本书共收录了大模型面试中的119道高频问题。全书分为6章，其中的面试问题分别涉及：大模型的基础知识，包括模型推理、训练数据、上下文学习、MoE模型等；大模型预训练相关知识，包括预训练数据、训练策略与基准测试等；大模型监督微调方法与实践，包括微调数据、微调训练等；基于人类反馈的强化学习的算法与训练优化方法，包括DPO、P

本书为高等院校人工智能通识课程的教材，内容涵盖人工智能与生成式人工智能（AIGC）的核心知识与实践指南，充分遵循读者知识积累和能力提升的规律，由浅入深、循序渐进地展开，妥善兼顾了学生对新、旧知识和技能的衔接需求。全书共12章，包括走进人工智能、人工智能核心技术应用、AIGC基础认知、AIGC工具的使用方法、文本生成类A

在人工智能深刻变革社会经济各领域的时代，掌握人工智能基础与应用知识已成为新时代大学生的必备素养。本书应时代之需而生，旨在为高校学生提供体系严谨、理论与实操兼备的AI通识读本。全书按照“认知本质、掌握工具、理解技术、观照社会”的思路，构建“基础理论—底层支撑—核心技术—前沿方向—伦理治理—行业实践”完整知识框架。内容涵盖

本书紧跟人工智能技术前沿，全面覆盖AI基础、生成式人工智能（AIGC）、多模态应用、智能体开发及智能办公等热点内容，融合文本、图片、视频、智能体、办公自动化等多领域实战案例。从AI基础理论与伦理问题出发，深入浅出地讲解机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉等核心技术，并重点剖析文本类AIGC、图片类AIGC、视频

这不是一本技术手册，而是一份亲子共闯AI世界的“探险地图”。本书聚焦四大核心素养——计算思维、批判性思维、创新思维、协作思维，拒绝“速食式”的AI学科辅导，而是授人以“渔”：教您如何培养孩子提出好问题、辨别信息真伪、与AI共创价值的能力。书中提供丰富的亲子互动案例、AI工具体验和项目式学习建议，帮助家长为孩子找到适合自

本书是一本专为经管类专业学生及从业者设计的人工智能入门教材。全书共7章，逻辑清晰，循序渐进。开篇从人工智能的学科溯源、哲学思辨与发展脉络入手，帮助读者建立宏观认知。随后，教材以Python编程语言为基石，重点讲解了NumPy、Pandas等数据分析核心库，并深入介绍了数据可视化的方法与工具。本书系统讲解了机器学习与深度

本书通过生活化类比、场景化任务和图示化解释，系统讲解人工智能与大模型的基本原理、能力边界、安全风险、提示词设计、RAG与知识库、个人知识管理以及Agent与OpenClaw应用实践。全书沿着“看懂AI—说清任务一让AI有据可査一让AI真正做事”的路径展开，帮助读者构建清醒、实用、可迁移的AI素养，掌握与AI高效协作的方

人工智能与大模型基础是面向高校非计算机专业大一、大二学生的通识教育教材，专为顺应大模型革命下的教育变革而设计。本书以“人机协同思维”为核心，新创“提问式学习法”，通过与大模型的对话式交互，引导学生掌握机器学习经典算法的实践逻辑，培养面向未来的大模型思维与跨学科问题解决能力。 全书以“问题链驱动”为主线，从入门任务切入，

本书采取“理论为基、实践为用”的编写理念,利用Python技术生态作为工具,通过模块化的知识架构和场景化案例,系统构建机器学习与数据挖掘的工程化能力培养体系。书中通过建模、调优、评估的完整闭环训练,帮助读者理解算法原理与实际效果的对应关系,培养从理论认知到工程实践的贯通式思维。本书共11章,配套教学大纲、教学进度、教学

本书立足人工智能创新开发实践需求,围绕“从基础到系统、从开发到落地”的培养目标,系统梳理人工智能工程的知识体系与实践路径,着力培养工程思维、协作意识与创新能力,帮助读者实现从理解原理到动手开发的能力提升,对培养服务“人工智能+”发展需求的复合型人才具有现实意义。全书分为基础环境篇、技能进阶篇、部署拓展篇和创新实战篇,涵