本書系統(tǒng)地介紹了人工智能的基本原理、方法和應(yīng)用技術(shù)，全面反映了人工智能研究領(lǐng)域的進(jìn)展和發(fā)展方向。全書共8章。第1章簡(jiǎn)要介紹了人工智能發(fā)展史。第2章闡述了人工智能的基本原理和方法，重點(diǎn)論述了知識(shí)表示、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)等。第3章至第7章介紹了當(dāng)前人工智能的應(yīng)用熱點(diǎn)領(lǐng)域，包括智慧城市與智能家居、智慧醫(yī)療與公共健康、新零售與

本書分為四個(gè)部分，共八章，內(nèi)容由淺入深，理論與實(shí)踐相結(jié)合，第一部分基礎(chǔ)篇包括第1章信息與計(jì)算機(jī)和第2章人工智能基礎(chǔ)，為學(xué)生提供技術(shù)支撐與理論基礎(chǔ)；第二部分技術(shù)篇涵蓋第3章機(jī)器學(xué)習(xí)和第4章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)，深入解析AI核心技術(shù)；第三部分應(yīng)用篇包括第5章大模型和第6章AI辦公應(yīng)用，展示AI在實(shí)際場(chǎng)景中的高效智能化價(jià)值

本書首先解析編程方式從機(jī)器指令到高級(jí)編程語言的演進(jìn)脈絡(luò)，闡明大語言模型如何重塑人機(jī)協(xié)作模式。然后通過分析通用大語言模型輔助編程、IDE輔助編程與端到端Agent編程這3類應(yīng)用形態(tài)，結(jié)合獨(dú)立開發(fā)與企業(yè)級(jí)開發(fā)案例說明Vibe編程縮短開發(fā)周期、降低技術(shù)門檻的核心價(jià)值。實(shí)踐部分提供提示詞工程技巧、需求規(guī)劃、代碼審查與優(yōu)化及工程

本書內(nèi)容廣泛涵蓋了人工智能基礎(chǔ)入門、創(chuàng)意設(shè)計(jì)工具應(yīng)用、智能辦公軟件、智能數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)分析工具入門以及智能體開發(fā)等主題與實(shí)踐領(lǐng)域。從基礎(chǔ)操作到復(fù)雜的大模型應(yīng)用實(shí)踐，本書全面展現(xiàn)了人工智能通識(shí)課的實(shí)踐教學(xué)內(nèi)容。本書旨在通過實(shí)踐教學(xué)，鞏固學(xué)生理論知識(shí)，顯著提升學(xué)生實(shí)踐技能，激發(fā)學(xué)生對(duì)人工智能技術(shù)的濃厚興趣，培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新

本書提出了前提不匹配的T-S模糊時(shí)滯模型，此時(shí)該模型中的被控對(duì)象與模糊控制器擁有不同的隸屬度函數(shù)。針對(duì)這類時(shí)滯系統(tǒng)，給出了改進(jìn)的具有較小保守性的穩(wěn)定性條件、魯棒穩(wěn)定性判據(jù)，以及不同于傳統(tǒng)并行分布補(bǔ)償(PDC)控制器的設(shè)計(jì)方法。該設(shè)計(jì)方法彌補(bǔ)了PDC設(shè)計(jì)方法的不足，并且提高了控制器設(shè)計(jì)的靈活性。本書還研究了前提不匹配條件

本書首先介紹了人工智能的基本概念、發(fā)展歷史與現(xiàn)狀，接著詳細(xì)闡述了計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別和自然語言處理等關(guān)鍵技術(shù)，隨后，本書從智能制造、智慧金融、智能教育及智慧交通等多個(gè)領(lǐng)域，探討了人工智能的廣泛應(yīng)用和深遠(yuǎn)影響。

本書還介紹了人工智能的數(shù)理基礎(chǔ)、技術(shù)鏈、產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展情況、社會(huì)治理與安全等方面的內(nèi)容，使學(xué)生建立科學(xué)系統(tǒng)的人工智能認(rèn)知和工程化概念。本書定位通識(shí)教育，以“導(dǎo)認(rèn)識(shí)、導(dǎo)興趣、導(dǎo)重點(diǎn)、導(dǎo)原理”為指針，創(chuàng)新教學(xué)內(nèi)容，使學(xué)生認(rèn)識(shí)人工智能的能力屬性、工具屬性和實(shí)用屬性；通過最新進(jìn)展和典型應(yīng)用的介紹培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，使學(xué)生建立正確

本書剖析了AI大模型的發(fā)展歷程、技術(shù)原理，并探討了其與數(shù)據(jù)要素的緊密聯(lián)系。本書首先闡述了AI大模型的發(fā)展里程碑、機(jī)遇及挑戰(zhàn)，并深入解析了AI大模型的技術(shù)原理，包括主要部件、GPT概念及推薦業(yè)務(wù)選擇；其次，重點(diǎn)討論了數(shù)據(jù)要素在AI大模型中的重要性，涵蓋數(shù)據(jù)特性、需求演變、形態(tài)轉(zhuǎn)化及預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；其次，書中還涉及AI大模型

本書圍繞智能計(jì)算系統(tǒng)的軟硬件技術(shù)進(jìn)行介紹，包括基礎(chǔ)知識(shí)、軟硬件技術(shù)和綜合實(shí)驗(yàn)三部分內(nèi)容。全書共9章，第一部分基礎(chǔ)知識(shí)包括緒論、智能計(jì)算系統(tǒng)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。第二部分軟硬件技術(shù)包括機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、編程框架使用、編程框架機(jī)理、人工智能芯片——智能時(shí)代的驅(qū)動(dòng)力、智能EDA技術(shù)。軟硬件技術(shù)部分的章節(jié)穿插小實(shí)驗(yàn)，引導(dǎo)

本書創(chuàng)新性地將DeepSeek這一人工智能工具與科學(xué)學(xué)習(xí)方法深度結(jié)合，通過活潑好奇的學(xué)生米米與兩位AI助手精靈(小D和小K)的互動(dòng)故事，生動(dòng)講解如何利用DeepSeek培養(yǎng)高效的學(xué)習(xí)習(xí)慣和思維能力。從激發(fā)學(xué)生動(dòng)力到科目知識(shí)突破，從時(shí)間管理到記憶力提升，本書不僅教授讀者“如何運(yùn)用AI工具”，更注重引導(dǎo)讀者“如何思考”。