本书从基础理论、核心技术、工程实践和案例分析四大维度探讨了AI智能体的设计原理、LangGraph的框架特性、部署方案及实战案例。
这是一本人人都需要的AI提效指南。它以Manus、扣子空间、秒哒、AutoGLM沉思等通用智能体为工具,从工作和生活中的高频应用场景出发,介绍了如何借助通用智能体为工作提效,为生活增色。本书介绍了主流通用智能体的使用方法,总结了简单易用的通用智能体提示词编写技巧,并通过丰富实用的案例,提供了高效的通用智能体使用方案。本
本书系统地阐述了微积分在人工智能领域的核心作用,从基础理论到实际应用,内容丰富且深入。全书共13章,涵盖微积分概述、函数与极限、导数与微分、积分及其应用、多元微积分等基础知识,同时深入探讨了数据预处理、构建网络模型、模型优化、模型评估与解释等核心技术,并延伸至自然语言处理、计算机视觉、推荐系统和强化学习等前沿应用场景。
"全面介绍了人工智能生成内容(AIGC)的基本概念、关键技术、应用场景和未来趋势。本书不仅涵盖了AIGC的核心理论,还提供了丰富的实践案例和代码示例,帮助读者深入理解并掌握AIGC技术的实际应用。无论是初学者还是有一定基础的从业者,都能从中受益,提升在AIGC领域的技能和知识。项目一生成式人工智能入门任务一认识生成式人
本书是关于机器学习的一本入门教材,技术难度适中,旨在让读者了解数据科学家这个职业及其对企业发展的推动作用。全书分11章介绍了机器学习的基础知识和数据科学家最常用的算法,从机器学习的基本原理开始,介绍无监督学习、监督学习和强化学习的核心内容,并结合商业案例讲解诸如分类、回归、聚类等常见任务的应用场景。
本书分为两个部分:人工智能和大数据处理技术。在人工智能部分,介绍了机器学习和深度学习的基本概念、模型和算法。书中进一步介绍了联邦学习的概念和模型,并在系统级别上介绍了知识图谱和专家系统的构建等。在大数据处理技术部分,重点介绍了大数据处理的相关算法和数据可视化技术。此外,还提供了一些相关算法和应用的案例。
本教材主要面向高职院校学生的《人工智能通识》教材,也可面向政府部门、企事业单位、学校和社区的AI赋能培训。编者团队充分调研与分析高职院校不同专业的学生知识基础和专业特点,以通俗易懂、生动有趣的方式展开。从AI的起源、发展及基础概念入手,逐步深入讲解机器学习、深度学习等技术原理。大量篇幅介绍AI在医疗、农业、经济管理等多
《人工智能基础教程》围绕人工智能展开,系统地介绍了人工智能概述、生成式AI、AI与办公、AI搜索以及AI辅助编程等内容。本书通过丰富的任务案例(如体验大模型功能、借助AI处理办公文档、AI搜索大学体育活动设计的相关文献等)帮助读者在实践中掌握相关技能,并深入讲解了机器学习、强化学习等技术原理,以及大语言模型、AI辅助编
《人工智能应用基础》为了落实中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要(2024-2035年)》有关文件精神,按照教育部有关指引和工信部人才岗位要求编写,紧跟国家最新人工智能通识课教材编写方向,确保内容的时效性和权威性。书中全面涵盖人工智能的基础理论与核心技术,深入解析智能机器人、自然语言处理、计算机视觉及语音
本书聚焦强化学习应用安全性,深入探讨强化学习框架内安全风险控制与训练安全。介绍Worst-CaseSoftActorCritic(WCSAC)算法,分析累积安全成本分布、引入条件风险值平衡奖励与安全;讲解估计安全成本分布的高斯近似法和分位数回归法及其实验效果;阐述ConstrainedEntropyMaximiz
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