《人工智能基礎(chǔ)教程》圍繞人工智能展開(kāi)，系統(tǒng)地介紹了人工智能概述、生成式AI、AI與辦公、AI搜索以及AI輔助編程等內(nèi)容。本書(shū)通過(guò)豐富的任務(wù)案例（如體驗(yàn)大模型功能、借助AI處理辦公文檔、AI搜索大學(xué)體育活動(dòng)設(shè)計(jì)的相關(guān)文獻(xiàn)等）幫助讀者在實(shí)踐中掌握相關(guān)技能，并深入講解了機(jī)器學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)原理，以及大語(yǔ)言模型、AI輔助編

自人工智能概念誕生之初，制造一個(gè)擁有甚至超越人類(lèi)智慧的機(jī)器便是這個(gè)領(lǐng)域的終極目標(biāo)之一。多年過(guò)去，如今的自動(dòng)裝置變得更為復(fù)雜、多樣，卻沒(méi)有變得更加智能。為什么會(huì)出現(xiàn)這個(gè)現(xiàn)象？根本原因在于，作為設(shè)計(jì)者的人類(lèi)或許并未完全理解智慧的本質(zhì)。在本書(shū)中，科學(xué)記者曼努埃拉·倫岑博士將結(jié)合多年來(lái)的實(shí)驗(yàn)室采訪(fǎng)，從心理學(xué)、神經(jīng)

本書(shū)介紹了數(shù)字化思維所需的三種方法協(xié)作、計(jì)算、變革，以及每種方法中的觀點(diǎn)和行動(dòng)，這些方法將使你能夠發(fā)展所需的數(shù)字化技能。 有了數(shù)字思維，你可以提出正確的問(wèn)題，做出明智的決定，并擁抱數(shù)字未來(lái)的新可能性。采用這些方法的領(lǐng)導(dǎo)者將能夠培養(yǎng)組織的人才，為公司的成功和持續(xù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型做好準(zhǔn)備。 令人驚訝和受歡迎的秘密是，培養(yǎng)一種數(shù)

《人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)》為了落實(shí)中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)的《教育強(qiáng)國(guó)建設(shè)規(guī)劃綱要（2024-2035年）》有關(guān)文件精神，按照教育部有關(guān)指引和工信部人才崗位要求編寫(xiě)，緊跟國(guó)家最新人工智能通識(shí)課教材編寫(xiě)方向，確保內(nèi)容的時(shí)效性和權(quán)威性。書(shū)中全面涵蓋人工智能的基礎(chǔ)理論與核心技術(shù)，深入解析智能機(jī)器人、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)及語(yǔ)音技術(shù)等

本書(shū)聚焦強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用安全性，深入探討強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架內(nèi)安全風(fēng)險(xiǎn)控制與訓(xùn)練安全。介紹Worst-CaseSoftActorCritic（WCSAC）算法，分析累積安全成本分布、引入條件風(fēng)險(xiǎn)值平衡獎(jiǎng)勵(lì)與安全；講解估計(jì)安全成本分布的高斯近似法和分位數(shù)回歸法及其實(shí)驗(yàn)效果；闡述ConstrainedEntropyMaximizati

《人工智能與大模型應(yīng)用》是為高校人工智能通識(shí)教育量身打造的前沿教材，內(nèi)容涵蓋人工智能基礎(chǔ)、生成式AI技術(shù)原理、大模型演進(jìn)與應(yīng)用、提示詞工程實(shí)踐及智能體開(kāi)發(fā)等核心模塊。全書(shū)以“技術(shù)普及+實(shí)踐導(dǎo)向”為特色，通過(guò)通俗的語(yǔ)言解析復(fù)雜概念，結(jié)合課堂驗(yàn)證的案例分析、動(dòng)手實(shí)驗(yàn)和課后習(xí)題，幫助零基礎(chǔ)學(xué)生快速掌握AI工具的應(yīng)用邏輯與創(chuàng)新

本書(shū)是高等學(xué)校人工智能通識(shí)課教材。本書(shū)共分9章，主要包括三部分：第一部分是人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)，包括人工智能的概念、發(fā)展階段和應(yīng)用領(lǐng)域，數(shù)據(jù)、算法與計(jì)算思維等；第二部分是主要的人工智能方法，涵蓋搜索方法、知識(shí)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法等內(nèi)容，并對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了介紹。第三部分是大語(yǔ)言模型方法與應(yīng)用，包括自然語(yǔ)言處理、

本書(shū)旨在深入研究基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)個(gè)性化興趣點(diǎn)推薦方法，致力于解決該領(lǐng)域面臨的重大挑戰(zhàn)，從而推動(dòng)該研究方向的進(jìn)一步發(fā)展。

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大模型逐漸成為推動(dòng)智能化革命的核心動(dòng)力。DeepSeek作為業(yè)界領(lǐng)先的大模型架構(gòu)，憑借其高效的架構(gòu)設(shè)計(jì)、強(qiáng)大的計(jì)算能力及廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，吸引了眾多開(kāi)發(fā)者和研究者的關(guān)注。本書(shū)全面解析DeepSeek的技術(shù)細(xì)節(jié)，從底層架構(gòu)到硬件優(yōu)化，從模型訓(xùn)練到推理部署，涵蓋了DeepSeek的核心技術(shù)與應(yīng)用實(shí)

《第五范式》深入剖析了AI在科學(xué)領(lǐng)域的深刻變革以及第五范式的重要意義。Al的發(fā)展是人類(lèi)認(rèn)知方式不斷演進(jìn)的結(jié)果，從經(jīng)驗(yàn)歸納、理性革命，到計(jì)算時(shí)代、大數(shù)據(jù)時(shí)代，直至如今的智能革命，每一次轉(zhuǎn)變都重塑了人類(lèi)認(rèn)知世界的方式，且呈現(xiàn)出加速發(fā)展的態(tài)勢(shì)。在這一進(jìn)程中，第五范式作為核心概念，具有開(kāi)創(chuàng)性意義它將科學(xué)智能與機(jī)器猜想緊密結(jié)合，