本书共分为16章，覆盖人工智能的各个重要领域，包括监督学习、无监督学习、强化学习、深度神经网络、知识图谱等，并扩展至生成对抗网络、迁移学习、注意力机制、扩散模型、推荐系统和量子计算等前沿主题。本书不仅包含技术细节和实施步骤，还强调了伦理问题与人工智能的社会影响，可以帮助读者培养全面的思维方式和实践能力。

本书围绕OpenClaw的安装、配置与实战应用展开，系统介绍AI智能体从“会回答”走向“会执行”的方法路径，内容涵盖安装部署、模型接入、Skills技能系统、多智能体协作、故障诊断与业务自动化等关键环节，并结合情报简报、内容生产、一人公司等真实场景，给出可落地的设计思路与操作案例。

本书围绕大模型技术体系和典型应用，系统介绍其基础理论、核心架构、关键技术与前沿应用。本书共8个模块，涵盖大模型概述、大模型基础架构与原理、大模型训练技术、大模型推理技术、多模态大模型技术、提示工程、大模型智能体，以及大模型问答系统开发实践等内容。书中结合典型实验与主流开源模型案例，帮助读者深入理解大模型的原理、实现与应

本书内容组织严谨、逻辑严谨，包括强化学习的主要概念和术语、马尔可夫决策过程(MDP)、贝尔曼最优条件、蒙特卡罗学习、时差学习、随机动态规划、函数逼近、策略梯度方法、近似动态规划和深度强化学习，以及动作和状态约束、安全保障、参考协调、鲁棒强化学习、部分可观察MDP、多智能体强化学习、逆向强化学习、离线强化学习等方面的最新

本书以人工智能技术为核心，系统讲解了人工智能与生成式人工智能的核心知识、工具实操及综合应用方法。本书共7个项目，包括认识人工智能、人工智能技术基础、自然语言处理与AIGC应用、计算机视觉与AIGC应用、音视频处理与AIGC应用、智能办公与AIGC应用、AIGC综合应用与智能体开发。本书兼顾理论系统性与实操实用性，知识讲

本书以“痛点场景+豆包指令(Prompt)+结果展示”为核心结构，覆盖职场办公、创意设计、生活服务、硬核技能四大核心场景，收录100个可直接落地的实战案例。全书从豆包的基础认知与操作入手，循序渐进地展开讲解：职场篇聚焦写作、PPT制作、会议管理、数据调研等高频办公需求，教你用AI高效搞定总结汇报、合同起草、需求对接等难

本书分为4个模块，共16章。模块1“从信息到智能”涵盖第1-4章，分别是信息技术概论、计算机系统、大数据、人工智能；模块2“信息技术的智能化”涵盖第5-9章，分别是计算机软件、电子与通信、网络与云计算、物联网与区块链、数字媒体与虚拟现实；模块3“人工智能应用与实践”涵盖第10-14章，分别是大语言模型、提示词工程、AI

本书共10章，内容包括人工智能概述、知识表示与知识图谱、搜索方法、机器学习、神经网络与深度学习、计算机视觉、自然语言处理、大语言模型、生成式人工智能和人工智能伦理。本书按照“知历史、懂技术、看前沿、能应用”的思路组织内容，突出概念讲解、技术脉络、核心方法和商业场景的结合，从而引导读者建立起人工智能通识框架和财经应用意识

本书采用“先上手，后原理，再实战”的结构设计。首先讲解Codex的安装配置、项目管理及文档生成、演示文稿制作、表格处理等核心功能；然后介绍自动化、技能、插件、知识管理等进阶能力；最后通过批量处理数据并生成汇报材料、打造自动化信息日报系统、从零搭建个人知识库等综合案例，帮助读者将零散技能串联起来，形成完整的AI工作流。

本书围绕人工智能的核心追问展开，深入探讨了人工智能的学科本质、大模型威力、通用人工智能的发展方向、智能与意识的区别、第五科研范式、计算范式的变革以及安全风险与治理等关键议题，提出“智能不是意识”“可信可用AI比AGI更重要”等独到观点和“三不原则”等务实建议。本书不盲从主流观点，坚持从第一性原理与逻辑边界(如哥德尔定理