本书系统阐述人工智能领域的核心知识与技术。从人工智能概述入手，介绍概念、分类及发展历史，探讨其与多学科的交叉关联。重点讲解机器学习的各类算法，涵盖监督学习、无监督学习和强化学习，深入分析模型训练过程中的损失函数和梯度下降等关键环节；详细剖析人工神经网络基础，包括神经元与感知机模型、激活函数，以及前向传播和反向传播算法；深入探讨深度学习中的卷积神经网络、循环神经网络和对抗神经网络的框架、原理及应用；全面覆盖自然语言处理和计算机视觉两大热门方向，阐述文本表示、语义表示、图像处理基础等关键内容，以及智能问答、机器翻译、自动驾驶感知等实际应用；最后，聚焦大模型，解析其概念、特征、分类、原理及常用大模型，同时深入研究人工智能伦理与规范，包括技术风险、挑战及治理策略，为读者呈现人工智能领域的全景图，助力其全面掌握该领域知识与技能。