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本书以“场景化、工具化、实战化”为导向，从组织、部门、工作、培训、成长五大应用维度，系统拆解了AI在25个核心领域的深度实践路径。具体包括：组织变革、人才招聘、绩效管理、业绩增长、认证审核、行政管理、班组建设、安全管理、节能降碳、农业发展、办公提效、公文写作、新媒体宣传、招投标、行动学习、项目管理、培训实施、学习地图、

《少年AI探索家》是一本专青少年打造的AI科普实践全书，由南开大学计算机学院教授团队精心撰写。本书与配套APP课程形成完整学习体系，通过"图书+数字课程"的创新形式，带领小读者从AI入门到创意实践，循序渐进掌握人工智能的核心技能。全书16个章节科学编排，难度层层递进。开篇让孩子直观理解AI基础；中段引导读者深入AI创作

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本书聚焦于MCP这一连接AIAgent与多工具的关键技术，从MCP(模型上下文协议)的基础知识入手，讲解MCP的客户端-服务器架构设计、标准化接口设计、上下文维护和动态扩展机制，阐明MCP与AIAgent协同增效的原理及其与其他协议的互操作性。在工具应用层面，梳理数据库操作、文件系统管理、API调用、代码管理等MCP工

本书第1章介绍深度学习发展历程及基本概念；第2章聚焦开发环境搭建，并给出快速示例；第3章介绍深度学习原理；第4-6章着重传授Python编程基础，以及TensorFlow、PyTorch这两种主流深度学习框架的编程知识；第7章阐述张量概念与操作，帮助读者掌握其关键特性与操作方法；第8章专注于网络设计与超参数优化；第9-

当生成式人工智能席卷而来，一场从“识别已知”到“想象未知”的认知革命正深刻重塑我们的生活与思维模式。指令被精准响应，创意被智能激发，复杂难题被高效破解，在这场“百模争鸣”的变革浪潮中，掌握与AI共处的核心能力，已成为每个人的必修课。 本书面向大学通识教育，是专为打破专业壁垒、消解技术神秘感而编写的生成式AI通识读本，

人工神经网络(简称神经网络)，是一种模拟人脑神经元之间相互作用的数学模型，具有非常强大的表达能力和逼近能力.经过漫长的研究和发展，神经网络的理论和应用逐步完善，目前在计算机科学、人工智能等领域已经得到了广泛的应用。神经网络的复杂性问题，即研究神经网络的拓扑结构与逼近能力、逼近速率之间的关系。其中，对于在刻画逼近阶的定量

本书主要内容包括人工智能的基础理论、核心技术、实际应用和未来发展，循序渐进地介绍了AI的发展历程、基本概念和应用现状；深入浅出地讲解了机器学习、深度学习等核心技术原理；详细介绍了生成式AI工具的使用方法，包括ChatGPT、豆包、DeepSeek等主流平台的实践操作；系统梳理了AI在制造、医疗、交通、金融等行业的典型应

本书系统阐述企业级AI原生应用开发的核心方法论——评估驱动开发(EDD)。面对大语言模型带来的不确定性，传统软件开发模式已难以为继。本书从模型API选型与评估、Prompt工程优化、多轮对话系统构建、RAG系统构建、多模态应用、AgenticAI智能体系统构建到模型微调，贯穿AI应用开发全流程，以“评估-优化-验证”循