本书的内容包括初识人工智能、机器学习、深度神经网络、知识图谱及应用、智能语言技术及应用、自然语言处理及应用、计算机视觉技术及应用、智能机器人、大数据与商业智能、人工智能之Python基础、人工智能展望等。书中介绍了人工智能的相关知识，并通过案例实现、应用场景、课后习题等内容加深学生对知识点的理解，真正做到理论与实践相结合。

深度学习目标检测识别技术是人工智能专业当前研究热点，在民用和国防领域都有着重大需求，也是一个巨大的技术难题，在资源受限平台下，目标感知不确定性大、效率低、功耗大。本书旨在通过对智能网络目标识别技术主要原理和方法的介绍，并且结合作者自己多年来智能感知方面的研究成果，对于其他书籍未涉及到的一些前沿研究进行了补充阐述。本书共八章，第一章和第二章介绍了智能目标的发展历史，简介了机器学习的基本概念，归纳了基于统计模式识别问题和基于深度学习目标识别，深入研究了主流深度学习算法的发展过程和技术细节，这部分作为

本书内容系统、全面，全书共11章，归结为3部分进行介绍。第1部分主要介绍Python程序设计基础，包括Python的内建数据结构(列表、元组、字典和集合)、Python语句、Python函数、Python面向对象程序设计和Python数据可视化等。第2部分主要介绍Python数据分析基础，包括NumPy工具、Python矩阵运算、Pandas库和Python办公自动化等。第3部分主要介绍Python机器学习算法，包括回归分析、逻辑回归、决策树与随机森林、朴素贝叶斯分类、支持向量机、主成分分

本书是机器学习的入门书，深入浅出地讲解机器学习的基础理论与应用，不仅注重给理论添加浅显易懂的解释和详述，而且探讨何种创新思维或科学思维可以产生或引导出某个理论，让学习者在学习理论过程中自然地培养创新思维与科学思维。本书知识点包括回归分析、k-近邻算法、决策树、贝叶斯分类器、支持向量机、模型性能评估、集成学习、降维方法、聚类、EM 算法与高斯混合模型、神经网络与深度学习等。本书每章都设计手工计算的应用例题，以演示理论解题和计算过程，帮助学习者理解和掌握理论。每章配有编程实践的实例，不仅示范解题的P

本书采用理论与实训案例相结合的形式，深入浅出地介绍了大模型的基础知识。本书共分为8章，内容涵 盖大模型的基础知识、传统语言模型基础知识、神经网络基础知识、大模型的主要技术、大模型的微调与部署、 大模型的应用，以及面对的挑战和未来发展等。

本书不仅适合作为高等院校人工智能、计算机科学与技术或相关专业学习大模型的入门教材，也适合从事相关工作的人工智能爱好者和工程师学习阅读。

在当今这个智能化的时代，掌握 AIGC技术的使用方法已成为提升个人技能、适应未来工作环境的重要一环。本书基于 AIGC在实际工作中的应用为基础进行撰写，旨在为读者提供一个全面而深入的 AIGC应用指南，帮助读者理解 AIGC的基本原理、掌握其应用技巧，并能够在实践中灵活运用。本书深入浅出地讲解了与AIGC相关的知识及实际应用。全书共 9章，包括 AIGC概述、AIGC工具概述、AIGC文本生成与辅助写作、AIGC图片生成与图像处理、AIGC视频生成与优化、AIGC音频生成与优化、AIGC智能化办

本书全面介绍了生成式人工智能（AIGC）的基础理论与实践应用，旨在通过45个典型案例细化AIGC技术的应用过程、实战技巧、优化规则及生成结果，帮助读者全面理解和掌握大模型与AIGC的基本原理、核心技术、应用实践及伦理规范，激发读者的学习兴趣与创新思维，指导读者在学习、工作、研究中充分利用AI技术提高工作效率，增强信息技术应用能力，提升核心竞争力。

本书教学资源丰富，适合作为应用型本科院校和职业院校学生的通识课教材或专业实践课教材。对于有技能提升、职业晋升及工作进步需求的各行业从业

AI是近年来炙手可热的前沿技术。随着越来越多的AI应用进入人们的视野，AI技术也赢得了国内外社会公众、专家、学者和开发者的广泛关注。
自2022年ChatGPT横空出世以来，AIGC迅速成为极其火爆的AI发展方向。近年来，各种AIGC大模型层出不穷，AIGC大模型生成的内容也日臻完善，并且已经达到可以落地应用的程度，因此可能创造大量的就业机会。
本书概述了AIGC的基础技术，从机器学习、深度学习的基本概念和基础算法，到生成模型、自然语言处理和计算机视觉的相关技术，即

本书系统介绍了人工智能通识的相关知识，全书共6章，包括人工智能概述、人工智能的工作原理、人工智能的研究领域、人工智能工具的应用、人工智能的应用场景以及人工智能课程实践与设计等内容，从概念、工作原理、研究领域、工具使用以及应用场景等多方面全方位地对人工智能进行了介绍，并提供了6个课后实践、5个课程实践活动以及3个课程设计，理论与实践结合，全方位满足读者的学习需求。 本书可作为高等院校大一各专业开始的人工智能通识课程的配套教材，也可以作为对人工智能怀有兴趣或想入门人工智能的读者的参考书。

本书从人工智能基础、人工智能核心技术框架、人工智能应用与实践、人工智能的挑战与未来展望四个方面全面探讨人工智能，主要包括人工智能的基础概念、行业应用、核心技术、大语言模型(大语言模型)、Prompt技术及其高级应用、人工智能在视听领域的应用，以及人工智能对社会的影响和未来展望。 作为高校人工智能通识教材，本书系统性地呈现人工智能发展全景，从理论到应用，既有通俗易懂、深入浅出的技术解析，又有丰富的案例说明，并配以详细的Prompt设计指南，旨在帮助学生全面理解人工智能技术的原理、应用和潜在影