全书分五大部分，层层递进，形成有机联系的知识网络；创新构建数字化教学生态，提供“预习导引-课堂探究-实践拓展”全流程学习支持；同步对接华为HCIA认证体系，嵌入金融风控模型、智能供应链等行业解决方案案例库，助力教师打造个性化经管+AI融合课程。本书通过理论与实践的深度结合，着力培养具备AI技术理解力、商业创新力和伦理判

本专著围绕径向基(RBF)神经网络的结构设计及在线建模方法展开系统研究，分别针对前馈与递归两种RBF神经网络模型，提出了一系列自适应初始化、参数在线自调整、结构在线自组织及递归机制优化方法。通过引入改进的Canopy-K-均值聚类、滑窗机制、高斯隶属度相似性度量、记忆因子递归结构及自适应批量学习等策略，显著提升了RBF

本书以“零代码入门—开源可控—深度定制”为逻辑主线，围绕Coze、Dify、LangChain三大平台展开。第一篇系统梳理AI智能体的基础概念与核心构成，深入讲解提示词、插件、知识库、记忆系统及工作流等关键模块，帮助读者建立完整的智能体设计思维。第二篇分别聚焦三大平台：Coze强调可视化、低门槛，适合快速搭建；Dify

本书聚焦人工智能技术在六大典型场景中的应用开发，以“技术原理+系统设计+项目实战”为主线，结合职业教育特点，系统阐述垃圾分类识别、果蔬识别、同声传译、多卡证智能识别、智能停车场、人脸识别六大系统的技术实现路径与行业解决方案。

本书主要以聚类任务、回归任务、分类任务、特征工程、降维与超参数调优、概率模型与标注任务、神经网络模型、深度学习模型、生成对抗网络、对抗样本、强化学习等主题对相关内容进行组织。本书在讨论具体算法时，采用以示例入手、逐步推进的方式，并尽量给出详尽的推导。本书没有采用伪代码的方式来介绍算法流程，而是用文字说明加(或)示例程序

本书立足应用型本科高校服务地方经济社会发展、对接产业需求、培养应用型技术技能型人才的定位，系统梳理人工智能的发展特征与教育数字化转型的核心要求，深入剖析人工智能时代应用型本科高校人才培养面临的问题与转型契机，构建了人工智能赋能应用型本科高校人才培养的“宏观-中观-微观”三层联动实施框架。

本书共分为13章,系统地介绍人工智能的基本原理、核心技术、应用领域与未来发展。第1章总体介绍人工智能的基本概念、发展历程、核心驱动力、产业图谱与影响;第2-4章重点介绍人工智能的技术基础,包括软硬件平台、知识图谱、机器学习与深度学习四大核心模块;第5-8章聚焦于人工智能在感知与交互层面的关键技术,涵盖计算机视觉、语音处

本书紧扣职业教育“产教融合、实践导向”的政策要求,以人工智能“认知-技术-应用-伦理”为逻辑主线,采用项目化组织模式,从人工智能的演进脉络切入,逐步延伸至核心技术、典型场景应用与前沿伦理议题,带领读者走进人工智能的世界。本书注重理论与实践相结合,知识点同步匹配案例讲解,既覆盖人工智能的基础概念、核心技术体系,也聚焦图像

本书共8章，第1章讲解千问的基础知识、操作方法、提示词运用以及智能体应用等核心内容；第2章展现千问在各类职场文本创作、营销策划与商业分析中加快创作速度的作用；第3章介绍千问在会议协作、职场沟通、求职应聘等多个职场场景中的实用技巧；第4章解析千问在知识获取、伴学辅导、论文写作等学习成长方面的赋能方法；第5章呈现千问在旅行

本书系统介绍人工智能相关理论和应用，分为人工智能基础篇和人工智能应用篇两大部分，详细阐述主流算法理论、模型原理、技术框架及跨领域实践案例。人工智能基础篇从人工智能核心理论出发构建完整的知识体系。绪论涵盖机器学习的定义与类别，解析朴素贝叶斯模型、回归模型的原理，阐述人工神经网络、卷积神经网络（CNN）的定义与原理，探讨大