本書依托團隊在人工智能領域的深厚研究積累和豐富教學經驗， 既系統(tǒng)梳理了人工智能領域的核心理論, 又深入探討了前沿技術與實際應用的結合。通過豐富的案例分析與實踐操作, 本書不僅能夠幫助讀者牢固掌握基礎知識, 更鼓勵他們在實踐中培養(yǎng)解決實際問題的能力, 真正實現理論與應用的雙向提升。
本書的主要特點包括：
(1) 通識性強, 廣泛適用。本書采用簡明易懂的語言, 系統(tǒng)介紹了人工智能的基礎理論與核心技術, 避免使用過于復雜的數學公式, 使本科生、研究生以及從業(yè)者都能夠輕松理解和快速掌握相關概念。書中詳細闡述了機器學習、深度學習、神經網絡等關鍵技術, 并通過具體案例幫助讀者理解其應用場景。

(2) 立足先進技術, 洞見未來。本書緊跟人工智能領域的最新進展, 深入分析了人工智能技術在各行業(yè)的應用現狀與未來趨勢。通過對Transformer模型等大規(guī)模預訓練模型、擴散模型等生成式模型， 以及強化學習等前沿技術的解析, 結合具體的行業(yè)案例, 幫助讀者了解人工智能在醫(yī)療、金融、教育等領域的應用前景和挑戰(zhàn)。
(3) 理論與實踐并重, 強化應用導向。本書不僅深入探討了人工智能的核心基礎理論, 如卷積神經網絡（CNN）、循環(huán)神經網絡（RNN）、圖神經網絡（GNN）等, 還結合豐富的實際應用案例, 涉足了圖像識別、自然語言處理等多個前沿領域。書中給出了詳細的代碼示例與項目實操, 幫助讀者將理論知識轉化為實際問題的解決方案, 提升讀者的創(chuàng)新思維和實踐能力, 做到理論與實踐的有機結合。

(4) 緊密結合行業(yè)發(fā)展需求和趨勢。本書充分反映了人工智能領域的最新技術進展, 詳細介紹了各類基礎模型及其實際應用, 涵蓋了多模態(tài)學習、深度強化學習、生物醫(yī)學、遙感等多個前沿領域。本書提供豐富的實用案例和操作技巧, 可幫助讀者深入理解這些前沿技術并靈活應用。同時, 本書還對下一代人工智能技術的發(fā)展趨勢進行了前瞻性分析, 幫助讀者洞察技術的演進方向, 為未來的學術研究或行業(yè)應用奠定堅實的基礎。