本书是全面介绍人工智能的历史、思想、技术、研究、应用与伦理等多方面内容。全书共9章，从人工智能的基本概念和历史沿革入手，探讨了人工智能相关的哲学思考和科幻想象。在技术层面，详细阐述了从传感器、大数据到深度学习等基础技术，并深入探讨了机器感知、认知、语言等多个智能维度。书中特别关注了生成式人工智能与机器创造力的最新发展，

本书采用实战教学的方式，系统介绍Kimi的相关知识和高效应用技巧。 本书共7章，第1章快速入门，引导读者掌握Kimi的基础功能与操作方法；第2章为写作助手，介绍Kimi在文字创作领域的实际应用；第3章聚焦于职场提效，介绍Kimi在职场中的多样化应用；第4章着重于学习跃升，介绍如何利用Kimi助力知识获取与互动式学习等

本书从基础理论、核心技术、工程实践和案例分析四大维度探讨了AI智能体的设计原理、LangGraph的框架特性、部署方案及实战案例。

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本书系统地阐述了微积分在人工智能领域的核心作用，从基础理论到实际应用，内容丰富且深入。全书共13章，涵盖微积分概述、函数与极限、导数与微分、积分及其应用、多元微积分等基础知识，同时深入探讨了数据预处理、构建网络模型、模型优化、模型评估与解释等核心技术，并延伸至自然语言处理、计算机视觉、推荐系统和强化学习等前沿应用场景。

本书系统介绍了生成式人工智能及ChatGPT的基本原理与应用。前两章概述生成式人工智能概念和ChatGPT的工作原理，第三章重点讲解提示语设计，强调其在使用中的关键作用。后续章节通过实例详细展示ChatGPT在中小学辅导、营销文案、职业考试、求职辅助、法律咨询及艺术创作（如小说、剧本、绘画）等领域的应用，覆盖广泛使用场

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本书研究的内容主要涉及图像聚类、图像超分辨率重建、图像语义分割等相关研究内容。在研究了相关前期工作的基础上,建立了多种图像智能解译和学习模型,提出了新的学习算法,并使用国际标准数据集对算法进行了测试。通过和相关算法进行对比,进一步验证了本书提出算法的有效性。本书内容全面,理论与实例分析相结合,可作为信息科学、计算机科学

本书开篇对人工智能进行了概述，不仅探讨了人工智能的定义、分类及其发展历程，还阐述了其起源背景、技术演进以及当前的主要应用领域。随后，深入人工智能的核心技术领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等，通过理论阐述与实际案例分析相结合的方式，揭示了这些技术背后的原理、方法及其实现路径。

本书在内容架构上，任务1引领学生进人工智能领域，从日常应用中感受其独特魅力，理解基本概念。接着，任务2、任务3和任务4分别剖析图像识别、自然语言处理、智能推荐系统等核心技术，介绍其技术基础、算法原理和实际应用。随后，任务5和任务6阐述人工智能在交通出行、生成创意等领域的应用，展现其广阔前景。最后，任务7探讨人工智能的前