本书围绕人工智能训练师岗位需求，构建“理论–工具–实践”三位一体知识体系。本书从人工智能概述入手，系统解析训练师必备核心技能链：Python编程基础、数据采集与处理、数据标注、系统运维、业务分析与优化，以及人工智能训练实践案例、人工智能伦理与法规。本书通过真实案例场景化呈现训练全流程，既可以作为高校人工智能应用的教材，

本书共9章，内容包括深度学习基础、深度学习框架PyTorch的安装、PyTorch基础、线性回归和逻辑回归、全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络及大模型浅析。本书首先从深度学习的基础知识入手，引领读者动手搭建深度学习框架PyTorch，然后在PyTorch框架下实现深度学习中常用的网络模型。通过本

看今朝，DeepSeek横空出世，AI绘画、AI视频刷屏朋友圈，"大模型”成为街头巷尾的热词此时此刻你是否感到困惑：这些神奇的AI究竟是什么？它会抢走我的工作吗？我该如何驾驭它为我所用？本书以百余个直击灵魂的问题为线索，带你轻松闯入AI大模型的奇妙世界。从大模型为什么叫"大”这样的入门趣问，到如何写出让AI听话的提示词

本教材系统涵盖人工智能的基本知识与核心技术应用，通过四大知识模块构建从基础理论到实践应用的完整学习体系。模块1梳理人工智能的发展历程、理论基础与社会影响，帮助学生建立整体性认知，培养技术理解能力与伦理意识。模块2聚焦计算机视觉，解析图像数学表示、卷积神经网络（CNN）模型及生成式人工智能的基本原和实践应用。模块3深入自

本书是一本系统阐释人工智能理论、技术与应用的综合性教材，融合基础理论、前沿技术与实践应用，兼顾广度和深度。本书以"理论基础—技术解析—应用拓展—问题思辨”为逻辑主线，全面覆盖人工智能的核心知识体系。全书以人工智能发展简史为引，解构其基本概念及数据、算力、算法三大底层支柱，继而以递进式视角深入剖析机器学习、神经网络、深度

本书介绍了人工智能的基本概念、通用技术(如计算机视觉、语音识别、自然语言处理等)、典型应用场景与职业发展路径，涵盖机器学习、深度学习、法律伦理及AIGC应用与智能体开发等内容。

本书构建了智能体的完整知识体系。不仅剖析了智能体的七大核心架构组件——感知、工具、推理规划、记忆、反思、动作系统及其协同机制，还探讨了如何利用强化学习优化智能体决策、如何构建科学的评估体系以弥合“评估鸿沟”，并阐述了自进化智能体与持续运行智能体这两大前沿方向，揭示了智能体如何实现自我优化与长期自治。

本书介绍了人工智能的发展历程、核心概念与现实应用，重点涵盖生成式AI、智能办公、数据分析、多模态创作、伦理治理等前沿内容。通过大量贴近实际的应用案例和实操指引，帮助学生快速掌握提示词工程，以及AI工具使用、智能体开发等实用技能，培养人机协作思维与创新解决问题的能力。

本书分为四篇。第1篇初识：介绍了什么是AI智能体、什么是工作流，并对比Dify与Coze，介绍了本地部署Dify，为初学者奠定基础。第2篇基础应用：介绍了Dify如何集成各类大模型，并初步探索了Dify的5种应用。第3篇进阶应用：介绍了提示词设计与风格优化、Dify的节点与能力、Dify如何与外部系统进行通信、给Dif

教材坚持以落实立德树人为根本任务，融入“岗课赛证”设计，对接Web职业技能大赛和工信部1+X职业技能等级证书，遵循高职学生认知规律，校企合作开发资源，确保课程内容的前瞻性和案例的实用性。通过精心设计的典型项目案例，培养学生基于Django框架进行Web应用开发的编程能力。以教材改革为突破口，促进学生素质全面提升，引导