本书系统介绍了人工智能的核心理论与前沿应用。本书共5章，涵盖人工智能概述、小模型技术基础、大语言模型技术基础、生成式人工智能（AIGC）、人工智能伦理与安全等内容。本书注重理论与实践相结合，通过丰富的案例与实操设计，帮助读者轻松掌握AI基本原理，理解其社会影响，培养读者理性思考、负责任地运用AI技术的能力。本书既适合作

本书系统归纳近年来计算智能研究成果，详细介绍了计算智能中较为典型的9种算法——人工神经网络、遗传算法、蚁群算法、人工免疫算法、粒子群优化算法、人工蜂群算法、生物地理学优化算法、多目标优化算法以及约束优化算法，并给出了各个算法基于MATLAB软件的仿真实现过程和在信号与通信领域的应用实例，这使本书知识点的讲解通俗易懂、直

本书以理论与实践深度融合为核心，系统阐述人工神经网络与深度学习的核心原理、技术架构及前沿应用，旨在为读者构建从基础到实战的知识体系。通过翔实的案例解析与开发实践，帮助读者掌握深度学习的核心技术，培养解决复杂问题的工程能力。本书共13章，第1章概述AI发展历程与深度学习基础，梳理神经网络演进脉络。第2章详解PyTorch

本书从发展概述、核心技术原理与产业实践的角度深入解析大模型系统。全书共9章。第1章首先对大模型技术进行概述，系统梳理其概念、发展里程碑及未来趋势。第2章转入产业视角，深入剖析竞争格局、商业策略与产业落地面临的挑战。第3~5章介绍大模型系统的技术实现，从监督学习、迁移学习等方法入手，逐步深入文本标记化、编码器-解码器架构

本书系统阐述了可解释人工智能的研究背景、技术方法、行业应用及实践。全书共分为五个部分。第一部分为第1章，聚焦于可解释人工智能的研究背景与动因。第二部分涵盖第2至第5章，深入讲解了可解释人工智能的基础模型、解释方法、决策机制、安全性问题及评估体系。第三部分为第6章，专注于人工智能模型的软件测试方法。第四部分为第7章，展示

本书旨在通过富有创意的故事和实践任务，引导孩子了解人工智能的基础概念和应用。书中不仅通过轻松易懂的语言讲解AI的基本知识，还通过动手实践的方式，让孩子在创作过程中掌握AI的使用技巧，全面展示AI在艺术和创意方面的巨大潜力。在第1章~第5章，主人公桃桃子跟随蛋挞不断探险，逐步掌握AI的基础知识和历史故事。在第6章~第9章

本书以深入浅出的方式，系统而全面地介绍了机器学习的定义、相关算法与模型、深度学习、强化学习等前沿议题。根据相关技术的进展，这一版的变化主要与神经网络和深度学习有关。例如，第6章新增了一节关于t-SNE的内容；在关于多层感知机的第11章，新增了详细讨论深度神经网络中流行的自编码器和讨论word2vec网络的两节内容；在第

本书围绕“AI智能体”系统介绍其基本概念、主流AI智能体平台实战方法和技巧、AI智能体底层原理等。通过阅读本书，读者可系统掌握从零开始搭建AI智能体的完整路径。本书不仅是一份AI智能体的实战应用指南，更是一份通向AI时代工作方式的路线图。全书分3篇：第1篇先介绍AI智能体的基本概念及工作原理，随后以图形化平台“扣子”为

本书秉持“学生易学”的理念，注重实践能力的训练，内容编排遵循“人工智能理论通识+AIGC工具应用通识”双线递进式教学路径，以企业级实战项目为载体，以“人工智能+”理念为红色研学、智能手表、智能家居、旅游服务、亲子烘焙、非遗数字化工程、数字电商和数字营销8个场景设计了8个项目，并拆解成28个任务。通过精简深奥的的理论算法

本书从机器学习的需求出发,介绍实数域内矩阵理论的基本思想及方法,并辅以直观图解和实际案例,从而大幅降低机器学习的数学门槛。本书共7章,第1章从主成分分析谈起,通过PCA的原理介绍串联起机器学习中的矩阵方法。第2-7章详细介绍第1章中涉及的矩阵理论和方法,包括矩阵与向量空间、矩阵与内积空间、矩阵的度量与分解、向量函数的微