本书共六章，以“理论-技能-场景”为脉络构建提示词工程知识体系：第一章从AI发展历程切人，解析AI定义、分类、核心要素及语言大模型，介绍提示词七大应用场景，奠定理论基础；第二章剖析提示词定义、原理、形式与结构，对比低效与高效提示词；第三章讲解提示词构建策略、精准表达方法及三大常用技巧，引入Markdown工具；第四章聚

本书详解了神经网络与Transformer基础，数据准备、模型选择、训练策略、优化与评估等大模型训练关键环节，全量微调和参数高效微调(如LoRA、Adapter等)的原理与实践；通过多个财务场景实训项目(如情感分类、文本摘要、问答)，引导读者将通用模型转化为行业专用工具，弥合通用智能与专用场景的鸿沟，赋能各行业智能化，

本书主要聚焦智能体模型、多模态感知、语言理解与推理技术、决策智能与任务规划、数据管理与垂类模型训练，以及多模态对话系统开发等领域，涵盖了从智能体模型构建、多模态数据采集与处理，到语言理解、推理技术应用、决策智能策略设计，再到数据管理、模型微调与部署，以及多模态对话系统的开发等方面；详细介绍了各领域的技术框架、开发流程、

本书内容包括算力竞争格局与意义、中国算力发展现状剖析、智能算力网相关解读、智能算力的应用与影响、中国的战略与责任。同时，介绍中国在人工智能领域积极承担大国责任，通过《人工智能能力建设普惠计划》助力全球南方国家发展人工智能，推动全球人工智能的包容普惠发展。无论是专业人士还是普通读者，都能从本书中获取有价值信息，深入理解智

本书根据普通高等院校人工智能专业的实践课程教学需求编写。全书共分为7个单元、22个项目，系统介绍人工智能的发展趋势、关键技术及应用场景，并通过DeepSeekR1等大模型产品，结合AIGC应用实战、提示词工程应用实战、AIAgent开发应用实战等内容，旨在帮助学生切实掌握大模型的关键技术及应用场景、AI工具的使用方法与

本书主要介绍了人工智能的基础知识和实用技术。本书共4个模块，主要内容包括人工智能基础理论、人工智能的基础应用、人工智能的专业应用以及实验等。本书以培养学生人工智能素养、人工智能思维和人工智能基本应用能力为设计理念，在内容的选取和安排上符合学生的学情特点，以问题为导向、以案例为载体、以任务为目标来构建教学内容，兼顾了人工

本书内容覆盖计算思维、机器学习、图像智能分析、文本智能分析、语音智能分析及AIGC应用等多个方面，形成完整的人工智能通识课程的知识体系。

本教材以多维度呈现方式，全面解锁人工智能在现实生活中的应用领域。通过文字阐释、图片展示、声音解说、视频演示及智能体互动等丰富形式，构建起立体的AI知识体系。

全书分为五大部分。第一部分包含第1-3章，可便于读者对构建基于机器学习的预测数据分析框架及其核心知识有一个基本的了解和认识。第二部分包括第4-9章，涵盖了主要的有监督机器学习的知识，可以使读者对应用于数据分析的有监督机器学习方法有一个比较全面的理解和认识，便于为以后的学习和工作奠定扎实的理论基础。第三部分包括第10章和

本书围绕生成式人工智能(AIGC)展开全面探讨。开篇概论部分，清晰阐述AIGC的定义、技术发展历程、现状及常用工具。技术原理章节深入剖析生成式模型基础、训练机制与算法、常见生成模型及其训练优化方法。在伦理与法律层面，详细阐述AIGC引发的数据隐私安全、内容真实性与可靠性、对人类创造力和就业的影响等问题，以及知识产权保护