全书分为四篇，共9个项目，第一篇为基础篇，主要介绍人工智能的基础知识；第二篇为技术篇，主要介绍人工智能的相关技术，内容涵盖人工智能的核心支撑技术、机器学习与深度学习算法、计算机视觉与语音识别技术、自然语言处理与知识图谱；第三篇为应用篇，主要介绍智能机器人、AIGC应用以及人工智能在各个行业中的应用(主要介绍人工智能在航

本书以清晰理性的视角纵览了现代人工智能的发展，涵盖了生成式AI和大型语言模型的最新进展。书中不堆砌术语，而是用大家都听得懂的语言，把主流AI技术讲得清清楚楚，生动展现了AI为企业带来的切实优势。这部兼具启发性与实用性的著作，为开发成功AI应用提供了经得起检验的框架体系。

本书立足“技术赋能职业”的理念，以“场景化学习”为脉络，聚焦AIGC工具在职场中的高频应用场景，通过“基础认知→工具实操→案例实战”的阶梯式设计，帮助学生从零起步，逐步掌握AIGC技术的核心逻辑与应用能力。

本书分基础篇、应用篇、素质篇三篇，共11个任务，内容包括：“人工智能概述：让机器‘思考’的技术革命”“人工智能浪潮：发展历程与主流学派”“AI赋能行业：人工智能的应用场景”等。

本书共七章，主要内容包括：无处不在的人工智能；机器视觉；机器嗅觉；表达与推理；元机器学习；大模型与生成式人工智能；自然交互。

本书详细介绍了Python的下载与安装、第三方库的安装、基本程序设计等基础知识，接着深入探讨了利用Python进行数据处理的方法，包括数据读取、数据预处理和数据可视化。然后介绍了人工智能无代码开发平台EasyDL的使用，并通过文本分类、声音分类和物体检测等实践项目，帮助学生掌握无代码开发的基本技能。

本书内容主要集中在三大维度：首先，对机器学习、深度学习、强化学习等基础算法原理进行解析，并深入剖析大模型与生成式人工智能的创造性机制；其次，通过计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等典型应用场景，揭示人工智能实现“看、说、行”的类人化突破；最后，探讨了当前广泛应用于实践的智能推荐系统，以及人工智能伦理规范与社会责任。

全书共8章。第1章人工智能概述，介绍了人工智能定义和分类、关键技术、发展趋势、应用领域、大模型应用等基本内容。第2章提示工程应用，是作为一种优化对话性能、提高对话系统质量和灵活性的技术，涵盖提示内容的任务描述、提示类型、规范化提示等技术和方法。第3、4章讲解AIGC及其工具应用，包括AIGC工具的含义和特点、AIGC打

本书首先介绍了人工智能的基础定义、应用、开发环境等的介绍，然后由浅入深、由点到面、由易到难详细概述了Python语言完成相关项目的知识内容，全书包括六个部分：人工智能初探、人工智能初级编程——科学计算器项目、人工智能中级编程——成绩管理项目、人工智能高级编程——员工管理项目、人工智能图形处理——图形输出项目、人工智能数

本书系统性地讲解了深度学习与大规模预训练模型的核心理论与工程实践。内容涵盖机器学习基础、人工神经网络、卷积网络、循环网络、生成对抗网络、强化学习等经典架构，并深入探讨大模型的微调优化与部署应用。