本书从文化与历史维度切入，追溯“智能”观念在传统文化中的体现。第二章详述AI跌宕起伏的发展历程，帮助理解其现状的由来。第三章则化繁为简，构建五大技术群组成的框架，让文科生也能把握AI的技术脉络。教材尤为注重AI与人文社科的深度交融。第四章展示AI在人机博弈、智能问答、翻译、医疗、驾驶、制造及生活服务等广泛场景的应用实例

本书系统梳理AI智能体应用开发的全链条知识体系，详解智能体开发全流程涉及的核心理论、关键技术、工程方法、落地流程、实用工具与行业实战案例，为开发者搭建从基础理论到产业实践的完整桥梁，助力解决技术落地中的架构设计、能力构建、场景适配等核心难题，推动AI智能体在工业、科研、政务、金融、服务等领域的规模化落地应用，配套示例源

本书共9章,包括绪论、知识表示、推理方法、搜索技术与问题求解、智能优化算法、机器学习、人工神经网络、感知智能与语言智能,以及人工智能与社会发展。本书不仅能帮助读者构建全面的知识体系,理解人工智能的核心技术,还能引导读者思考人工智能与社会的关系,培养读者对技术发展的批判性思维,为进一步探索人工智能的无限可能奠定坚实基础。

本书内容包括对大模型知识的全面总结和基于大模型的人工智能应用所进行的实践探索。大模型的设计和训练旨在提供更强大、更准确的模型，以应对更复杂、更庞大的数据集或任务。大模型在各领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。本书的目标是帮助大模型使用者理解和掌握大模型的基本概念，并指导使用者应用这些

本书共分8个项目，包括Python基础、图像处理、数据处理、智能语音处理、智能体等内容。依托AI工具，进行学习和创新实践。将企业实际案例融入人工智能通识教学，让学生感知AI与未来职业的直接关联，增强学生的实践能力和行业认知。

本书围绕DeepSeek大模型，系统构建“技术铺垫-原理解读-应用实战”三维能力体系，全面覆盖大模型基础认知、关键核心技术、本地化部署方法，以及提示词设计、数据分析、文档分析、分类聚类等实操场景，同时延伸至即梦AI视觉大模型及大模型智能体的创建，形成完整的知识与实践闭环。全书内容逻辑连贯且各模块相对独立，兼顾系统性与灵

本书是在系统梳理多模态大模型(MMLLM)研究进展与安全风险的基础上，结合近年来典型模型(如GPT-4V、DeepSeek-VL、Gemini、InternVL等)的结构特点与应用实践编写而成。全书围绕多模态大模型的完整生命周期，从数据采集、训练、推理到接口交互，系统分析了各阶段可能遭受的安全威胁及相应防御策略。内容涵

AI的爆发正以前所未有的速度重塑社会：知识触手可及，传统技能瞬间被替代，学习与创新的动力可能被削弱。更令人担忧的是，人类的判断力正首次面临机器的直接挑战——当通用智能(GA)掌握海量知识时，它可能无意间压低个体创新的起点，让努力与专注的价值被稀释。本书提出，AI革命的下半场不是限制技术，而是赋能个人。核心策略是“个人端

本书以扣子(Coze)平台为核心，带你掌握智能体、Skill、知识库三位一体的完整体系。知识库是本书区别于其他同类书的核心：本书手把手教你把自己的产品手册、FAQ文档、合同模板、团队规范上传成知识库，让AI说话有据可查。全书16章，包含7个智能体实战项目＋7个Skill实战项目＋1个多Skill协同实战项目。项目中包含

本书共13章，分为理论基础与实践应用两大部分。理论基础部分重点讲解经典机器学习方法，每种方法均配有基于Weka的实践步骤和基于Sklearn的代码实现。实践应用部分提供3个综合性案例，详细展示如何运用Weka和Sklearn解决实际问题。本书理论与实践并重，注重对算法原理的直观理解与实际应用；提供Weka和Sklear