本书从初学者的角度出发，用通俗易懂的语言详细讲解AIGC的相关知识。 本书共8个单元。单元1主要讲解人工智能与AIGC；单元2～单元6主要讲解AIGC实践之文本生成、图像生成、音频生成、视频生成及文档处理的相关内容；单元7主要讲解AIGC实践之综合应用；单元8主要讲解智能体的开发实践。 本书配套丰富的教学资源，包括教学

本书以Python语言为基础，Pychram以及vscode软件为辅，通过简单且通俗易懂的语言、丰富多样的代码案例，系统的介绍了当前最热门的机器学习的算法，通过Sklearn库中自带的机器学习库自动生成案例对算法进行验证、应用以及实现。全书划分为三个部分，第一部分为基础概述，第二部分为算法，分为有监督学习(其中包含了线

本书围绕人工智能核心领域层层递进，开篇从基础认知切入，精准界定人工智能的定义、核心特征与分类，系统梳理发展关键节点，深度解析相关理论内核与技术路径；进而深入关键技术层，体系化阐释数字图像识别、语音识别、深度学习、自然语言处理、计算机视觉五大核心技术的底层原理，同步搭配工具实操案例，构建理论与实践双重认知路径；随后聚焦A

本书开篇即阐述人工智能的发展历史、现状及趋势、价值及潜在风险，揭示其作为新质生产力的必要性及双面性。随后，通过详细解读人工智能带来的多方面红利，包括提高生产效率，优化生产流程，提升产品质量，预测关键指标，创造新商业机会以及为个人和企业带来发展新动力等，帮助读者深入理解人工智能的潜在价值与深远影响。本书不仅阐述人工智能的

全书共6个项目，内容包括人工智能初体验、大模型赋能文本处理、大模型赋能图像处理、大模型赋能音视频处理、WPSAI提升办公效率、人工智能应用素养。

本书以“基础-特征-识别-高阶”为逻辑脉络，旨在帮助读者了解机器学习原理并掌握实践能力。第1-3章介绍基本概念、数学预备知识及数据预处理与模型评估方法，奠定学习基础；第4-7章介绍数据特征优化方法，讲解PCA、LDA、特征选择及非线性降维等特征优化技术；第8-11章解析主流机器学习模型，剖析线性模型、SVM、聚类及半监

本教材包括具体问题分析、建模、求解的能力。同时，课程还关注新技术应用所面临的规范问题，致力于培养具有正确人生观、价值观和一定工程师职业素养的优秀人才。此配套教材从生成式人工智能模态的角度组织内容，从文本生成模态逐级上升至视频生成模态，在技术原理方面，考虑生成模态之间的共性技术与特性技术。对于共性技术注重模态衔接，对于特

本书以人工智能技术发展与曲阜地域文化有机结合为核心，构建“历史—技术—应用—趋势”的递进式框架，聚焦人工智能发展史、基础技术、职业技能、使用场景及发展趋势五大版块，以项目化研究贯穿始终，深度融合曲阜地域文化、儒家与墨家思想，每个研习任务涵盖研习目标、知识储备、具体实施和真实拓展四个环节，辅以开源工具包与本地化实操案例，

本书适合作为高校“人工智能通识”相关课程的教材,也适合对人工智能感兴趣的初学者、程序员、数据科学从业者以及希望了解和应用人工智能技术的各行业专业人士阅读

本书采用“项目+任务”组织内容，共设人工智能诞生、人工智能学习、人工智能“看”、人工智能“说”、人工智能“想”、人工智能“动”、人工智能发展等7个项目，23个学习任务。