本书旨在全面介绍人工智能(AI)在日常生活和工作中的应用，尤其侧重于如何利用AI工具提升个人和团队的效率。包括人工智能的基础与概览、文字处理、语音处理、图像视频处理、数据分析、程序开发、健康管理、智能规划、信息安全、AI与未来十个专题。

本书以哈小浪误闯AI世界为开端，遇见了一位神秘的AI精灵，他们完成一场场知识闯关挑战，最终修炼成为AI魔法师。这场大冒险为孩子们讲解了人工智能知识点：从基础原理(神经网络、深度学习、大数据训练)起步，弄懂人脸识别、智能芯片为何能工作；到生活应用(AI绘画、智能家居、物联网)，体验生成式AI(如DeepSeek)如何创造

本书主要介绍了几个有趣的人工神经网络开发项目，包括让人工神经网络学习数字信号处理、让人工神经网络学习音乐、让人工神经网络学习对春联等。各章节内容以制作项目为导向来组织，从PC(个人计算机)上的模型开发到树莓派和嵌入式系统上的实现，从Windows系统下的操作到Linux系统下的操作，从人工智能开发语言Python的使用

本书系统介绍了人工智能领域的主要研究内容及相应的技术原理，并对人工智能的发展方向进行了展望。本书主要包括人工智能概述、机器学习、神经网络、专家系统、智能机器人、类脑智能、智能图像处理、自然语言处理、生成式人工智能等内容。本书力求体现科学性、实用性和先进性，内容安排循序渐进，条理清晰，旨在帮助读者快速了解人工智能的发展过

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