本书共7个项目，主要内容包括“何为人工智能”“智识车型：训练第一个神经网络”“别具慧眼：电路板瑕疵检测实战”“匠心独运：自动驾驶实战”“AI艺术和创意”“生成式人工智能”等。

《融合多组学数据预测染色质开放性的机器学习方法》以染色质开放性数据的信息解读为主线，通过融合多种组学数据的方式，研究预测染色质开放性的机器学习方法、探索单细胞染色质开放性数据分析的理论与方法；系统性地研究了细胞群与单细胞染色质开放性数据分析中的关键问题，对生物数据解读中的概率密度估计等共性基础问题进行了创新性探索，研究

《人工智能基础教程》围绕人工智能展开，系统地介绍了人工智能概述、生成式AI、AI与办公、AI搜索以及AI辅助编程等内容。本书通过丰富的任务案例（如体验大模型功能、借助AI处理办公文档、AI搜索大学体育活动设计的相关文献等）帮助读者在实践中掌握相关技能，并深入讲解了机器学习、强化学习等技术原理，以及大语言模型、AI辅助编

自人工智能概念诞生之初，制造一个拥有甚至超越人类智慧的机器便是这个领域的终极目标之一。多年过去，如今的自动装置变得更为复杂、多样，却没有变得更加智能。为什么会出现这个现象？根本原因在于，作为设计者的人类或许并未完全理解智慧的本质。在本书中，科学记者曼努埃拉·伦岑博士将结合多年来的实验室采访，从心理学、神经

本书介绍了数字化思维所需的三种方法协作、计算、变革，以及每种方法中的观点和行动，这些方法将使你能够发展所需的数字化技能。 有了数字思维，你可以提出正确的问题，做出明智的决定，并拥抱数字未来的新可能性。采用这些方法的领导者将能够培养组织的人才，为公司的成功和持续的数字化转型做好准备。 令人惊讶和受欢迎的秘密是，培养一种数

《人工智能应用基础》为了落实中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》有关文件精神，按照教育部有关指引和工信部人才岗位要求编写，紧跟国家最新人工智能通识课教材编写方向，确保内容的时效性和权威性。书中全面涵盖人工智能的基础理论与核心技术，深入解析智能机器人、自然语言处理、计算机视觉及语音

本书聚焦强化学习应用安全性，深入探讨强化学习框架内安全风险控制与训练安全。介绍Worst-CaseSoftActorCritic（WCSAC）算法，分析累积安全成本分布、引入条件风险值平衡奖励与安全；讲解估计安全成本分布的高斯近似法和分位数回归法及其实验效果；阐述ConstrainedEntropyMaximiz

《人工智能与大模型应用》是为高校人工智能通识教育量身打造的前沿教材，内容涵盖人工智能基础、生成式AI技术原理、大模型演进与应用、提示词工程实践及智能体开发等核心模块。全书以“技术普及+实践导向”为特色，通过通俗的语言解析复杂概念，结合课堂验证的案例分析、动手实验和课后习题，帮助零基础学生快速掌握AI工具的应用逻辑与创新

本书是高等学校人工智能通识课教材。本书共分9章，主要包括三部分：第一部分是人工智能的基础知识，包括人工智能的概念、发展阶段和应用领域，数据、算法与计算思维等；第二部分是主要的人工智能方法，涵盖搜索方法、知识方法和机器学习方法等内容，并对神经网络与深度学习方法进行了介绍。第三部分是大语言模型方法与应用，包括自然语言处理、

本书旨在深入研究基于深度学习的动态个性化兴趣点推荐方法，致力于解决该领域面临的重大挑战，从而推动该研究方向的进一步发展。