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本书共10章,每章都包含导学、案例、基础实验、拓展实验,涵盖数据结构与算法的核心内容,实验设计遵循“由浅入深、循序渐进”的原则,既包含验证性基础实验,也涵盖综合性拓展实验,并引入蓝桥杯、CCF-CSP等竞赛真题作为案例,培养读者解决实际问题的能力。
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本书内容:大多数生产级AI系统都需要在用户、AI模型和各种数据源之间进行许多精心编排的交互。AI智能体将这些交互捕获并组织成自主组件,这些组件可以在幕后处理信息、做出决策并从交互中学习。本书将向你展示如何创建AI智能体,并将它们连接在一起构成强大的多智能体系统。通过本书的学习,你将了解如何构建可投入生产环境的智能体助手
《人工智能基础与应用（彩色版）》共分为五大模块，系统详尽地介绍了人工智能的多个关键领域。模块1引领读者初步探索人工智能的世界，主要介绍了人工智能的基本概念、发展历程、关键技术及应用场景，旨在为读者学习人工智能打下坚实的理论基础。模块2聚焦于生成式人工智能的四大核心技术领域——文本、图像、语音和视频生成，通过具体任务和实
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本书系统梳理豆包（生成式人工智能工具）从基础入门到高阶应用的核心知识、方法框架与实战技巧，帮助读者全面理解并高效使用大语言模型在学习、办公、创作与开发中的实战技巧。全书共8章，内容涵盖豆包的发展背景与多模态能力、提示词工程与高效提问框架、学习辅助与文献阅读、职场办公效率提升、创意写作与内容生成等典型场景，并结合数据分析
本书共15章,内容包括机器学习基础、贝叶斯分类、kNN算法与非参数估计、决策树、感知机与支持向量机、聚类、线性回归、逻辑回归、BP神经网络、深度学习,以及手写数字识别、垃圾邮件分类、零售商品销售量分析与预测、电影评论情感分析等综合案例。
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，旨在为零基础的高校学生打造一本人工智能通识课教材。全书使用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了人工智能的基本概念、基本知识和相关应用。全书共分11个学习单元，主要内容包括人工智能概述、人工智能生态、人工智能软/硬件平台、机器学习、人工神经网络与深度学习
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