本书主要内容包括：数据采集和处理、数据清洗和标注、智能系统操作和运维等。

本书内容涵盖人工智能的基础知识、核心技术、大模型应用、行业实践、安全伦理及未来发展趋势等方面。

本书分为四大部分，分别从理论奠基、应用实践、伦理挑战和未来策略四个层面展开论述，尤其注重在中国老龄化社会背景下的本土化应用与伦理治理。

本书分为三大部分，循序渐进地带领读者从人工智能的基础概念入手，逐步深入到AI工具的实际操作与应用，最后拓展至各领域的创新实践。第一部分介绍人工智能的定义、发展历程、日常应用和伦理思考，帮助读者了解AI的优势、局限性及其对社会的深远影响；第二部分详述AI工具的基本操作，包括文字、图像、音视频等不同类型的AI助手，结合丰富

本书围绕“实用、实战、实效”三大核心理念，精选100个高频实用场景，涵盖Java编程、数据采集、处理与可视化、机器学习算法应用等关键模块。

本书全面系统地阐述了人工智能技术的基础理论和应用实践，并结合实际应用案例进行讲解，内容丰富、深入浅出。

本书涵盖了人工智能概述、机器学习、神经网络、人工智能编程基础、大模型基础、AI实践操作等，实践操作涵盖多种AI应用场景。人工智能基础概念：解读人工智能的定义及其发展历程，全面展示人工智能在各领域的研究与应用现状，同时详细介绍人工智能领域常用的工具以及当下热门的大模型，为学生搭建起对人工智能的整体认知框架；机器学习：讲解

本书介绍人工智能基础知识、人工智能核心技术和人工智能实践与应用三部分内容，共分15个模块，包括人工智能的起源与发展、人工智能概述、人工智能的安全伦理与职业规划、机器学习基础、深度学习与神经网络、计算机视觉、自然语言处理、生成式人工智能、人工智能项目平台与流程、办公应用中的智能处理、智能财务应用、人工智能在市场营销中的应

本书分为两部分，第一部分涉及人工智能对经济的影响，第二部分涉及人工智能对法律的影响。其中，第一部分包括数字全球化与数字经济、管理与公司治理、人工智能治理、风险管理发展、人工智能风险管理、人工智能经济的计量分析；第二部分包括数字技术与法律、人工智能合法化与法律问题、人工智能和知识产权、AI与国际法等。

本书主要介绍如何通过多粒度认知计算，从属性重要度和多粒度决策规则的角度实现知识图谱概念认知。具体介绍知识图谱概念认知的研究背景、意义，并对多粒度认知计算、概念认知和知识图谱进行了国内外研究现状分析；如何利用多粒度认知计算的相关方法从属性重要度和多粒度决策规则的角度实现知识图谱概念认知以及该领域未来的研究方向。