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

本书遵循由浅入深、循序渐进的教学逻辑，沿着基础理论、核心技术、行业应用、伦理规范的完整脉络展开，先解读人工智能基础概念与发展沿革，再详解机器学习、深度学习底层核心原理，覆盖计算机视觉、自然语言处理、强化学习等主流关键技术，同时紧跟行业发展趋势，讲解大模型落地应用与人工智能伦理风险等前沿内容，构建完整闭环知识架构。全书兼

本书共11章，从生成式人工智能热潮切入，覆盖ChatGPT前夜到Sora等技术进展，探讨人工智能(AI)的局限与未来，追问奇点何时到来、AI是否会威胁人类。搭配GPU、脑机接口等专栏，助你全面读懂AI。内容贯穿生成式AI发展、智能研究史、深度学习原理、脑科学与AI对比等核心主题。既解析Transformer、扩散模型等

全书以“基础—技术—应用—伦理”为主线，旨在帮助学习者构建完整的AI知识体系，掌握智能时代的核心能力。本教材共分为四篇十一章：人工智能基础篇：介绍信息时代背景、人工智能的发展历程与基本概念。人工智能技术篇：深入讲解机器学习、深度学习、自然语言处理、大语言模型、提示词工程等关键技术。人工智能应用篇：结合文档写作、智能办公

本书项目1“AI进化论”从宏观角度介绍了人工智能的发展历程、基本概念、典型技术和应用领域。通过科普式的叙述和历史回顾，帮助学生建立对人工智能的全面认识。同时，结合对云应用场景和伦理问题的讨论，引导学生深入思考人工智能技术在社会经济生活中的作用及其带来的伦理挑战。项目2“AIGC应用”专注于大模型驱动下的AIGC技术，详

本教材面向大学和大专各个专业学生，普及人工智能基础知识、基本原理和典型方法。内容包括人工智能基础知识和大模型应用两大方面，涵盖人工智能的基本概念、经典人工智能模型与算法、机器学习和深度学习的基本原理和典型算法、生成式人工智能大模型的原理与应用方法、人工智能社会伦理等知识单元。通过本书，读者不仅能够了解当前人工智能技术的