本书分为四个部分，共八章，内容由浅入深，理论与实践相结合，第一部分基础篇包括第1章信息与计算机和第2章人工智能基础，为学生提供技术支撑与理论基础；第二部分技术篇涵盖第3章机器学习和第4章人工神经网络和深度学习，深入解析AI核心技术；第三部分应用篇包括第5章大模型和第6章AI办公应用，展示AI在实际场景中的高效智能化价值

本书首先解析编程方式从机器指令到高级编程语言的演进脉络，阐明大语言模型如何重塑人机协作模式。然后通过分析通用大语言模型辅助编程、IDE辅助编程与端到端Agent编程这3类应用形态，结合独立开发与企业级开发案例说明Vibe编程缩短开发周期、降低技术门槛的核心价值。实践部分提供提示词工程技巧、需求规划、代码审查与优化及工程

本书内容广泛涵盖了人工智能基础入门、创意设计工具应用、智能办公软件、智能数据分析基础、数据分析工具入门以及智能体开发等主题与实践领域。从基础操作到复杂的大模型应用实践，本书全面展现了人工智能通识课的实践教学内容。本书旨在通过实践教学，巩固学生理论知识，显著提升学生实践技能，激发学生对人工智能技术的浓厚兴趣，培养学生创新

本书提出了前提不匹配的T-S模糊时滞模型，此时该模型中的被控对象与模糊控制器拥有不同的隶属度函数。针对这类时滞系统，给出了改进的具有较小保守性的稳定性条件、鲁棒稳定性判据，以及不同于传统并行分布补偿(PDC)控制器的设计方法。该设计方法弥补了PDC设计方法的不足，并且提高了控制器设计的灵活性。本书还研究了前提不匹配条件

本书首先介绍了人工智能的基本概念、发展历史与现状，接着详细阐述了计算机视觉、语音识别和自然语言处理等关键技术，随后，本书从智能制造、智慧金融、智能教育及智慧交通等多个领域，探讨了人工智能的广泛应用和深远影响。

本书还介绍了人工智能的数理基础、技术链、产业链的发展情况、社会治理与安全等方面的内容，使学生建立科学系统的人工智能认知和工程化概念。本书定位通识教育，以“导认识、导兴趣、导重点、导原理”为指针，创新教学内容，使学生认识人工智能的能力属性、工具属性和实用属性；通过最新进展和典型应用的介绍培养学生的学习兴趣，使学生建立正确

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。