本書以通識性、普及性為基底,以分層能力培養(yǎng)為主軸,以跨學(xué)科融合為路徑,最終構(gòu)建“認(rèn)知→實踐一創(chuàng)新”的教育閉環(huán)。

本書是面向大學(xué)一年級學(xué)生和初學(xué)者編寫的人工智能通識課程教材,內(nèi)容包括計算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)、人工智能基礎(chǔ)、人工智能核心技術(shù)、人工智能行業(yè)應(yīng)用、生成式人工智能、智能辦公應(yīng)用、人工智能安全與倫理、文本識別、圖像識別、語音識別和AI智能體。

本書系統(tǒng)地介紹了人工智能與計算機(jī)科學(xué)的核心知識,涵蓋計算思維、知識表示、搜索算法、自然語言處理、計算機(jī)視覺與聽覺等關(guān)鍵技術(shù),并深入探討大模型、具身智能等前沿領(lǐng)域。通過理論與實踐結(jié)合的方式,以Python代碼實現(xiàn)算法,幫助讀者從基礎(chǔ)認(rèn)知躍升到實戰(zhàn)應(yīng)用。全書分為三部分:基礎(chǔ)認(rèn)知(計算機(jī)與AI概述)、核心技術(shù)(知識推理、問題

本書采用理論與實踐相結(jié)合的教學(xué)方式,挑選了大量實際案例,通過生動形象的案例和深入淺出的講解,重點講解其在辦公場景的圖像處理、視頻分析、音頻處理及多媒體交互等領(lǐng)域的技術(shù)實現(xiàn)與創(chuàng)新應(yīng)用。通過解析人工智能核心技術(shù)開發(fā)流程與工具鏈體系,結(jié)合醫(yī)療、交通、電商、農(nóng)業(yè)、政務(wù)等行業(yè)的典型實踐案例,全方位展現(xiàn)人工智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)價值與社會

本書較為系統(tǒng)地介紹了人工智能的發(fā)展歷程、經(jīng)典算法與前沿技術(shù),并嘗試對其背后的思想邏輯與哲學(xué)基礎(chǔ)進(jìn)行深入思辨。內(nèi)容涵蓋k近鄰、樸素貝葉斯、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等經(jīng)典算法,以及深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等前沿方向,算法配套Excel和/或Python實戰(zhàn)項目,幫助讀者在實踐中理解原理。第2版新增第9章“大模型:涌現(xiàn)而來的智能”,系

本書是第一本探討如何對不同方法進(jìn)行均衡處理,以便建模和解決序貫決策問題的圖書,承襲了大多數(shù)聚焦于機(jī)器學(xué)習(xí)、優(yōu)化和模擬的書籍的風(fēng)格。本書專為具有概率和統(tǒng)計背景知識并對建模和應(yīng)用程序感興趣的讀者而設(shè)計。線性規(guī)劃有時用于特定的問題類型。本書提供了一個可以借助5個核心組件(狀態(tài)變量、決策變量、外部信息變量、轉(zhuǎn)移函數(shù)和目標(biāo)函數(shù))

本書圍繞MLOps展開,全面闡釋其概念與落地實踐。開篇對MLOps進(jìn)行概述,剖析其體系架構(gòu)、價值定位與技術(shù)棧。隨后各章從特征工程、模型訓(xùn)練與推理,到可觀測性基礎(chǔ)設(shè)施,通過理論闡述與架構(gòu)解析,并結(jié)合Uber、Meta等知名案例,分享建設(shè)思路。此外,本書還介紹RayCore及RayAI庫的使用,并提供大語言模型訓(xùn)練部署實例

本書共分12章,系統(tǒng)講解如何基于大語言模型構(gòu)建智能體系統(tǒng),涵蓋大模型原理、Agent組成結(jié)構(gòu)、LangChain框架、RAG檢索增強(qiáng)、MCP上下文通信協(xié)議、A2A多智能體協(xié)作協(xié)議以及Coze低代碼平臺等關(guān)鍵技術(shù)路徑。通過理論講解與模塊解析相結(jié)合,幫助讀者逐步掌握從模型調(diào)用到系統(tǒng)集成的完整流程。通過豐富的實戰(zhàn)案例與工程化

本書共分12章,內(nèi)容包括大模型基礎(chǔ)、大模型架構(gòu)、多模態(tài)大模型、提示詞工程、大模型微調(diào)、檢索增強(qiáng)生成、AI智能體、大模型應(yīng)用、大模型應(yīng)用架構(gòu)、大模型開發(fā)框架、法律咨詢智能助手、代碼修復(fù)智能助手。

本書主要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索的相關(guān)研究工作,共包括9章內(nèi)容。其中,第1部分介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索方法及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),包括第1章和第2章;第2部分主要介紹了卷積架構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搜索算法,涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搜索空間、搜索算法和評估算法,包括第3-6章;第3部分介紹了Transfomme架構(gòu)和張量環(huán)架構(gòu)的搜索算法,包括第7章和第