本书致力于探讨人工智能技术及其应用的演进历程，对人工智能关键技术进行了解析，阐述了人工智能技术在教育、医疗、虚拟数字人以及交通等多个领域的具体应用，讨论了人工智能技术在应用中所面临的伦理挑战及其相应的治理框架与策略。

本书深入探讨了大语言模型的核心技术、应用场景以及面临的挑战和未来的发展方向，强调了多模态大模型快速发展的推动因素，包括神经网络技术的深入发展、Transformer架构的推广等关键技术的突破，详细描述了大语言模型在多个领域中的应用，如图像生成、语音生成和视频生成等，展示了其在多媒体素材创作中的广泛应用前景。此外，本书还

本书没有停留在“如何使用”的层面，而是直指“为何有效”的本质，揭示了驱动机器学习从理论走向实践的优雅数学原理。作者引导读者穿越高维空间、探索梯度下降的奥秘、理解泛化理论，并解读支持向量机、神经网络等关键模型的基础数学框架。它巧妙地将复杂的线性代数、微积分和概率论概念转化为直观的理解，阐明了算法如何从数据中学习并做出预测

本书涵盖人类智能与人工智能概述、实用技术原理、常用工具与模型(含大模型等生成式AI技术)、行业应用案例(如智能制造、智慧服务等贴合应用型人才培养方向的实例)，以及伦理规范与发展趋势等维度，助力零基础大学生了解人工智能的发展脉络，熟悉人工智能的核心概念、技术和基本原理，熟练掌握通用大模型的综合应用技巧，初步尝试大模型调优

本书在内容安排上主要分为基础篇、核心架构与关键技术篇、应用篇。基础篇主要讲解边缘指控模式和联邦学习技术的理论基础；核心架构和关键技术篇则对架构技术、异步联邦学习和多任务联邦学习等关键内容进行了技术分析；最后的应用篇通过一个综合案例阐述了边缘指控模式下联邦学习技术的落地实践。

如何高效地利用和维护已有计算机程序，已经成为当代软件从业者的首要任务。源代码的表征技术，是指使用数学向量的方式将高级计算机语言书写的源程序片段进行表述、编码的过程。在编码过程中，保持计算机源代码的结构特性和函数功能的完整性，是源代码表征任务的关键。本书基于深度神经网络和混合注意力机制等流行的人工智能技术，能够有效地鉴别

本书聚焦于如何借助最新AI工具及OfficeAI实现高效办公，涵盖文档、表格、演示文稿和思维导图等领域。本书全面介绍了AI工具在办公领域的应用。首先涵盖AI文档工具(如文心一言、百度文库)，助力文档快速生成与编辑；接着探讨AI表格工具(如腾讯文档、WPS)，通过云端协作和智能模板简化数据处理。此外，书中还介绍了AI演示

本书是一部全面探讨人工智能技术及其在多个领域应用的学术著作。书中首先介绍了人工智能的概念，其次详细讲述了人工智能基础知识，接着阐释了数据获取与处理的技术方法，然后深入探讨了自然语言的处理技术与智能信息处理技术，再者分析了人工智能技术在智慧城市中的应用，如智慧安防、智慧交通、智慧楼宇管理和智慧政务等领域，展现了人工智能技

本书为人工智能芯片方向的中级教材，包括人工智能芯片应用场景，基于需求的芯片模型构建及验证，人工智能芯片的硬件电路实现，及相应人工智能芯片产品设计及交付内容的技术原理及工作理论。

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