人工智能生成内容（ArtificialIntelligenceGeneratedContent，AIGC）技术正以惊人的速度改变着众多行业，本书聚焦AIGC技术的实际应用，以DeepSeek为主，以其他AIGC工具为辅，旨在带领读者开始精彩的AIGC应用之旅。 本书涵盖AIGC的概念、DeepSeek的使用技巧、多模态

本书系统阐述了AIAgent底层架构的设计与实现，内容涵盖从基础理论到实际应用的多个层面，内容丰富且深入。全书共11章，从通用AIAgent的定义与分类、核心特征入手，逐步展开至开发工具链、仿真与测试环境，并对各类典型架构模式进行了详细解析。书中不仅探讨了感知、决策、规划、推理和学习等关键模块的技术原理，还深入剖析了多

本书从功能上分为四部分:第一部分为基础知识(第1章和第2章),探讨生成式人工智能的基本概念和生成模型的算法基础,包括其定义、发展历程、基本概念、数学基础、常见生成模型简介、评估指标等;第二部分为核心技术(第3章-第10章),介绍生成式人工智能的核心技术及其典型应用,如Tansformer、生成对抗网络、变分自编码器、流

本书分为八章,内容包括主流大模型的在线调用与本地部署、基于向量与知识图谱的RAG系统构建、多轮对话与复杂任务规划的Agent开发方法,以及大模型高效微调流程。本书还特别介绍了LangChain与LangGraph两大主流Agent框架的功能机制与最佳实践。项目案例部分精选了多个企业级实战场景,如基于GraphRAG的本

本书旨在普及人工智能基本知识，帮助读者全面理解人工智能的核心概念、发展历程、关键技术及实际应用，提升人工智能素养，培养面向未来的综合实践能力与创新意识。本书围绕人工智能的基础理论、核心技术、主流应用和实践路径系统展开，共9章，主要内容包括人工智能概述、机器学习、神经网络与深度学习、计算机视觉、自然语言处理、大数据基础与

本书共7章,构建了自主智能系统的基础知识体系,涵盖核心概念与关键算法,并提供配套实训项目以强化理解与应用。本书内容突出系统视角,从任务出发阐释感知、决策、执行等环节的协同作用;强调反馈机制,深入分析系统基于外部环境与自身状态的反馈信息实现行为调整、自适应学习与持续优化的闭环运行特性。

本书是人工智能通识课教材。本书按照“基础认知→思维培养→技术实践→创新探索”的递进式学习路径，构建系统的人工智能知识框架。每个任务设置真实场景，通过“任务描述—任务分析—知识储备—任务实施”的逻辑链条，引导读者在动手实践中掌握人工智能工具的使用方法，培养解决问题的能力。本书深入浅出，共设计9个项目，包括初始人工智能、强

本书为新一代人工智能通识课程系列教材之一。本书以“做中学、学中做”为编写理念，通过“任务描述—知识准备—任务实施—项目拓展—思考与实践”的闭环设计，帮助学习者构建系统化的知识框架，在实践中深化理解。此外，本书特别强调技术应用中的法律意识，旨在全面培养学习者的人工智能素养和终身学习的能力。本书分为三大篇章，共7个项目，有

本书为一部面向高等院校文科类相关专业的人工智能通识教材，旨在系统讲授人工智能基础知识与核心应用技能。随着人工智能技术在社会各领域的深度融合，文科专业学生亟需掌握相关技术，以应对未来职业发展的新需求。本书从基础理论到实践应用，再到伦理反思，构建了完整的人工智能通识课程知识体系，帮助文科生轻松入门并灵活运用人工智能技术。全

大模型是大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）的缩写，是一种可以生成自然语言文本或图像的概率模型。近年来，该技术快速发展，在全球范围内掀起热潮，并深刻地融入了社会经济与生活的各个方面。本教材基于作者团队在大模型学术与工业界的实践编写而成，系统地阐述了大模型的基本原理、关键技术和场景应用，具体涵盖了大