本书共分14章，全面系统地介绍了生成式AI的基础理论、核心技术、应用场景以及社会影响，既突出生成式AI技术，又重视AIGC应用，旨在为读者提供一个全面、深入且实用的学习平台，帮助读者快速掌握生成式AI(AIGC)的精髓及其在各领域的应用实践。

本书在内容设计上兼具前沿性与低门槛：一方面，融入2023-2025年开源大模型(Llama3、Mistral)、多模态AIGC(Suno文生音乐、Sora文生视频)、AIAgent、具身智能等热点技术；另一方面，所有实验均基于Python预装库(PyTorch、NumPy等)，仅需CPU即可运行，适配职教本科机房及学生

本书以“基础理论—关键技术—前沿应用—伦理安全”为主线，覆盖人工智能领域的核心模块。本书的特色：一是体系完整，覆盖从基础理论到前沿应用的全链条知识；二是案例丰富，通过“西瓜分类”“补给路线规划”等贴近生活的实例降低理解门槛；三是紧跟趋势，重点纳入大语言模型、具身智能等前沿方向；四是注重伦理，强调技术发展与社会责任的平衡

本书聚焦深度学习和大模型前沿，细分机器视觉(目标检测、图像分类)、语音处理(自动语音识别、语音合成)、自然语言处理(文本生成、情感分析)、多模态应用(图文生成、视觉问答)和科学计算(蛋白质结构预测)等关键领域，通过大量实例说明这些领域的主流应用。本书内容系统、新颖，案例丰富，适合作为各类专业的大学生的人工智能导论教材，

本书分为基础篇、开发篇和应用篇三大部分，共18章。基础篇(第1、2章)讲解A2A的基本概念、核心价值、发展历程、技术原理，并提供一个极简入门案例；开发篇(第3-8章)围绕A2A的各关键技术展开，介绍A2A的基础应用、Agent多轮交互、Agent协作、多模态应用、安全框架等的开发方法，同时开发了一个简易的A2A验证器，

本书共9章，分为2篇。第1篇MCP基础入门(第1-3章)，首先介绍MCP的核心原理、主流平台与资源社区，然后通过一个实战案例一步步带领读者完成其开发环境的搭建，以及MCPServer的构建及其上线发布。第2篇MCP应用实践(第4-9章)，精选100个能用、好用和无风险的MCPServer(作者亲测全网近300个MCPS

全书共7个项目，内容涵盖智启东方——人工智能的原理技术、智惠万物——人工智能的应用实践、智汇办公——AI提升工作效率、绘智万象——AI赋能图像处理、光影智韵——AI赋能视频处理、职引智途——AI赋能职业规划、智耕沃野——AI赋能农林发展。

本书共6个项目，主要包括了解机器学习、Python学习入门、机器学习数据处理、Scikit-learn库模型与数据预处理、数据可视化、模型训练与优化、机器学习算法应用等内容。

本书聚焦最新的深度卷积网络性能优化发展前沿，结合典型深度卷积算法，研究对资源自感知的资源优化条件下的算法性能建模技术，突破存储资源智能自优化技术，计算资源智能自优化技术，向读者全面介绍了面向典型深度卷积网络应用、基于异构加速器的性能智能自优化方案并构建的原型系统，全面验证智能化方案的有效性，提升异构加速器计算集群效能。

本书共8章，主要包括深度学习的相关理论知识和深度学习的计算机视觉应用。深度学习的相关理论知识部分包括人工智能基础、机器学习、深度学习基础及深度学习三部曲。其中，深度学习三部曲重点介绍深度学习的组成模块，旨在帮助读者把握深度学习的概况。深度学习的计算机视觉应用部分主要以计算机视觉相关任务为引导，介绍深度学习中常用的模型及