本書全面系統(tǒng)地介紹機器學(xué)習(xí)的經(jīng)典方法、前沿技術(shù)和應(yīng)用實踐。全書分為基礎(chǔ)篇、進階篇和實踐篇，共10章，主要內(nèi)容包括緒論、學(xué)習(xí)模式、判別式模型、生成式模型、高級機器學(xué)習(xí)概述、特征表示學(xué)習(xí)、新興學(xué)習(xí)機制概述、主流機器學(xué)習(xí)編程框架、人臉識別、災(zāi)害性天氣預(yù)報。 本書堅持理論聯(lián)系實際，兼顧經(jīng)典與前沿，為讀者由淺入深地構(gòu)建機器學(xué)習(xí)的

本書系統(tǒng)地介紹了生成式AI的理論基礎(chǔ)、先進應(yīng)用與部署實踐，內(nèi)容循序漸進，兼顧理論與實踐。第一部分圍繞大語言模型的基本概念與多模態(tài)應(yīng)用展開，幫助讀者建立堅實的認知框架。第二部分深入探討提示工程、數(shù)據(jù)集成、模型微調(diào)等關(guān)鍵技術(shù)，旨在提高讀者的AI應(yīng)用開發(fā)能力。第三部分則聚焦生產(chǎn)環(huán)境中的架構(gòu)設(shè)計、擴展策略、性能評估與AI倫理規(guī)

VibeCoding作為一種新興的編程范式，借助人工智能技術(shù)，允許開發(fā)者通過自然語言與AI協(xié)作，將腦海中的想法輕松轉(zhuǎn)化為代碼。它打破了傳統(tǒng)編程的壁壘，讓編程不再局限于專業(yè)人士。如今，VibeCoding正引領(lǐng)編程領(lǐng)域的新潮流，在全球范圍內(nèi)引發(fā)了廣泛關(guān)注與積極探索，極大地改變了軟件開發(fā)的格局與效率。 本書以扎實嚴謹?shù)膬?nèi)容

本書通過系統(tǒng)化的理論講解與實戰(zhàn)導(dǎo)向的案例分析，幫助讀者掌握擴散模型與強化學(xué)習(xí)的結(jié)合應(yīng)用，探索其針對實際問題的解決方案。書中首先介紹了生成模型的發(fā)展史，特別是擴散模型的起源和核心思想，為讀者學(xué)習(xí)后續(xù)章節(jié)奠定基礎(chǔ)；然后深入探討了擴散模型在構(gòu)建決策智能體、結(jié)合價值函數(shù)等方面的應(yīng)用，還詳細講解了如何利用擴散模型解決軌跡優(yōu)化和策

本書系統(tǒng)梳理AIAgent的核心原理與落地實踐，分為“原理篇、實戰(zhàn)篇、前沿篇”三部分。原理篇闡釋AIAgent的價值、本質(zhì)、發(fā)展歷程及關(guān)鍵技術(shù)，并介紹主流開發(fā)框架與MCP協(xié)議；實戰(zhàn)篇通過Coze、Dify、LangGraph等平臺，展示從單體到企業(yè)級Multi-Agent的構(gòu)建路徑，并結(jié)合DeepSeek在數(shù)據(jù)分析與智

本書聚焦“人工智能+”的理論方法與案例實踐，系統(tǒng)探討人工智能技術(shù)在金融、社會服務(wù)、出行、商貿(mào)、內(nèi)容創(chuàng)作、制造、智慧能源、智能裝備、空間智能等9個重點領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢、面臨挑戰(zhàn)及路徑選擇。

人工智能生成內(nèi)容（ArtificialIntelligenceGeneratedContent，AIGC）技術(shù)正以驚人的速度改變著眾多行業(yè)，本書聚焦AIGC技術(shù)的實際應(yīng)用，以DeepSeek為主，以其他AIGC工具為輔，旨在帶領(lǐng)讀者開始精彩的AIGC應(yīng)用之旅。 本書涵蓋AIGC的概念、DeepSeek的使用技巧、多模態(tài)

本書系統(tǒng)闡述了AIAgent底層架構(gòu)的設(shè)計與實現(xiàn)，內(nèi)容涵蓋從基礎(chǔ)理論到實際應(yīng)用的多個層面，內(nèi)容豐富且深入。全書共11章，從通用AIAgent的定義與分類、核心特征入手，逐步展開至開發(fā)工具鏈、仿真與測試環(huán)境，并對各類典型架構(gòu)模式進行了詳細解析。書中不僅探討了感知、決策、規(guī)劃、推理和學(xué)習(xí)等關(guān)鍵模塊的技術(shù)原理，還深入剖析了多

人工智能與數(shù)學(xué)、自然科學(xué)及工程應(yīng)用等領(lǐng)域深度交叉融合，正成為推動新一輪科技革命的重要動力.特別是在“AIforScience”的興起下，人工智能正在從數(shù)據(jù)驅(qū)動向更具模型結(jié)構(gòu)與科學(xué)機理的方向擴展，成為科學(xué)研究與工程計算的新引擎.本書正是在這一趨勢下編寫而成，系統(tǒng)總結(jié)了人工智能與科學(xué)問題交叉融合中所涉及的模型與數(shù)據(jù)雙驅(qū)動的

機器學(xué)習(xí)是人工智能的核心實現(xiàn)方式之一，深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一種，它基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過多層非線性變換提取數(shù)據(jù)特征。本書系統(tǒng)地介紹了深度學(xué)習(xí)的核心理論與應(yīng)用，從人工智能發(fā)展歷程和機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)講起，涵蓋Python編程、主流框架（TensorFlow、PyTorch等）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理（結(jié)構(gòu)、優(yōu)化、評估）及經(jīng)典模型（MLP