以ChatGPT和DeepSeek為代表的大模型，標(biāo)志著人工智能在理解和處理世界知識(shí)方面取得了顯著的進(jìn)展。知識(shí)增強(qiáng)（KnowledgeAugmentation）是指在大模型訓(xùn)練或推理過(guò)程中，通過(guò)引入外部結(jié)構(gòu)化知識(shí)或符號(hào)化知識(shí)，提升大模型在理解、推理與生成等任務(wù)中的準(zhǔn)確性、可靠性、專業(yè)性和可解釋性。本書(shū)聚焦于“大模型+知

本書(shū)是一本集理論性、實(shí)踐性和前瞻性于一體，面向大學(xué)一年級(jí)學(xué)生的通識(shí)性教材。本書(shū)通過(guò)豐富的案例分析和討論，旨在幫助學(xué)習(xí)者在有限時(shí)間內(nèi)掌握人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)、核心技術(shù)和應(yīng)用方法，鼓勵(lì)學(xué)習(xí)者思考人工智能技術(shù)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)和潛在挑戰(zhàn)，培養(yǎng)其創(chuàng)新思維能力和應(yīng)用實(shí)踐能力，并為未來(lái)的學(xué)習(xí)和研究奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。本書(shū)是國(guó)家精品課程“計(jì)算

深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別技術(shù)是人工智能專業(yè)當(dāng)前研究熱點(diǎn)，在民用和國(guó)防領(lǐng)域都有著重大需求，也是一個(gè)巨大的技術(shù)難題，在資源受限平臺(tái)下，目標(biāo)感知不確定性大、效率低、功耗大。本書(shū)旨在通過(guò)對(duì)智能網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)主要原理和方法的介紹，并且結(jié)合作者自己多年來(lái)智能感知方面的研究成果，對(duì)于其他書(shū)籍未涉及到的一些前沿研究進(jìn)行了補(bǔ)充闡述。本書(shū)共

《搞定DeepSeek，重新定義你的生產(chǎn)力！》專為想要高效掌握AI使用技巧的你而打造。本書(shū)以深入淺出的方式，全面講解DeepSeek從入門到高階應(yīng)用的全流程，包括如何用提示詞精準(zhǔn)操控AI、提升職場(chǎng)辦公效率、強(qiáng)化寫作輸出質(zhì)量，以及讓學(xué)習(xí)過(guò)程變得更加高效和愉悅。不論你是想利用AI實(shí)現(xiàn)職場(chǎng)進(jìn)階，還是提升個(gè)人寫作和知識(shí)管理效率

本書(shū)為零基礎(chǔ)讀者量身打造，采用"知識(shí)科普+工具拆解+場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)”的方式，帶領(lǐng)讀者了解如何與DeepSeek對(duì)話、從0到1搭建自己的智能體，掌握人工智能（AI）工具DeepSeek、Manus和Coze的使用技巧。同時(shí)，詳細(xì)解讀DeepSeek與豆包、剪映、WPS等9款常用工具的組合使用方法。最后，解析AI技術(shù)對(duì)職業(yè)生態(tài)的

本書(shū)為“十四五”職業(yè)教育國(guó)家規(guī)劃教材，也是國(guó)家職業(yè)教育軟件技術(shù)專業(yè)教學(xué)資源庫(kù)配套教材之一。本書(shū)是一本面向高職院校學(xué)生的人工智能通識(shí)課程教材。全書(shū)由8個(gè)單元組成：?jiǎn)卧?走進(jìn)人工智能，介紹人工智能的定義、歷史、核心算法以及運(yùn)作支撐體系；單元2使用

本書(shū)是“十四五”職業(yè)教育國(guó)家規(guī)劃教材。本書(shū)突破傳統(tǒng)教材體系，以“工作項(xiàng)目＋工作任務(wù)”為驅(qū)動(dòng)，圍繞六大應(yīng)用場(chǎng)景構(gòu)建實(shí)踐模塊。項(xiàng)目一構(gòu)建技術(shù)認(rèn)知框架，筑牢AI學(xué)習(xí)根基；項(xiàng)目二至項(xiàng)目六聚焦智慧辦公、財(cái)務(wù)數(shù)字化、理財(cái)顧問(wèn)智能體、電商內(nèi)容創(chuàng)作與運(yùn)營(yíng)、智慧生活等領(lǐng)域，通過(guò)遞進(jìn)式任務(wù)設(shè)計(jì)，將理論與實(shí)踐緊密結(jié)合，以強(qiáng)化人工智能通識(shí)素養(yǎng)

本書(shū)內(nèi)容涵蓋了StableDiffusion的各個(gè)方面，從環(huán)境搭建到模型優(yōu)化，從圖像生成到視頻制作，從LoRA到ControlNet。作者以清晰的思路和通俗易懂的語(yǔ)言，將復(fù)雜的理論知識(shí)和代碼實(shí)現(xiàn)娓娓道來(lái)，并輔以大量的示例和插圖，使讀者能夠輕松理解和上手。本書(shū)還深入探討了StableDiffusion的一些高級(jí)應(yīng)用，例如

本書(shū)深入探討了GPT多模態(tài)大模型與AIAgent智能體的技術(shù)原理及其在企業(yè)中的應(yīng)用落地。全書(shū)共8章,從大模型技術(shù)原理切入,逐步深入大模型訓(xùn)練及微調(diào),還介紹了眾多國(guó)內(nèi)外主流大模型。LangChain技術(shù)、RAG檢索增強(qiáng)生成、多模態(tài)大模型等均有深入講解。對(duì)AIAgent智能體,從定義、原理到主流框架也都進(jìn)行了深入講解。在企

本書(shū)共17章,主要內(nèi)容包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、基于工具箱的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與測(cè)試、基于BP網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)擬合與誤差補(bǔ)償、模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)擬合與誤差補(bǔ)償、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、ELM網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計(jì)、基于高斯基函數(shù)特征提取的FELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和FELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)擬合