本书内容已经外聘和清华大学党委审读审核通过（清委文[2025]52号）后同意安排出版。在大数据时代，数据孤岛问题严重阻碍了数据共享与人工智能应用的发展。联邦学习作为一种隐私保护的机器学习范式，允许各机构在不泄露本地数据的前提下协同训练全局模型，有效挖掘分散数据并降低泄露风险，推动了人工智能在各领域的应用。本书全面介绍了

《人工智能通识与AIGC应用》第Ⅰ篇主要涵盖人工智能概述、伦理、大语言模型、智能体、生成式AI等内容，每个项目以实际场景切入，引导学生分析问题并实践。第Ⅱ篇聚焦文本生成，数据分析，图像、语音、视频生成，AI辅助编程等实践技能，帮助学生使用低代码工具(如DeepSeek、Midjourney)解决实际问题。第Ⅲ篇适合信息

本书详细回顾了人工智能的发展历程，从早期的基础理论与思想，到如今的技术突破与应用实践，探索了人工智能技术如何从学术研究走向商业化、普及化的过程。全书分为8章，首先通过分析人工智能的起源、符号主义的崛起及其瓶颈，深入阐述了AI技术如何逐渐从单一任务的工具转向具备多任务处理能力的智能系统。随后聚焦于从专家系统到深度学习的技

"《AI重塑未来技术变革与人类共生的图景》深入探讨人工智能技术发展趋势及其对人类社会影响，系统阐述AI技术的现状、应用前景以及未来十年可能带来的深刻变革。全书共分为五篇：第一篇AI时代的到来（第1～4章），从人工智能的基本概念出发，深入解析深度学习、强化学习、大模型等核心技术原理，探讨数据驱动的智能时代特征，并客观分析

《人工智能通识教程》主要介绍人工智能的核心技术与应用发展，内容涵盖人工智能概述、人工智能技术原理、人工智能交叉学科及融合技术、人工智能应用方向、人工智能应用场景、人工智能发展展望和人工智能时代的职业展望。引入丰富的实践案例和拓展阅读，旨在帮助学生深入理解人工智能的技术脉络与社会影响，掌握相关领域的基础知识，提升技术应用

本书全面探讨了机器学习中的**化理论、方法与实践，特别是在人工智能颠覆性发展的背景下，包括但不限于监督学习、无监督学习、深度学习及强化学习等的应用。本书详细介绍了**性条件、KKT条件、拉格朗日对偶等核心**化理论，探讨了梯度下降法、邻近梯度法、牛顿法、拟牛顿方法（BFGS方法）、块坐标下降法、随机梯度类方法、增广拉格

本教材结合人才培养与计算机教育改革的新思想、新要求，以人工智能技术和应用为核心，融合计算机科学、软件工程、数据科学等多学科知识，旨在循序渐进地引导学生掌握人工智能的基础概念、支撑理论，并深入程序设计和新一代信息技术的专业应用实践，通过理论讲解、实践案例和习题练习，致力于培养学生的人工智能理论知识和实践技能，奠定学生在人

本书是一本学习计算机与人工智能知识的入门教材，包含计算机发展简史、计算机中的数据表示、计算机硬件基础、程序设计与计算机软件、计算机网络与网络安全、物联网与大数据、人工智能概述、人工智能的实现方法、人工智能应用、人工智能的未来发展等内容。通过本书的学习，读者可以了解计算机与人工智能发展史中的重要人物、机型/系统和事件，了

"《生成式人工智能基础与应用》是一本介绍生成式人工智能（AIGC）技术及应用的通识教程。全书精心设计了8章内容，从基础知识到实战应用，层层递进，进行了详尽阐述。书中覆盖基础知识及6大应用场景，包括文案创作、高效处理办公事务、创作图形图像、音频优化合成、生成短视频、代码编写等。《生成式人工智能基础与应用》旨在帮助读者快速

"《人工智能概论》共分为12章。第1章叙述人工智能的定义、起源、流派与发展，第2章和第3章研究人工智能的知识表示方法和知识图谱，第4章探索搜索推理技术，第5章探讨群智能算法的主要方法，第6章至第11章逐一讨论人工智能的主要应用领域，包括机器学习、人工神经网络与深度学习、专家系统、计算机视觉、自然语言处理和语音处理等，第