本書是一本集理論性、實踐性和前瞻性于一體,面向大學一年級學生的通識性教材。本書通過豐富的案例分析和討論,旨在幫助學習者在有限時間內(nèi)掌握人工智能的基礎(chǔ)知識、核心技術(shù)和應(yīng)用方法,鼓勵學習者思考人工智能技術(shù)的未來發(fā)展趨勢和潛在挑戰(zhàn),培養(yǎng)其創(chuàng)新思維能力和應(yīng)用實踐能力,并為未來的學習和研究奠定堅實的基礎(chǔ)。本書是國家精品課程“計算
深度學習目標檢測識別技術(shù)是人工智能專業(yè)當前研究熱點,在民用和國防領(lǐng)域都有著重大需求,也是一個巨大的技術(shù)難題,在資源受限平臺下,目標感知不確定性大、效率低、功耗大。本書旨在通過對智能網(wǎng)絡(luò)目標識別技術(shù)主要原理和方法的介紹,并且結(jié)合作者自己多年來智能感知方面的研究成果,對于其他書籍未涉及到的一些前沿研究進行了補充闡述。本書共
《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操控AI、提升職場辦公效率、強化寫作輸出質(zhì)量,以及讓學習過程變得更加高效和愉悅。不論你是想利用AI實現(xiàn)職場進階,還是提升個人寫作和知識管理效率
本書為零基礎(chǔ)讀者量身打造,采用"知識科普+工具拆解+場景實戰(zhàn)”的方式,帶領(lǐng)讀者了解如何與DeepSeek對話、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,詳細解讀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)對職業(yè)生態(tài)的
本書為“十四五”職業(yè)教育國家規(guī)劃教材,也是國家職業(yè)教育軟件技術(shù)專業(yè)教學資源庫配套教材之一。本書是一本面向高職院校學生的人工智能通識課程教材。全書由8個單元組成:單元1走進人工智能,介紹人工智能的定義、歷史、核心算法以及運作支撐體系;單元2使用
本書是“十四五”職業(yè)教育國家規(guī)劃教材。本書突破傳統(tǒng)教材體系,以“工作項目+工作任務(wù)”為驅(qū)動,圍繞六大應(yīng)用場景構(gòu)建實踐模塊。項目一構(gòu)建技術(shù)認知框架,筑牢AI學習根基;項目二至項目六聚焦智慧辦公、財務(wù)數(shù)字化、理財顧問智能體、電商內(nèi)容創(chuàng)作與運營、智慧生活等領(lǐng)域,通過遞進式任務(wù)設(shè)計,將理論與實踐緊密結(jié)合,以強化人工智能通識素養(yǎng)
本書共七章,內(nèi)容包括:數(shù)字交互設(shè)計基礎(chǔ)、用戶體驗與界面設(shè)計原理、信息架構(gòu)與導航設(shè)計方法、響應(yīng)式設(shè)計與移動界面優(yōu)化方法、交互設(shè)計工具與技術(shù)應(yīng)用等。
本書內(nèi)容涵蓋了StableDiffusion的各個方面,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言,將復(fù)雜的理論知識和代碼實現(xiàn)娓娓道來,并輔以大量的示例和插圖,使讀者能夠輕松理解和上手。本書還深入探討了StableDiffusion的一些高級應(yīng)用,例如
本書深入探討了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。全書共8章,從大模型技術(shù)原理切入,逐步深入大模型訓練及微調(diào),還介紹了眾多國內(nèi)外主流大模型。LangChain技術(shù)、RAG檢索增強生成、多模態(tài)大模型等均有深入講解。對AIAgent智能體,從定義、原理到主流框架也都進行了深入講解。在企
本書共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、基于工具箱的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練與測試、基于BP網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)擬合與誤差補償、模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)擬合與誤差補償、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、ELM網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計、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