本书为高职院校电子信息大类、人工智能等专业的课程教材，以“应用导向、问题驱动”为核心理念，系统整合了线性代数、微积分、复数与向量、傅里叶分析、概率统计、数值计算与信息论等内容，并将其与电子信息工程、人工智能领域的典型问题深度融合。教材强调“工具赋能”，将Python编程贯穿始终，通过NumPy、Matplotlib、S

本书详细介绍了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)、Transformer及其变体(如GPT、BERT、ViT)等主流技术，并引入扩散模型(DDPM、LDM)、多模态学习、模型压缩和AI伦理等最新研究方向。此外，通过多领域案例(如计算机视觉、自然语言处理、语音识别、自动驾驶、医疗等)展

本书以“认知—实践—应用—规范”为主线，构建符合中职学生认知规律和学习特点的完整体系。以层层递进的方式组织内容：从建立基础认知开始，逐步引导学习者通过技术体验和综合应用，掌握AI工具的使用方法；进而深入行业真实场景，理解AI赋能千行百业的变革力量；最终落脚于伦理规范，强调技术应用的责任与边界。真正的人工智能素养，不仅是

全书内容分为四篇，系统构建了从计算机基础知识到人工智能核心应用与智能体开发的完整知识体系。第一部分：计算机系统基础。系统梳理了计算机从机械时代到量子计算的发展史，详解了计算机硬件结构、信息编码(字符、数值、多媒体)与数值表示等核心原理，为后续学习奠定坚实基础。第二部分：计算机应用技能。聚焦现代办公与数据处理的核心技能，

全书内容分为五篇，共8章。“基础概念篇”梳理人工智能的定义、思想流派与发展历程，阐释驱动其发展的三大基石，并剖析计算机视觉、自然语言处理、语音技术与决策系统等典型应用；“关键技术篇”系统阐述从机器学习到深度学习的演进路径，解析机器如何通过多模态技术认知世界，重点剖析引爆当前浪潮的大模型与生成式人工智能技术，并深入探讨检

本书共设置10个单元，内容涵盖人工智能基础认知、关键技术原理、AIGC与行业大模型，并延伸至文档创作、数据处理、演示制作、图像生成、音视频合成、数字人开发等职场通用场景应用，最后以人工智能素养与合规应用结尾，遵循“认知奠基—技术赋能—场景实战—价值引领”四阶递进的设计逻辑。全书以未来职场通用型人工智能技能养成为逻辑主线

本书立足非计算机专业学生的学习特点，强调低门槛、重理解、重判断、重案例，帮助学生在不依赖复杂技术原理的前提下，建立对人工智能的整体认知框架。全书内容分为导论、认识人工智能、人工智能进入真实世界、从工具到协作者、风险伦理与未来五个层面。

本书遵循“从认知到实践，从热点到深化”的学习路径，设计了循序渐进的五章内容：第1章计算机与信息技术基础：系统回顾计算机、网络与信息安全核心知识，特别强化医学数据格式、信息检索与管理等内容，为后续学习筑牢根基。第2章人工智能概论：以通俗语言阐述AI的基本概念、发展历程、主要分支及其在医疗健康领域的革命性应用全景图，同时深

全书共六章，第1章搭建人工智能整体认知框架；第2章追溯神经网络技术起源与发展；第3章解析机器学习核心逻辑；第4章拆解人工智能系统构成；第5章探讨技术与社会的双向影响；第6章展望行业未来图景。各章配套小结与思考题，便于读者梳理要点、拓展思考，适配循序渐进的学习节奏。

全书分为基础、技术和应用三篇，内容包括：计算机科学与人工智能，人工智能的数据基础、算力支持、计算基石、问题求解方法，机器学习原理与应用，人工神经网络原理与应用，生成式人工智能与应用场景实践，AI智能体与具身智能实战，人工智能前沿技术与创新实践。本书在通俗易懂的前提下，秉持系统性观点，面向多学科的初学者和爱好者，尽可能揭