均配有课后习题，帮助读者巩固知识、提升实操能力。

本书系统阐述了人工智能三大流派（符号主义、行为主义、联结主义）的核心理论与技术，并融合大数据技术体系，构建完整知识框架。全书分为五部分：导论，综述了人工智能本质特征、发展脉络及社会价值；符号主义篇探讨知识表示与推理，涵盖逻辑系统、专家系统及不确定性处理；行为主义篇重点介绍搜索策略与群体智能算法；联结主义篇介绍数据科学的基础理论，并深度解析机器学习与深度学习技术体系；大数据篇则将内容延伸到大数据的相关技术以及其安全治理。本书内容既系统阐述经典理论，又结合前沿案例解析技术应用；通过算法分析与行业场景