本书内容包括人工智能概述、大数据与人工智能、人工智能编程语言Python、机器学习、深度学习、自然语言处理、AI大语言模型、计算机视觉、机器人技术和人工智能的发展等。

本书主要围绕人工智能专业学习的提示工程与大模型应用展开，内容涵盖了提示工程的编写原则与实际应用，帮助学生掌握程序设计中的提示技巧。同时，通过课程学习、岗位实训和职业发展等模块，引导学生将提示工程应用于实际项目，并提升其在职业领域的竞争力。教材还提供了大量实操案例，以帮助学生更好地理解并应用提示工程和大模型的原理和方法，

本书共6章，采用由浅入深的逻辑架构：从AI基本概念、三要素(数据/算法/算力)及技术发展历程入手，搭建宏观认知框架；详细讲解基于Anaconda、PyCharm、TensorFlow的开发环境配置，解决零基础入门障碍；深入解析Python三大工具库(NumPy、Pandas、Matplotlib)在数据处理与可视化中的

本教材基于任务驱动导向，以人工智能在财经商贸领域的实践应用过程为主线，全面系统地阐述了人工智能的核心概念、技术框架、工具方法及行业落地路径。全书通过七个项目构建完整知识体系，包括人工智能基础理论、人工智能基础应用场景、人工智能在财务领域的应用、人工智能在信贷领域的应用、人工智能在电商领域的应用、人工智能在生活领域的应用

全书共分为12章，内容涵盖Agent的基础知识，深入剖析智能体在任务解析、状态管理、工具调用和输出生成等环节的核心技术原理。通过多组件协同的视角，详解消息流、插件系统与知识流三大支柱对Agent能力提升的作用，为理解和构建高适应性、可控性强的智能体系统奠定了扎实基础。

本书跳出传统理论灌输模式，以“实践”为核心，搭建起从AI基础认知到多领域实战的完整体系。从AI辅助学习工作，到数字人文、科研、多模态等实践，再到经典机器学习、学情分析、图像识别等算法实践，层层递进。每个主题都配备丰富案例与项目实战，如无代码智能体创建、数字人文主题展策划等，让读者在动手操作中掌握AI应用。同时，教材直面

本书立足“知其然、知其所以然、知其可为与不可为”的认知路径，帮助学生回答三个核心问题：人工智能是什么、人工智能能做什么、人工智能应该如何被合理使用。

本书以实用为核心，覆盖自媒体、电商、职场提升、一人公司运营、企业管理、投资理财及个人突围场景，通过翔实策略与典型案例，将前沿AI技术转化为可落地的生产力工具与价值提升方法。内容兼具前瞻性与实操性，摒弃抽象概念讲解，聚焦实际发展需求，为内容创作者、企业主、职场精英、自由创业者等不同群体提供清晰可执行的AI赋能方案，助力读

本书系统梳理了深度学习的发展历程，由浅入深地详细讲解了深度学习的核心概念、基本理论、关键算法及典型架构，并展示了深度学习在物理学、化学、生物医药等核心自然科学领域的应用实例，包括实验物理学中寻找奇异粒子与暗物质的探索、化学领域分子性质预测与反应结果推演，以及生物医学中蛋白质结构预测与医学影像诊断分析等。

本书分为五部分介绍，主要内容包括：第一部分技术威胁导论；第二部分设计视角的数字安全定义；第三部分抗量子密码学；第四部分防御通用人工智能威胁；第五部分数字安全的未来。