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

本书的设计和编写目标是培养学生的人工智能素养和人工智能应用能力。本书内容的选取既符合高职和职业本科学生的特点，又突出人工智能的通识性、典型性、实用性和可操作性。本书内容以人工智能的发展历程、典型技术、现状与未来趋势为主线，同时结合AIGC和智能体等前沿技术的广泛应用，以及人工智能在办公领域的革新实践，从实用角度剖析人工

本书是面向高等学校各专业学生的基础性通识教材，旨在引领学生系统了解人工智能的基础知识、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、人工智能与社会的关系及人工智能的行业应用等

本书围绕“用n8n搭建智能体”核心主题，构建了从基础认知到实战落地的完整知识体系。全书分为五大部分，第一部分先明确自动化的核心价值，对比n8n与Coze的差异，再详细讲解n8n的云端与本地部署流程及首个工作流搭建方法；第二部分聚焦基础操作，系统拆解触发方式、数据获取、数据处理、逻辑控制等常用节点的使用技巧，以及AI在工

本书系统阐述人工智能领域的核心知识与技术。从人工智能概述入手，介绍概念、分类及发展历史，探讨其与多学科的交叉关联。重点讲解机器学习的各类算法，涵盖监督学习、无监督学习和强化学习，深入分析模型训练过程中的损失函数和梯度下降等关键环节；详细剖析人工神经网络基础，包括神经元与感知机模型、激活函数，以及前向传播和反向传播算法；