本书共分为5篇，总计14章。第1篇为入门篇，引导读者快速完成OpenClaw的本地部署与首次交互；第2篇为原理篇，深入剖析Gateway/Node核心架构、AgentLoop机制、沙箱安全模型等底层逻辑；第3篇为扩展篇，详细讲解如何通过ClawHub发现技能，并从零编写、测试、发布专属技能，解锁自定义能力；第4篇为部署

本书系统阐述从上下文工程到Harness工程的技术演进路径，深入揭示了AIAgent从工具调用到自主思考与协作的核心原理及工程落地方法。第1、2章系统介绍上下文工程的理论基础，涵盖意图识别、计划模式、反思模式、CodeAct行动及人机协作五大核心能力的工程化实战；第3、4章以DeepResearch和记忆工程为典型案例

本书系统介绍ClaudeCode技术架构与工程实践。全书从技术全景出发，深入讲解记忆系统、Skills技能系统、Subagents任务委派、Hooks事件驱动、MCP协议集成、Headless模式与CI/CD、AgentSDK开发以及Plugins插件生态等核心机制，并通过大量实战案例展示如何从个人使用进阶到团队工程化

本书分为两个部分，第一部分为人工智能基础，筑牢知识根基。第二部分聚焦生成式人工智能应用，强化实操能力。生成式AI基础模块介绍常用工具与提示词工程，为应用实操铺垫。“AI+办公”模块覆盖文字处理、数据处理、电子幻灯片制作，从原理、操作到项目实战，助力提升办公效率；“AI+多媒体”模块详解AI图像、语音、视频生成的相关概念

本书共分为8个章节，其中第1章为绪论，回顾贝叶斯网络的发展历史，提出将约束融入贝叶斯网络学习的必要性，并对其中约束的类型进行细化，进一步分析当前不同约束下贝叶斯网络学习的研究现状，分析其中的研究瓶颈，阐明本书的研究动机以及必要性。第2章则对贝叶斯网络学习的基础定义定理等进行简介，为后续章节打下理论基础，第3章-第4章面

本书共分8个项目，内容包括AIGC技术基础、智能机器人公司办公应用、营销讲师成长应用、工会智慧应用、数字人电商营销应用、编程智慧应用、AI玩转多语言编程和AI使用伦理观。

本书全面且深入地阐述神经网络这一前沿技术。首先介绍神经网络相关的数学和机器学习基础。然后介绍神经网络的历史发展、思想起源、神经元结构。接着深入讲解神经网络前向传播过程与反向传播算法。书中还分类介绍BP神经网络、卷积神经网络、Hopfield神经网络、循环神经网络、生成对抗神经网络、Transformer等。

本书紧扣高等职业院校人工智能通识教育需求编写。全书围绕AI通识教育构建“基础普及-工具实战-技能进阶-专业融合”的四层能力体系，包括初探人工智能世界、建立人机协作新思维、运用智能助手与提示词工程、应用多模态AI工具、进行智能体开发与微调、认知AI伦理与安全规范、不同专业群的AI应用场景、AI赋能创新创业活动、洞见AI未

本书是关于人工智能中大模型的案例教程，以简洁明快的语言讲解了大模型的相关概念、原理和使用方式。全书共分11章，内容包括大模型概述、大模型产品概述、使用大模型、基于FastGPT平台的知识库微信机器人、基于NeRf模型的三维场景重建、基于OpenCV所实现的CP-VTON虚拟试衣技术、基于Bert-VITS2的语音转换、

本书系统性地构建了从理论认知到实践应用的生成式人工智能知识体系，包含揭开人工智能神秘面纱、开启AIGC技术新篇章、探索AI创意写作之道、构建AI智慧办公系统、打造AI视觉创作体系、开启AI音频创作之门、启航AI编程开发之旅、构建自主AI智能体8个项目。