"教材緊密圍繞“人工智能及其應(yīng)用”課程目標，通過逐層遞進的模塊，引導(dǎo)讀者走進人工智能的世界，掌握AI程序設(shè)計思維，理解機器學習、深度學習的基本原理，探索卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大語言模型等前沿技術(shù)的應(yīng)用，以及強化學習和機器人的知識與技能。以下是各模塊內(nèi)容簡介： 走進人工智能：介紹人工智能的基本概念、發(fā)展歷程和主要研究領(lǐng)域，幫助

本書主要內(nèi)容包括人工智能概述、人工智能的核心技術(shù)、人工智能+、生成式人工智能應(yīng)用、人工智能編程語言、體驗人工智能等。

本書主要介紹深度學習方面的基本理論和方法，具體包括基礎(chǔ)內(nèi)容、提高性內(nèi)容和應(yīng)用三個部分。其中，基礎(chǔ)性內(nèi)容是深度學習最核心部分，具體包括：機器學習基本概念及數(shù)學知識、全連接網(wǎng)絡(luò)、卷積網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)網(wǎng)絡(luò)、以及優(yōu)化算法。第二部分是提高性內(nèi)容，主要是闡述最新發(fā)展的一些技術(shù)，可供課時充足的專業(yè)進行學習。這部分主要包括：GAN生成對抗網(wǎng)

本書正是聚焦于大語言模型的應(yīng)用，旨在全面提升讀者大語言模型的使用水平。本書共8章，介紹與AI溝通的基本技巧，并講解了大語言模型在職場應(yīng)用、溝通與表達、新媒體運營、營銷文案寫作、高效學習、教育教學及生活娛樂等7個方面的使用方法與技巧。本書內(nèi)容以案例為出發(fā)點，緊扣方法的實用性。

本書共分8章：第1章主要介紹大模型機器發(fā)展現(xiàn)狀，闡述提示詞工程的重要性與意義，為后續(xù)部分奠定理論基礎(chǔ)；第2-4章主要介紹了提示詞基礎(chǔ)、設(shè)計及優(yōu)化與評估；第5章和第6章主要介紹了跨模態(tài)提示詞的基本內(nèi)容，包括文生圖提示詞與文生視頻提示詞以及未來面對的挑戰(zhàn)與局限；第7章為實戰(zhàn)案例，介紹了在各種應(yīng)用案例中應(yīng)該如何撰寫提示詞，才

本書基于以人工智能為代表的新一代通用目的技術(shù)對經(jīng)濟社會發(fā)展帶來的影響，探討了通用目的技術(shù)，以理解人工智能所表現(xiàn)出的創(chuàng)新特征；論述了復(fù)雜系統(tǒng)理論以及經(jīng)濟的演化理論，從理論上闡釋人工智能創(chuàng)新的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，同時采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)仿真和系統(tǒng)動力學仿真測度相關(guān)要素對人工智能創(chuàng)新涌現(xiàn)的影響等內(nèi)容。

本書準確解釋了機器學習領(lǐng)域的106個重要概念，覆蓋從隨機森林到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種算法。本書通過言簡意賅的語言、易懂易記的插圖、簡潔明晰的排版，生動地呈現(xiàn)了相關(guān)概念的思想內(nèi)核，能幫助讀者快速高效地理解與記憶，同時還能讓讀者保持清晰的思路，輕松地把握每個概念的精髓。

本書闡述了智能化時代大潮已動搖標準邏輯一統(tǒng)天下的地位，暴露了基于標準邏輯的傳統(tǒng)邏輯范式的局限性，它只能處理具有非此即彼性的理想問題。針對各種具有亦此亦彼性的現(xiàn)實問題，近幾十年來提出了數(shù)十種非標準邏輯，它們雖然能解決人工智能中的某些實際問題，但常會出現(xiàn)違反常識的異常結(jié)果，說明它們在理論上并不成熟，缺乏普適性。當前智能科學

本書以人工智能的計算機視覺、自然語言處理、認知與推理、機器人、博弈與倫理、機器學習六大主要研究與實踐領(lǐng)域為內(nèi)容框架，圍繞人工智能(包括生成式人工智能)及其發(fā)展歷程、人工智能教育概覽、人工智能的六大領(lǐng)域及教育、人工智能教育發(fā)展趨勢等九個專題展開，主要內(nèi)容包括人工智能的基本概念和主要領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展，以及基礎(chǔ)教育中人工智能教

本書全面且系統(tǒng)地闡述了深度稀疏多尺度網(wǎng)絡(luò)技術(shù)理論及應(yīng)用。首先介紹了深度稀疏學習理論及多尺度幾何逼近系統(tǒng)與表征理論；然后介紹了深度稀疏及多尺度相關(guān)的具體應(yīng)用；最后對多尺度稀疏深度網(wǎng)絡(luò)理論的研究難點及未來發(fā)展方向進行了詳細分析與展望，為后續(xù)的研究工作提供了探索方向。本書可作為人工智能、計算機科學與技術(shù)、電子信息工程、智能科