本书深入探讨了单智能体和多智能体强化学习算法，系统介绍了多臂赌博机、马尔科夫决策过程、动态规划、基于值函数的强化学习算法、深度值函数算法、随机策略梯度算法、近端策略优化算法、深度确定性策略优化算法以及多智能体强化学习。这些主题既包括经典强化学习算法，也涵盖了近年来发展起来的深度强化学习算法。

本书系统提炼16种AI时代必备的底层能力——信息甄别、精准提问、需求解析、独立思考、创造力、沟通协作等，不仅教孩子如何使用AI技能，更引导他们建立“善用工具而不被工具支配”的认知，在AI时代掌握核心竞争力。本书将抽象的人工智能具象化为一个AI人形机器人，内容包含800+轻松有趣的漫画。

本书全面且深入浅出地介绍人工智能以及Python程序设计方面的基础内容。遵循由浅入深、循序渐进的原则，从AI的基本概念出发，逐步引导学生了解人工智能这一前沿领域，阐述其基本原理、技术方法和应用场景，同时与Python语言在人工智能领域的具体应用相结合。

智能传播场景与算法

本书介绍了10多款热门的AI工具、100多个AI实用案例,并赠送了140多分钟同步教学视频,帮助中老年人快速运用AI技术,提高生活品质。书中介绍的AI工具包括文心一言、文心一格、天工、Kimi、豆包、讯飞星火、即梦、剪映、可灵等,助力中老年人轻松上手使用AI。本书介绍了10个具体领域的应用,包括AI在健康管理、生活辅助

本书聚焦AI大模型（生成式人工智能）系统设计，培养读者从需求分析到模型部署的系统化思维与实践能力。不同于传统教材按技术栈划分章节，本书以真实的实际研发案例为线索，拆解文本生成、图像合成、跨模态生成等核心场景，涵盖提示工程、RLHF、扩散模型、推理优化等关键技术。无论是实际工作还是技术面试，读者都能通过本书构建生成式人工

本书作为神经网络与深度学习领域的入门级教材，系统地梳理了神经网络和深度学习的知识体系，阐述了神经网络和深度学习的基础知识，对主要模型进行了重点介绍，并通过案例进行详细说明，以使读者能在学习基础理论知识的同时，掌握神经网络和深度学习模型的开发方法，且具备使用人工神经网络和深度学习模型解决实际问题的能力。全书共9章。内容包

本书介绍了人工智能在不同领域的应用，包括数学、化学、芯片设计、制造业、教育、金融、医疗等。人工智能技术的迅猛发展正在深刻地改变这些领域的传统模式和工作流程。针对各个领域的特点，本书分别介绍人工智能在该领域中的应用方向、应用技术案例、面临的挑战等。通过具体的案例分析，读者可以深入了解人工智能如何在实际应用中发挥作用，以及

本书系统介绍联邦边缘学习（FEEL）的基本原理、关键技术和应用案例。内容涵盖FEEL的系统架构、训练算法、收敛性分析，以及FEEL的调度与资源分配、集群学习、个性化学习等关键技术的最新研究成果，并仿真验证相关技术的有效性。本书还提供FEEL在用户行为预测、工业异常检测、医疗诊断辅助和自动驾驶辅助等场景中的典型案例，展示

《人工智能：时代的机遇和挑战》一书以央视财经节目中心推出的同名系列微纪录片为内容编写。从人工智能发展史切入，描绘了人工智能给人类社会带来的巨变，探索人工智能的发展路径，以及人类如何处理与人工智能的关系，并结合当前全球关于人工智能治理的实践，对产业未来发展进行更深远的思考。节目组采访了中国工程院院士、国内外人工智能领域专