随着人工智能技术在日常生活中的广泛应用，其安全、隐私与伦理问题已不容忽视。本书系统阐述了人工智能的演进历程与未来发展趋势：从早期机器学习的开创性研究，到当前人工智能技术在各领域的实际应用，再到对未来社会的深远影响，全面剖析了人工智能模型与实施方式。此外，本书深入探讨了漏洞检测的重要性，提供了对现实世界潜在风险的深刻洞察

本书以理工类专业为读者对象，以人工智能通识教育为目标，全书共6章，主要内容包括人工智能概述与发展历史，如人工智能的历史、发展等；机器学习，如机器学习概述、机器学习流程和常见算法等；神经网络与深度学习，如神经网络的基本概念、常见的深度学习结构、深度学习的工具与实现等；计算机视觉基础，计算机视觉的定义与目标、技术基础、常用

本书作为系统性AI素养建构指南，采用“理论+实践+前瞻”架构，全面覆盖AI认知、技术原理、应用实践、组织转型、风险治理和未来趋势六大维度。从揭秘AI技术机制到解析医疗、金融、教育等行业变革案例；从构建AI-Ready组织能力到应对算法偏见、数据隐私等伦理挑战；从把握多模态大模型前沿趋势到培养公民责任意识，为读者提供完整

本书以“基础-技术-应用-展望”为框架，系统阐述具身智能的理论内核、技术路径、全场景应用和产业发展。本书首先阐述具身智能的核心理论和演变历程，通过关键的原理与里程碑事件，让读者初步理解具身智能；然后进一步剖析感知系统、认知架构、运动控制、基础系统等核心技术，辅以特斯拉Optimus、波士顿动力机器人等真实案例，展现具身

本书系统梳理了Llama4大语言模型（简称“大模型”）的理论基础、技术架构、协议互联与工程实践，全面覆盖从大模型底层结构到高阶应用的全栈知识体系。全书分为三部分共10章：第一部分重点介绍大语言模型的基本原理、Llama4的基本架构与设计创新、多模态处理能力及与MCP的深度融合，为读者理解其核心机制奠定扎实的理论基础；第

本书系统全面地阐述了大模型应用开发的核心技术体系与实践路径。内容涵盖大模型基础与技术概览、开发环境搭建、提示工程与交互设计、检索增强生成系统、智能体开发体系及多模态应用开发；深入探讨了模型在金融、医疗、教育等关键行业的落地应用；并系统讲解了模型轻量化与部署优化、系统监控与迭代优化等工程化方法，同时强调了人工智能伦理与合

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本书主要内容包括：机器学习概述、机器学习的统计学基础、机器学习的常用Python库、机器学习的基本流程、回归、分类：Logistic回归和最大熵模型、分类：决策树、分类：贝叶斯分类器、分类：支持向量机、分类：集成学习、聚类分析、降维、神经网络、深度学习。

本书系统介绍了图机器学习的基础理论、典型模型与应用实践。本书首先介绍图的基本概念、表示方法与特征构造技术;其次从图嵌入模型出发,深入介绍了图神经网络的主要架构与变体;再次概述图机器学习前沿进展,并详细介绍异质图、谱图、可信图和图基础模型等前沿方向;最后介绍了图机器学习在推荐系统、金融风控、生命科学、电路设计等领域的典型

本书首先简述人工智能的基本概念、发展历程,分类及在医疗、金融、交通等领域的应用,引入AI概貌;接着,系统介绍人工智能的核心技术分支,包括机器学习、强化学习、神经网络与深度学习(涵盖CNNRNN,Transformer等模型);随后,通过实例详细阐述AI在自然语言处理(包括DeepSeek、GPT,BERT等大语言模型)