本书构建了“认知—应用—创造—实践”的递进式课程体系：从识别身边的AI、与AI高效沟通等基础内容，到AI绘画、音乐创作、智能体开发等进阶应用，再到劳动园地规划、农田害虫智能识别、3D打印机器人组装等“AI+劳动”实践任务，全面覆盖中小学AI通识教育核心目标，同时完美融入“劳动教育融入人工智能新技术”的要求。

全书以“技术落地+工程实践”为主线，先搭建Claude+Cursor的底层认知与基础操作体系，再系统拆解FilesAPI、ComputerUse、MCP协议等核心进阶能力，详解提示词工程、自动化工作流搭建到API深度调用的实操技巧；继而深入应用开发环节，配套全流程实战案例；最后补充安全与成本治理、常见问题排障的完整方案

本书以组织与个体“双向适应”为主线，层层递进展开分析：组织层面，揭示“金字塔”到“敏捷生态”的演进逻辑，构建“数智领导力”全新体系；个体层面，剖析人智协同场景下的角色重塑、技能迭代与心理契约变迁，回应“被AI取代”的现实焦虑；交互层面，探讨人才评价、人机信任、创新激发等关键议题，为管理者提供兼具理论与实操的行动路径。

本书系统介绍生成式人工智能的基础与应用，涵盖深度学习的数学原理与优化算法，以及各种生成式模型的核心概念与实现技术，内容包括卷积神经网络、生成对抗网络、变分自编码器、扩散模型、Transformer模型、混合专家模型、状态空间模型、XLSTM及RWKV等多个前沿生成式模型；深入探讨生成式人工智能在文本生成、代码生成、语音

本书共分16章，前7章为习题部分，与教材相对应，包括单项选择题、多项选择题、填空题、判断题和简答题。内容丰富，针对性强的习题有利于学生巩固和掌握教材知识点，检验学习的效果。除习题外，本书8-16章为实验部分。每个实验给出了相应的实验目的、相关知识和实验内容等，提供了详细的实验步骤和操作方法。有助于学生掌握人工智能的经典

本书遵从工程教育产出导向，共分12章，从安全应急和能源战略入手，阐述智能时代的策略、文献分析和技术模式。接着以图谱方式阐述人工智能技术知识体系、模型和算法。然后以图像、音频、视频、数值和文本共五大类型分别展开，以大数据背景为驱动，开展相应的数据处理、数据标注、智能模型分析、模型训练和算法分析。在此基础上，分析5大类的专

本书聚焦AI技术应用开发，贴合技术潮流与高校创新实践课程，以通俗语言阐述DeepSeek应用程序开发流程。涵盖健康管理、宠物健康医疗、法律助手、面试官、心理咨询、智能交通监控、文学探索、数据可视化、智能关怀等30个多元案例，从系统架构设计到功能测试细节全面覆盖。每个案例均配备详尽实现步骤、代码解析及优化思路，帮助读者理

本书分为四部分，共19章。第一部分为绪论，包含第1章：概要介绍机器学习相关发展历史、流派、基本概念与应用。第二部分为数据表示，包含第2-7章：第2章介绍基础数据类型；第3-6章分别讲述4种重要的数据类型(文本数据、图像数据、音频数据和视频数据)及其表示方式；第7章总结数据表示方法并探讨相关挑战。第三部分为学习模型，包含

本书共13章，分别介绍人工智能概述、专家系统、机器学习、深度学习、优化算法、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱、大语言模型与AIGC、AI智能体、智能机器人、人工智能安全与伦理以及人工智能应用。本书注重内容的可读性与实用性，每章均配有典型案例与技术解析，帮助读者在理解原理的同时，建立对技术应用场景的直观认识。

本书第1章讲解平台注册与快速上手方法，第2章拆解需求描述的核心技巧，搭配万能公式、正反案例与实用模板，夯实技能开发基础。第3章有10个极简入门技能，步骤清晰，可直接复刻。第4-9章包含60个覆盖通用办公、行政人力、营销运营、销售客服、项目管理等高频职场场景的实战案例。第10章是技能优化进阶章节，针对输出不佳、结果不稳等