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本书全面介绍人工智能的发展、基础知识、主要技术及应用。全书共12章，分别是人工智能发展、人工智能主要技术、大语言模型、生成式人工智能、通用人工智能、人工智能安全、人工智能与制造、人工智能与教育、人工智能与健康、人工智能与交通、人工智能与经济和人工智能与社会。
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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