全书分三部分。第一部分涵盖了基础人工智能技术。第二部分聚焦信任维度，涵盖了关于信任的哲学、实践和技术观点。第三部分介绍创建未来可信无人自主系统所必需的先进理念。

全书共五章，从人工智能引发的哲学焦虑，到技术应用带来的伦理困境，再到元宇宙、脑机接口等未来科技所承载的哲学意义，逐步展开深入讨论。书中既有对“人工智能为何让人恐惧”这一问题的感性学与政治哲学分析，也探讨了算法透明性、人工智能通用化的可能性，以及信息壁垒与数据歧视等现实问题。此外，本书特别通过《三体》“黑暗森林”理论，探

全书涵盖了DeepSeek的基础理论、核心功能与多场景应用，结合图表、数据等可视化的方式，保姆级的注册教程开始入门，重点讲解提示词的编写技巧，模拟场景。

本书内容主要包括：人工智能概述：介绍人工智能的基本概念、历史沿革、研究领域和应用现状；人工智能数学基础：介绍人工智能中所需要的相关数学理论，包括概率论、统计学、线性代数、微积分等；人工智能算法及技术：介绍人工智能的经典算法和技术，包括神经网络、遗传算法、模糊逻辑、决策树、支持向量机等；人工智能应用领域及应用案例：介绍人

本书内容主要包括神经网络泛化、逼近理论、表征理论、优化理论、深度学习收敛性和正则化、集成理论，以及深度学习的最新发展。本书旨在使读者理解和掌握深度学习的理论和相关原理。

本书主要内容涵盖了人工智能的多个核心领域。模块一介绍AI的基本概念、发展历程、未来趋势及应用场景和核心技术；模块二探讨人工智能芯片、边缘计算、万物互联与群体智能平台，以及混合增强智能服务等人工智能运作平台；模块三系统介绍自然语言处理、机器学习、深度学习、机器视觉与听觉、跨媒体分析与推理等人工智能关键技术；模块四介绍人工

本书基于R语言介绍了机器学习算法、统计方法和数据分析方法，让读者在边学边做的过程中学会解决实际问题。本书首先使用简单易懂的例子来逐步解释各种机器学习算法。接下来，介绍如何用R编写脚本，这些脚本会应用相关算法来解决实际数据中的问题。本书提供脚本代码，读者可利用相关脚本进行学习。

全书共分7章，第1章为人工智能概述，介绍人工智能的发展历程；第2章为人工智能的技术支撑，介绍大数据、云计算、学习算法等核心要素；第3章为Python基础，介绍Python的基本语法，通过一系列项目实例使读者掌握Python编程技巧；第4章为计算机视觉，第5章为语音信号处理技术，第6章为大语言模型，介绍其关键技术，通过项

本书结合新时代大学生必须具备基本信息素养、计算机思维和人工智能技术应用能力的要求编写而成。 本书遵循学生的认识心理和学习习惯，采用“岗位需求、项目引领、任务驱动、活动实施”的职业学习理念构建教材框架体系，由浅入深、循序渐进的方式精选和安排学习内容，促进学生在“做中学，学中用”，强化实践性、应用性，为学生终身发展奠定基础

多模态服务作为知识构建与服务的纵深化发展，萌发了万物智联时代的诸多新应用、新业态、新模式。《智慧物联网：多模态服务技术》在现有物联网、人工智能、云计算、边缘计算等使能技术基础上，从多模态数据感知、多模态数据推理、多模态数据搜寻、多模态情感分析等方面论述面向智慧物联网的多模态服务技术及其理论。同时，《智慧物联网：多模态服