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本书是关于生成式人工智能发展的调研报告。全文约16万字。报告坚持以数据为支撑、以问题为导向、以实践为根基、以对策为目标，全面、系统、深入地呈现我国生成式人工智能应用的全景图景，剖析发展现状、识别问题挑战、研判发展趋势、提出对策建议，力求为学界研究、业界实践、政府决策提供高质量、可落地、有价值的参考依据。报告全文共分为七

本书根据人工智能技术应用和Python语言教学现状，为理工科大学生提供囊括Python基础知识、计算机视觉、自然语言处理等方面的内容，让学生掌握人工智能相关技术的实践操作。

本书共18章，分为机器学习基础、经典机器学习方法与现代机器学习方法三大部分。机器学习基础部分为第1、2章，内容分别为机器学习概述和数学基础知识；经典机器学习方法部分为第3-10章，内容分别为线性模型、特征提取与选择、决策树与集成学习、支持向量机、贝叶斯决策理论、神经网络、聚类方法和半监督学习等；现代机器学习方法部分为第

本书为“原创AI理论科普丛书”中的一册。机器学习的飞速发展，离不开三大核心理论的支撑——李群机器学习、动态模糊机器学习、动态模糊逻辑。它们就像是开启AI未来的三把金钥匙。本书聚焦这三大理论，以系统易懂的方式，深入浅出地拆解其核心思想、底层逻辑与现实应用，帮助读者搭建起完整的机器学习理论框架。本书摒弃晦涩的公式堆砌，用大

本书以校园场景为切入点，将李群机器学习知识与校园生活深度融合，解锁藏在校园里的AI对称魔法。李群机器学习核心是利用对称性优化数据处理能力，校园中课间有戏、成绩分析等场景，都蕴含其应用逻辑。本书兼顾趣味与知识，避开深奥推导，用校园案例拆解核心概念，讲解其在图像识别、数据分类等方面的基础应用。书中设置趣味实验与互动任务，帮

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本教材围绕人工智能素养展开，涵盖人工智能基础、AIGC原理、提示词工程以及法律伦理等内容。书中不仅介绍了人工智能的基本概念、原理和应用案例，还深入探讨了AIGC技术在信息搜索、学习、生活、音乐创作、绘画辅助和视频生成等领域的应用。此外，本书特别关注人工智能的法律与伦理问题，如算法偏见、数据隐私、AI创作的版权归属以及伦

本书以清晰的逻辑结构，系统全面地介绍人工智能基础与应用，从人工智能的基本概念、发展历程与三大引擎切入，深入浅出地讲解了机器学习、深度学习等关键算法。在此基础上，详细阐述了计算机视觉、自然语言处理、知识图谱等常用技术，并介绍前沿的AIGC技术及其工具实践。本书最后聚焦于人工智能的产业融合，通过大量跨行业（如农林牧渔、装备