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本书以千问AI实操为核心，打破“AI仅能处理简单任务”的认知误区，兼顾新手与进阶使用者，系统覆盖千问AI全功能、全场景用法，助力用户实现创意提升、办公提效与副业变现的多重目标。全书拒绝空洞理论，分四大核心板块配套完整实操流程：夯实入门基础、拆解核心功能、落地高频场景、联动扣子生态解锁低门槛变现路径。内容涵盖界面操作、提

本书课程内容包括贝叶斯决策论、线性模型、支持向量机、决策树、集成学习、模型评估、特征学习与选择、人工神经网络基础、深度学习引论等核心方法。本课程强调实践操作和解决问题的能力，培养学生将部分工程问题转化为模式识别问题的能力，通过分析选择、设计合适的机器学习算法的能力以及将适当的机器学习算法应用于具体工程问题的能力。

本书共分九章，从绪论开始，涵盖知识工程、确定性推理、不确定性推理等内容，并详细介绍搜索与智能计算、机器学习、人工神经网络等核心领域，最后深入探讨深度学习与强化学习的前沿技术。书中紧密结合基础理论和行业创新，不仅纳入了最新的科技成果，还注重实践应用，确保内容既有学术深度又具有实际指导意义。

本书系统阐述Dify在智能应用构建中的核心能力，从模型调用、知识库、工作流编排到Agent体系，实现从概念到工程化落地的完整路径。本书共13章，结构层次分明，涵盖平台基础认识、环境部署、工作流编排、PromptIDE使用方法、知识库构建与RAG机制、Agent调用与智能行为设计、API集成与外部系统连接、应用界面管理、

本书探讨了以ChatGPT为代表的大语言模型(LLM)及其在社会、文化、哲学等领域的影响，核心主题在于论证人类应与人工智能建立一种“批判性共栖关系”，而非简单地对抗或盲从人工智能。本书不仅深入剖析了人工智能的技术原理、文化渊源和伴生的恐惧与希望，还转向实践应用和哲学思辨，探讨人工智能作为知识工具、创造力引擎及伦理挑战者

本书总结了作者近年来在学习优化方法领域的研究成果，在系统梳理学习优化方法发展的基础上，全面介绍了面向组合优化的学习优化方法研究进展，内容涵盖当今流行的机器学习和大语言模型方法。本书系统介绍了学习优化的发展现状、单目标优化学习优化方法、多目标学习优化方法、动态鲁棒问题的学习优化方法、学习优化约束处理方法及迈向学习优化基础

在数字技术重塑教育实践的背景下，个性化学习需求对自适应学习系统提出更高要求。传统学习者模型因封闭性导致互动不足、数据共享差等问题，而关于开放学习者模型构建、技术实现和评价方面的相关研究缺乏系统性、实践应用不足，难以支撑自适应学习。本书聚焦此类痛点，以信息加工理论、项目反应理论和混合学习理论等为理论支撑，运用深度学习、知

AI为何会犯下史诗级错误，AI泡沫又为何终将破灭？本书穿透AI“全能”光环，直抵其时常犯蠢的技术根源与失序的行业生态。作者以资深开发者视角，通过大量真实又令人啼笑皆非的失败案例，精准剖析了机器学习与深度学习的内在脆弱性：那些看似复杂的AI，底层往往是粗糙的统计匹配，极度依赖数据且缺乏真正理解，一旦面临新情境或常识判断，

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