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本书剖析了AI大模型的发展历程、技术原理，并探讨了其与数据要素的紧密联系。本书首先阐述了AI大模型的发展里程碑、机遇及挑战，并深入解析了AI大模型的技术原理，包括主要部件、GPT概念及推荐业务选择；其次，重点讨论了数据要素在AI大模型中的重要性，涵盖数据特性、需求演变、形态转化及预训练数据集；其次，书中还涉及AI大模型

本书围绕智能计算系统的软硬件技术进行介绍，包括基础知识、软硬件技术和综合实验三部分内容。全书共9章，第一部分基础知识包括绪论、智能计算系统的数学基础。第二部分软硬件技术包括机器学习与神经网络、深度神经网络、编程框架使用、编程框架机理、人工智能芯片——智能时代的驱动力、智能EDA技术。软硬件技术部分的章节穿插小实验，引导

本书创新性地将DeepSeek这一人工智能工具与科学学习方法深度结合，通过活泼好奇的学生米米与两位AI助手精灵(小D和小K)的互动故事，生动讲解如何利用DeepSeek培养高效的学习习惯和思维能力。从激发学生动力到科目知识突破，从时间管理到记忆力提升，本书不仅教授读者“如何运用AI工具”，更注重引导读者“如何思考”。

这是一本针对职场人士普及人工智能的图书，本书向职场人士详细介绍人工智能AI的发展历程，应用场景，核心技术与工具，人工智能在职场和日常生活中的运用等。人工智能的底层逻辑其实就是它如何“思考”和“做决定”。你可以把AI想象成一台非常聪明的计算机，它通过“学习”大量的数据来做出决策。

本书共五章，内容包括：人工智能概述、人工智能的研究、人工智能的关键技术及发展、人工智能的应用及发展、人工智能的多领域前景展望。

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本书通过通俗易懂的语言、丰富多样的案例，全面系统地介绍了人工智能的基本理论、技术和应用。全书共6个项目，内容涵盖人工智能初体验、大模型赋能文本处理、大模型赋能图像处理、大模型赋能音视频处理、WPSAI提升办公效率、人工智能应用素养。本书采用项目任务式的编写理念，内容系统全面，形式活泼生动，案例新颖贴切，理实深度融合，旨

本书始终围绕着人工智能(AI)的本质及原理进行讲解，循序渐进地探索了机器学习、深度学习、强化学习以及大模型等AI的核心原理。它们的根基可以进一步回溯到统计概率论、线性代数、微积分、最优化理论等学科，而本书将生硬的基础数学原理通过客观世界娓娓道来，帮助读者克服学习AI的障碍，让复杂的理论变得易于消化，让抽象的概念变得具体

本书对主要技术及应用有一定掌握，能运用这些知识分析和解决实际问题；培养学生能够从跨学科的视角思考问题，重视能力的培养和伦理责任的传递，以适应人工智能时代对复合型、创新型农林类人才的需求；融入思政元素，培养学生高尚的工程职业道德、较强的社会责任感和法律意识。同时，教材还配套《现代人工智能(实践篇)》，学生在掌握理论知识的