本书基于STEM-PBL开展人工智能(AI)创新项目设计,旨在培养具备工程创新素养、工程人文素养及AI素养的复合型人才。通过需求分析、算法选用、交互设计、系统集成与项目路演等环节,全面讲解人工智能项目开发的完整流程。辅以丰富的实践案例,帮助读者将理论转化为实际应用能力。此外,书中还涵盖AI人才培养、产业政策及项目孵化等

本书共14章,分为四篇:第一篇为深度学习相关的基本概念与理论(第1-2章)梳理了深度学习的发展历程、前沿与趋势,介绍了机器学习任务类型、评价指标、过拟合与欠拟合偏差与方差、最大似然估计、贝叶斯决策、损失函数设计等;第二篇介绍典型神经网络(第3-7章)包括多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络、Transformer和图

随着人工智能技术在日常生活中的广泛应用，其安全、隐私与伦理问题已不容忽视。本书系统阐述了人工智能的演进历程与未来发展趋势：从早期机器学习的开创性研究，到当前人工智能技术在各领域的实际应用，再到对未来社会的深远影响，全面剖析了人工智能模型与实施方式。此外，本书深入探讨了漏洞检测的重要性，提供了对现实世界潜在风险的深刻洞察

本书以理工类专业为读者对象，以人工智能通识教育为目标，全书共6章，主要内容包括人工智能概述与发展历史，如人工智能的历史、发展等；机器学习，如机器学习概述、机器学习流程和常见算法等；神经网络与深度学习，如神经网络的基本概念、常见的深度学习结构、深度学习的工具与实现等；计算机视觉基础，计算机视觉的定义与目标、技术基础、常用

本书作为系统性AI素养建构指南，采用“理论+实践+前瞻”架构，全面覆盖AI认知、技术原理、应用实践、组织转型、风险治理和未来趋势六大维度。从揭秘AI技术机制到解析医疗、金融、教育等行业变革案例；从构建AI-Ready组织能力到应对算法偏见、数据隐私等伦理挑战；从把握多模态大模型前沿趋势到培养公民责任意识，为读者提供完整

本书以“基础-技术-应用-展望”为框架，系统阐述具身智能的理论内核、技术路径、全场景应用和产业发展。本书首先阐述具身智能的核心理论和演变历程，通过关键的原理与里程碑事件，让读者初步理解具身智能；然后进一步剖析感知系统、认知架构、运动控制、基础系统等核心技术，辅以特斯拉Optimus、波士顿动力机器人等真实案例，展现具身

本书系统梳理了Llama4大语言模型（简称“大模型”）的理论基础、技术架构、协议互联与工程实践，全面覆盖从大模型底层结构到高阶应用的全栈知识体系。全书分为三部分共10章：第一部分重点介绍大语言模型的基本原理、Llama4的基本架构与设计创新、多模态处理能力及与MCP的深度融合，为读者理解其核心机制奠定扎实的理论基础；第

本书系统全面地阐述了大模型应用开发的核心技术体系与实践路径。内容涵盖大模型基础与技术概览、开发环境搭建、提示工程与交互设计、检索增强生成系统、智能体开发体系及多模态应用开发；深入探讨了模型在金融、医疗、教育等关键行业的落地应用；并系统讲解了模型轻量化与部署优化、系统监控与迭代优化等工程化方法，同时强调了人工智能伦理与合

本书以AI技术赋能社会科学研究为核心，聚焦DeepSeek与ChatGPT两大工具，系统构建从理论研究到实践操作的完整知识框架。全书以社会科学研究流程为主线，围绕文献处理、数据获取、分析可视化、成果输出四大核心环节展开，通过具体的场景化案例展现AI技术的赋能路径。结构设计采用双工具并行对比的视角：DeepSeek篇深入

本书主要内容包括：机器学习概述、机器学习的统计学基础、机器学习的常用Python库、机器学习的基本流程、回归、分类：Logistic回归和最大熵模型、分类：决策树、分类：贝叶斯分类器、分类：支持向量机、分类：集成学习、聚类分析、降维、神经网络、深度学习。