本书以提升学生人工智能素养与思维能力为核心目标，内容设计既注重人工智能基础知识的系统讲解，也强调在真实场景中的技术应用与实现路径。全书共分为3个模块，包括基础篇、应用篇和素质篇。其中，基础篇包括人工智能概述、人工智能浪潮、解码AI核心技术和AI赋能行业，应用篇包括笔尖上的AI、画布中的AI、音频中的AI、视频中的AI、

本书以热门AI工具DeepSeek为实战切入点，系统讲授通用于主流大模型的AI核心技术与应用策略，并着重引导读者实现认知框架的升级，提升工作和生活效率，培养AI时代的核心竞争力。本书的特点在于，作者讲的是“如何提高对于AI的理解”，这个好处是可以从本质上了解AI、认识AI，而不是单纯地学习AI的某个用法，因为读者一旦真

全书共六章，内容包括自动控制概述，控制系统的数学模型、时域分析法、根轨迹分析法、频域分析法，以及控制系统的校正与设计等。每章均配有丰富的习题，便于读者练习。此外，本书附录部分介绍了MATLAB/Simulink的使用方法，并设置了多个基础实验，如二阶系统阶跃响应仿真实验、控制系统综合分析仿真实验、控制系统根轨迹分析仿真

本书是面向高校学生以及对人工智能感兴趣的初学者的通识教育课程教材。本书旨在通过介绍人工智能的基础概念、历史发展、核心技术和应用领域，帮助学习者全面了解人工智能的现状和未来发展趋势，适合不同学科背景的学习者。本书注重内容通俗易懂，通过丰富多样的实际案例帮助学生理解人工智能技术的广泛应用和影响，并探讨人工智能的社会影响及伦

本书以“大模型—AIGC—智能体”为主线展开论述，全书共六章，包括人工智能基础与关键技术，大语言模型及应用，AIGC及应用，提示词工程，知识库与智能体，人工智能与未来创新。本书系统介绍人工智能领域核心技术和前沿应用，内容全面、结构清晰，突出实用性与前瞻性，旨在帮助读者构建完整的知识体系并掌握实际应用能力。本书适合作为人

本书共六章，围绕系统优化理论与多元系统优化展开，第一章奠定最优化理论基础，第二章介绍动态系统决策与动态规划方法，第三章介绍多属性决策优化，第四章聚焦随机森林、深度学习系统的优化，第五章延伸至分布式机器学习的并行优化，第六章进一步介绍联邦学习系统中围绕隐私、安全与效率的优化方法。

本书共10章，内容包含机器学习概述、决策树学习、多层感知器、维度约简、支持向量机、无监督学习、概率图模型、强化学习、深度学习、机器学习新技术，另外附上机器学习工具及资源推荐。

本书共分两大部分：第一部分对人工智能与计算机网络的基础信息进行介绍。通过阐述人工智能的概念、发展及原理，以及计算机网络的定义、组成等知识，使读者建立基础认知，为后续内容提供理论铺垫。第二部分，对计算机网络相关内容进行介绍。

本书主要研究以下问题：第一章，人工智能的技术演进，涵盖人工智能的内涵、人工智能的发展阶段、人工智能的研究流派以及人工智能的主要应用领域；第二章，人工智能与数据伦理，包括数据鸿沟——大数据技术对社会公平的遮蔽，数据监控——大数据技术对隐私权利的侵犯，数据依赖——大数据技术对生存环境的侵犯等内容；第三章，人工智能与设计伦理

本书共13章，第1章首先介绍了与人工智能有关的伦理学、应用伦理等概念，人工智能伦理概念、起源及发展现状，人工智能伦理学概念及研究内容。第2章到第3章重点介绍了涉及数据、算法等方面的伦理概念和问题。第4章到第5章介绍机器伦理理论及机器人、自动驾驶汽车等机器涉及的相关伦理问题。第7章人机混合伦理介绍了脑机接口等技术形成的混