本书详细介绍了物联网智能系统的设计、实现与多场景应用研究，围绕5G物联网、无线传感器、嵌入式开发、云集成等核心技术，搭建了多场景、模块化、高可靠的物联网应用体系。 全书共8章，分别是绪论、基于5G物联网的粮仓监控系统、基于ZigBee的无线传感器网络定位系统、基于树莓派的智能遥控小车、基于ARM的手势识别音视频播放器

全书共7章，内容循序渐进：第1章梳理人工智能的定义、发展历程与核心三要素(数据、算法、算力)，构建宏观认知；第2章聚焦生成式大模型，介绍结构化提示词与AI高效协作；第3章以Coze平台为例，讲解智能体原理，让“人人皆可开发AI应用”成为现实；第4章通过丰富案例拆解监督学习、无监督学习、强化学习与生成式学习四大范式及经典

本书以AIGC(人工智能生成内容)技术为核心，围绕文科生与师范生的认知特点，设计“基础-应用-创新-反思”四阶内容体系，融合文生图、文生视频、智能文档处理等前沿技术，助力学生提升跨场景智能素养。教材开篇解析AIGC技术原理(如大模型、多模态生成)，结合教育、生活、创作等场景，展示其变革潜力。在技能实践层，针对文科需求设

本书共10章，分为两部分。第一部分(第1-6章)主要讲述人工智能的基本概念、原理、方法和技术，涵盖人工智能发展历史和主流学派、知识表示、确定性推理、搜索策略、不确定推理、机器学习、数据挖掘、大数据、深度学习和人工智能伦理的相关理论与方法；第二部分(第7-10章)主要讲述现代人工智能的新技术和方法。本书每章都提供了重点知

本书共7章，构建起“认知—工具—应用—能力—素养”的全链条学习框架：开篇系统讲解AI核心概念、发展历程及应用伦理规范，筑牢理论基础；随后详解DeepSeek、ChatGPT等主流大模型的实操方法，深耕智能办公、AIGC写作等高频实战场景，实现从认知到落地的能力跃迁；最后补充Python入门及数据处理基础，兼顾进阶学习需

本教材内容涵盖人工智能概述、Python与AI开发环境、机器学习与深度学习基础、自然语言处理、计算机视觉、生成式人工智能、多智能体系统，以及人工智能在学习、科研与日常工作中的应用实践。教材以“原理—方法—工具—应用”为主线，注重理论与实践相结合，通过大量示例和实战案例，系统讲解主流AI模型、算法思想与工具使用方法，重点

本书通过两个详尽的案例，不仅清晰地展示了深度神经网络硬件加速器的设计过程，更从中提炼出两种具有普遍指导意义的硬件架构范式：计算单元复用式架构——为解决资源受限问题提供了系统性的设计原则与优化策略，是研究高能效比、低成本边缘加速器的典型范本；流水线数据流架构——为追求高吞吐量的应用展示了如何通过精细的流水线设计和数据流调

本书系统讲解大模型时代智能计算系统的原理与实践，覆盖深度学习算法、编程框架、智能编程语言及处理器芯片等全栈核心技术，结合典型场景与实验案例详解实现路径。上一版出版以来，深度学习已从传统模型转向以预训练大语言模型为核心的新范式，GPT-3等大模型推动技术革新，对智能计算系统提出更高要求。新版教材全面重构内容，保留经典知识

本书共含十个核心单元：引言篇以生活化场景解释AI的社会价值与学习路径；第1章“数学基础”精选线性代数、概率统计与优化的最小必需集合，用披萨定价预测、外卖路径规划等案例串联知识点；第2章“Python工具箱”覆盖Conda与Jupyter的高效环境搭建与数据脚手架；第3章“计算机视觉”以OpenCV/CNN的轻量实验实现

本教材系统阐述人工智能导论核心内容，以信息与计算机基础为铺垫，逐步深入讲解人工智能定义、发展历程、关键技术及应用领域。内容涵盖人工智能与云计算、大数据等新兴数字技术的关联，聚焦大模型、智能体、具身智能等前沿方向，详解AIGC应用实践与AI智能办公场景，同时探讨人工智能伦理问题与解决方案。教材兼顾理论体系与实战案例，辅以