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
本书是为必修通识课“人工智能基础”编写的教材。全书分为理论片和实践篇两部分。理论篇主要内容包括:人工智能概览、Python程序设计基础、机器学习与深度学习、计算机视觉、自然语言处理、智能语音、生成式人工智能、人工智能伦理;实践篇包含14个实验项目,分别针对理论篇各章节内容,采用示例、图表和伪代码使概念形象化,鼓励动手实
本教材立足大学各专业新生的知识基础,系统而简明地阐述人工智能的基本原理及其实际应用。全书采用通俗易懂的表述和丰富的案例来讲解人工智能的基本概念、发展脉络和核心技术方法。应用案例采用模块化编排,共分为产业、医疗、文旅与教育三大个板块:产业板块主要介绍人工智能在贵州六大产业等领域的创新实践;医疗板块探究人工智能在药物研发、
《人工智能翻译与译后编辑》共9章,内容兼顾理论性与实践性,紧跟行业与技术前沿,系统全面阐释人工智能译后编辑(AIPE)的核心概念、原则与流程,介绍多种AIPE工具的特性与应用技巧,并深入剖析财经、医学、科技、新闻等垂直领域真实翻译项目案例,为读者提供可复用的实操方法。教材意在帮助翻译学习者、教师、研究者和从业者培养翻译