本书教会读者如何把AI从随用随弃的临时帮手升级为可复用、可迭代的AIAgent工作流。第1篇(第1-3章)系统梳理AI、Agent与工作流的概念，对比Agent与普通AI工具的本质区别，并介绍用流程图搭建工作流的实操方法；第2篇(第4-6章)讲解搭建工作流的思维方法，包括工作流“五步法”、Agent“岗位说明书”与工作

本书从AI技术的底层原理的角度，和你一起搞清楚三件事：AI背后究竟是怎么运作的？大语言模型的底层技术原理是怎样的？当很多工作，AI都能比我们做得更好的时候，从技术的角度分析还有什么是它做不了的？我们又该怎样借助AI技术，让自己在这个时代更好地生存，成为不可替代的人？全书从“连接”和“延迟”讲起，解释信息是怎样进入我们的

本书共分成三个部分，系统解读AI时代的技术变革与人类生存之道，兼具前沿视野与落地方法。第一部分揭示指数型技术如何创造富足奇迹，剖析人类对技术变革的认知麻木与焦虑困境，用数据展现世界持续向好的真实趋势。第二部分聚焦AI、机器人、生物技术等融合浪潮，展现科幻变现实的奇点图景，同时直面技术带来的气候、生态、AI安全等十大生存

本书是一本面向普通人的数字助手实战指南，围绕个人智能体OpenClaw(龙虾)展开，从理念、操作到实战，全面拆解这款数字助手的核心价值与使用逻辑。书中跳出“AI仅能问答”的局限，聚焦OpenClaw从“回答问题”到“参与事务”的核心价值，让零基础读者也能看懂技术逻辑。

本书分为基础知识与实战应用两大部分，基础知识部分包含第1-4章，首先介绍NLP的基本任务及文本表示的发展历程，接着阐述LLM基本架构Transformer和经典PLM架构，最后详述LLM的特点、能力和训练过程；实战应用部分包含第5-7章，依次讲解基于PyTorch搭建LLM的全流程，借助主流框架实现LLM训练，以及LL

本书共分为4个部分。第一部分为基础入门篇，讲解深度学习核心概念、线性回归、神经网络基础及PyTorch框架应用。第二部分为计算机视觉模型篇，先介绍CNN的原理，再结合边缘检测、猫狗分类研究、验证码识别、人脸相似度判断、火焰和烟雾目标检测等实战项目讲解计算机视觉任务。第三部分为自然语言处理模型篇，从循环神经网络到注意力机

本书介绍人工智能相关知识，旨在帮助读者构建系统的人工智能知识体系。内容涵盖从人工智能的起源、发展到前沿技术的多个方面，包括思考的工具、数学素养与计算思维、数据科学与大数据技术、智能体技术、传统机器学习、神经网络与深度学习、强化学习、自然语言处理与大语言模型、生成式人工智能技术、机器人技术、计算机视觉、群体智能、人工智能

本书主要内容分为“智界之问”“智能之心”“智权之争”三篇，回应隐私保护、就业结构、伦理安全等公众关切的问题，系统分析人机对齐的技术路径与伦理内核，剖析全球AI主权竞争与治理博弈。

本书共分为两部分，共8章，立足计算社会科学实证研究，第一部分揭秘推动人类文明飞跃的三大文化进化机制——故事分享网络、桥接网络与共识网络；第二部分聚焦如何运用新技术重构社会机制。作者提出人机协同创新路径：以数字技术辅助而非取代人类思考，通过隐私保护工具、社群共识平台等，让技术服务于社群协作与集体智慧的提升。

本书内容由浅入深，分为三个清晰部分：第一部分“基础”构建坚实根基，详解聚类(k-means、层次聚类、DBSCAN)和降维(PCA、SVD)等经典算法的原理、数学基础与Python实现。第二部分“进阶内容”深入更复杂的领域，涵盖关联规则挖掘、谱聚类、高斯混合模型等高级聚类技术，以及t-SNE、UMAP等现代降维方法，并