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本书提供了从人工智能基础到前沿进展的系统性教程。其内容编排遵循清晰的学习路径：始于对智能演进与机器学习核心范式的宏观介绍；进而详解十大经典机器学习算法，建立坚实的理论基础；随后深入剖析深度学习的基础组件与核心模型，涵盖主流的卷积神经网络（CNN）及其在图像识别与分割中的经典架构、以及处理序列与图数据的Transform

本书从蝙蝠感知世界的不可知之谜与伽利略的望远镜切入，沿着玻尔与爱因斯坦的世纪之争、维特根斯坦的语言哲学转向，以及符号主义到连接主义的AI演进，展开了一场跨越科学与哲学的思辨之旅。全书核心洞见在于：AI是一面镜子，照见了人类的认知边界；AI不必“像人”，它的最大价值恰在其“不像人”。由此，作者提出AI与人的关系应当是“共

本书面向艺术类相关专业本科学生编写，聚焦人工智能与艺术创作深度融合需求，本着“艺术为核、技术为用”的编写原则，系统讲解人工智能基础知识与艺术场景应用实践。全书弱化复杂数学推导，强化可视化案例与实操训练，内容涵盖机器学习、神经网络、大语言模型、扩散模型等核心技术，同时融入WPSAI办公应用，文本、语音、图像处理与创作，以

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AI编程Agent正在重塑软件开发方式，而ClaudeCode是其中最具代表性的一个。本书是面向开发者的ClaudeCode入门与实战指南，着力构建智能体时代可长期复用的工程工作流，而非罗列易变的命令与界面细节。全书分为五篇。入门篇带读者跑通对话式编程，讲透需求表达、Superpowers专家级工作流、对话执行流，以及

本书直面AI智能体（AI?Agent）技术迅猛发展的时代潮流，系统阐述了AI智能体的核心概念、基本原理与开发流程，并紧密结合日常工作与生活中的真实需求，通过多个典型场景的实战案例，完整展示了从需求分析、架构设计到工具集成与部署落地的全过程。 本书分为12章，涵盖的主要内容包括AI智能体的基本原理、AI智能体开发平台的功

本书是关于智能信息处理模型及其应用的专著，着重介绍作者提出的人工脑深度信息处理模型。主要内容包括：人工脑模式识别的紧密包裹学习模型，人工脑深度神经网络信息处理模型(深度学习卷积神经网络轻量化模型、基于生成对抗网络的水下图像增强模型、基于多视角的3D物体识别模型)，人工脑开集识别深度神经网络模型(基于负类样本特征增强和深