本书为满足人工智能通识教育的现实需求而编写，力争用通俗易懂的语言阐明人工智能的复杂概念和算法逻辑，同时按照应用导向、案例驱动的思路，引导读者应用人工智能方法与技术解决实际问题。本书共8章，分别是计算与人工智能概论、人工智能开发工具与平台、计算系统、人工智能的数据基础、机器学习基础与应用、深度学习基础与应用、大模型技术与

本书系统地介绍智能科学的概念和方法,吸收了脑科学、认知科学、人工智能、信息科学、形式系统、哲学等方面的研究成果,探索自然智能和机器智能的机理和规律。

本书共分为八个项目,每个项目围绕几个具体应用场景案例展开,从理论讲解到实践操作,逐步引导学生掌握生成式人工智能的精髓。项目一:生成式人工智能介绍。主要阐述生成式人工智能的基本概念、发展历程、核心算法(如GANs、VAEs、Transformer等)及其工作原理。分析生成式人工智能相较于传统AI的优势与挑战。项目二:生成

本书聚焦新时代人工智能素养，系统且全面地介绍了人工智能知识，助力读者理解并应用这一前沿技术，内容涵盖人工智能的历史、概念、社会影响及核心技术。本书深入探讨其在多领域的应用，包括智慧农业、智能机器人、医疗影像诊断等，展示了AI为各行业带来的变革与价值。

本书全面系统地阐述了人工智能从起源到现代发展的各个方面。从神话传说、哲学思考引入人工智能的滥觞,逐步探讨其诞生、发展、挫折与复兴,涵盖神经网络、深度学习、大数据等核心技术,深入分析人工智能在医疗、交通、教育等众多领域的应用及影响,同时探讨了人工智能带来的伦理困境、社会挑战以及全球格局与合作。

本书以通识性、普及性为基底,以分层能力培养为主轴,以跨学科融合为路径,最终构建“认知→实践一创新”的教育闭环。

本书是面向大学一年级学生和初学者编写的人工智能通识课程教材,内容包括计算机应用基础、人工智能基础、人工智能核心技术、人工智能行业应用、生成式人工智能、智能办公应用、人工智能安全与伦理、文本识别、图像识别、语音识别和AI智能体。

本书系统地介绍了人工智能与计算机科学的核心知识,涵盖计算思维、知识表示、搜索算法、自然语言处理、计算机视觉与听觉等关键技术,并深入探讨大模型、具身智能等前沿领域。通过理论与实践结合的方式,以Python代码实现算法,帮助读者从基础认知跃升到实战应用。全书分为三部分:基础认知(计算机与AI概述)、核心技术(知识推理、问题

本书采用理论与实践相结合的教学方式,挑选了大量实际案例,通过生动形象的案例和深入浅出的讲解,重点讲解其在办公场景的图像处理、视频分析、音频处理及多媒体交互等领域的技术实现与创新应用。通过解析人工智能核心技术开发流程与工具链体系,结合医疗、交通、电商、农业、政务等行业的典型实践案例,全方位展现人工智能技术的产业价值与社会

本书较为系统地介绍了人工智能的发展历程、经典算法与前沿技术,并尝试对其背后的思想逻辑与哲学基础进行深入思辨。内容涵盖k近邻、朴素贝叶斯、决策树、神经网络等经典算法,以及深度学习、自然语言处理等前沿方向,算法配套Excel和/或Python实战项目,帮助读者在实践中理解原理。第2版新增第9章“大模型:涌现而来的智能”,系