本书严格依据人工智能训练师国家职业技能标准（2021年版）进行精心编撰。其内容系统地涵盖了5级至3级的相关知识体系，全书共计8章。其中，除第8章外，其余各章均精心设置了实训环节，有效实现了理论与实际的有机结合，旨在全方位提升读者的知识掌握水平与实践操作能力。本书特色鲜明：其一，相关内容于深圳多区开展了多轮培训实践，积累了丰富经验。其二，案例紧扣时代脉搏，将基础知识传授与大模型工具应用有机融合，极大提升学习效果与效率。其三，内容全面且深入浅出，与高校专业教材相比，阅读难度适中，适合广大受众研读，可

本书共分为十三个章节，覆盖了人工智能领域的各个方面基础理论知识，包括微积分、迭代优化、概率统计、信息熵、向量和矩阵、线性方程组、大规模矩阵分解、非线性映射，以及随机采样方法。每个章节都以实际案例，引出相关数学理论的实际应用价值。在重要的理论推导中，大量融入了作者的个人见解。每章都有2-3个实验，均配有完整的python程序代码和运行结果。章节末尾也配有参考文献和习题。本书的撰写风格生动有趣，深入浅出，不抽象，不拘泥于传统数学类教材的形式——公式+例题+课后习题。第1章以圆面积计算为例，

人工智能为解决复杂问题提供了有效的方案，相关应用涉及领域众多。通过阅读本书，读者可以学习人工智能的基本原理，了解人工智能在不同行业的应用案例以及人工智能伦理与安全，为进一步研究与应用人工智能技术奠定基础。
　　全书共12章，内容包括绪论、知识表示与推理、确定性推理、不确定性推理、无信息的盲目搜索、基于经验的启发式搜索、机器学习、人工神经网络与深度学习、多智能体系统、人机混合增强智能、人工智能应用、人工智能伦理与安全。本书配套资源包括电子教案、课后思考题与习题的简要解答和实验指导书

本书采用案例实战的方式全面介绍在DeepSeek、豆包和通义等国产大模型支撑下的AI技术应用。全书共分为智能化技术、动态化技术、交互式技术和可视化技术四个模块，从思维导图、专业图示、动图动画、直播投屏、AR交互、VR全景和AI技术，手把手教你实操； 31个案例全部配有二维码数字资源，即扫即学；语言通俗易懂，以图说文，特别适合数字技术小白上手学习，当然，有一定数字技术基础的用户也可以从本书中学到大量高级功能和新增功能。
本书为十四五职业教育国家规划教材《信息化教学技术》的姐妹篇，可

" 本书系统阐述了人工智能生成内容(AIGC)在创意设计领域的理论基础与实践应用。全书分为9章，从AIGC的基本理论入手，深入探讨了文本创作、视觉设计、图像处理、音视频创作等领域的AI应用技术。本书通过对主流工具的深入解析，以及设计思维与AI融合创新的探讨，全面展现了AIGC重塑设计行业的新范式。 本书理论与实践并重，书中选取了众多企业的AIGC应用实践，展现了设计行业在智能化转型中的创新成果。同时注重培养跨界思维和伦理意识，引导读者思考AI时代设计师的角色定位。希望通过系统化的内

本书主要介绍了人工智能的基础知识、人工智能的编程语言（Python）及人工智能领域的核心技术和应用。全书包含理论篇与实验篇两部分。理论篇共8章，包括人工智能概述、Python程序设计基础、Numpy数值分析库、Pandas数据分析库、计算机视觉技术与应用、智能语音技术与应用、自然语言处理与应用、生成式大模型应用等内容；实验篇设计了与理论章节配套的13个实验项目。

本书以培养读者人工智能素养、程序设计思维和人工智能基本应用能力为目标，通过理论与实践相结合的方式，旨在帮助读者建立起系

本书详细阐述了培养具有数字素养的综合型人才所需要的相关知识储备。作为通识类课程教材，本书在确定知识布局时，紧紧围绕通识教育核心理念，系统介绍大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链、元宇宙等技术的相关知识，努力培养学生的数字素养。全书共8章，内容包括大数据概述、大数据技术、大数据应用、大数据基础知识、人工智能、大模型：人工智能的前沿、新兴数字技术、新兴数字技术的伦理问题。为了避免陷入空洞的理论介绍，本书在很多章节都融入了丰富的案例，这些案例就发生在我们生活的数字时代，很具有代表性和说服力，能够让

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，是研究利用计算机系统实现人类智能的理论、方法和技术的科学。本书系统介绍了人工智能的基本内容和实用技能，主要包括人工智能的发展历程、人工智能首选开发语言Python、线性回归方法、几种主要的分类器、聚类分析算法、个性化推荐、语音识别技术和人脸识别应用等。
本书以培养读者的人工智能素养、人工智能思维和人工智能基础应用能力为设计理念，以问题为导向、以项目为载体、以任务为目标来构建学习内容，突出人工智能的新内容、新技术和新应用。

"随着人工智能技术的不断发展，其相关算法已经广泛应用于工业、金融、医疗等重要领域。数据作为人工智能技术的核心要素，其安全性直接影响人工智能技术是否可以在现实场景中大规模部署和应用。本书基于此背景，延伸人工智能技术的前沿理论与实践基础，深入剖析了人工智能在数据安全层面所面临的重要挑战。通过阅读本书，读者可以深入了解人工智能数据安全的各个细分领域，掌握各类数据安全问题的原理及其缓解方法，并树立具有开阔视野的人工智能数据安全观。
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本书旨在深入浅出地介绍统计方法与机器学习的核心概念和算法应用。它不仅涵盖了传统统计方法的基础知识，还深入探讨了机器学习领域的关键技术。本书首先从机器学习中的数学基础入手，包括数据的描述存储、线性变换和特征分解、概率的基本思想、概率论和统计方法在机器学习中的应用等。其次，根据机器学习的基本概念、各种分类和路径等，较全面地给出机器学习的俯瞰图。最后，本书将视角投放到当前人工智能最火爆的深度学习领域，从神经元模型到神经网络，再到目前人人关注的大语言模型。本书通过丰富的实例和实际数据集，帮助读者深入理解