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本書深入探討了人工智能技術的倫理、法律、社會責任及其全球治理問題，旨在為構建透明、公正和負責任的人工智能生態提供理論和實踐指導。本書系統剖析人工智能技術發展引發的倫理衝突、法律挑戰及社會治理難題，致力於構建兼顧技術創新與人類福祉的治理框架。全書從跨學科視角切入，聚焦人工智能倫理困境，探討算法偏見、數據隱私、責任歸屬等核心議題，揭示技術中立表像下的價值選擇難題，全書貫穿技術、社會、制度三維分析框架，既涵蓋人工智能場景化案例，亦構建了可操作的治理工具箱。
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在AI技術高速發展的當下，程序員如何提升開發效率、保證代碼質量、減輕重複勞動，成為行業關注的焦點。本書正是為了解決這一現實痛點而打造的實用型圖書。全書聚焦6款當前最具代表性的AI開發工具，深入解析它們在實際開發工作中的應用方式，從自動編碼、漏洞檢測、調試優化、文檔生成到架構決策，提供了13個高還原度的實戰案例，每一個都源自真實的開發需求，涵蓋Web、移動、分布式系統、安全架構、文檔管理等多元場景，幫助讀者在最短的時間內實現開發效率的指數級提升。本書不僅具備系統性、操作性，還特別強調工具之間的協同搭配。Trae支持以自然語言生成多語言全棧模塊，CodeWhisperer可以即時掃描代碼漏洞，DeepSeek可以智能分析日誌並自動定位Bug，Tabnine則為團隊提供了風格統一的代碼補全訓練體系，Mintlify可以輕鬆完成從代碼到文檔的轉換，Kimi則通過大模型輔助人們完成需求提取與技術選型。這種組合式的AI工具矩陣，配合本書提供的配置清單、代碼模板和自動化策略，真正讓開發人員高效完成從寫代碼、調試、重構、寫文檔到做決策全流程，顯著提升開發效率。通過數據化學習路徑、模塊化案例實訓和工具對比評估模型，讓讀者不僅“知道怎麼用”，更能“靈活組合使用”，從而真正掌握用AI搞定開發工作的核心能力。本書適合想通過AI開發工具提升編程效率、優化代碼質量的學習者；也適合開發團隊引入AI工具矩陣，規範開發流程；還可作為計算機、軟件工程、人工智能等專業的教材使用。
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本書基於Python與Pytorch對人工智能算法基礎知識與實戰應用進行了介紹，主要包含兩部分內容。第一部分為人工智能算法知識的相關理論介紹，主要包含：人工智能的線性代數基礎、概率統計基礎、數據分析基礎、機器學習基礎以及深度學習基礎。對機器學習中的回歸、聚類以及分類等經典算法進行了介紹。對深度學習中的卷積、循環、Transformer等深度學習網絡在計算機視覺與自然語言中的應用，以及大模型與微調相關的內容進行了介紹。第二部分為基於Python與Pythoch的人工智能算法實戰案例應用，主要介紹：數據的預測回歸分析案例；數據無監督學習中的聚類、降維以及關聯規則案例；數據有監督分類模型的應用案例，以及深度學習中圖像分類、圖像語義分割、圖像遷移學習、自然語言聚類與分類等經典算法的實戰案例。本書為讀者提供了Notebook形式的源程序和使用的數據集，方便讀者邊學邊實踐。本書適合數據分析、機器學習、人工智能以及大數據領域的工程師學習，也可用作高等院校相關專業的教材及參考書。
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本書較為全面地講解AI智能體開發的關鍵技術，包括提示詞工程、Function Calling、MCP、RAG知識庫、語音識別、人臉識別、大模型應用等，同時結合蝸牛學苑的自研項目和教學案例，將所有技術融入項目中，以項目驅動的方式進行講解，以便讀者更好地理解AI智能體開發技術。本書第1章主要講解在Python中對接各類大模型，以及智能體開發所使用的Function Calling技術和MCP技術；第2章主要講解FastAPI開發框架；第3章主要講解基於網頁對話來實現AI問答功能；第4章主要講解每日新聞摘要功能的實現；第5章主要講解智能語音記分功能的實現；第6章主要講解智能考勤功能的實現；第7章主要講解AI智慧課堂功能的實現；第8章主要講解智能在線客服功能的實現。本書可以作為高等院校計算機應用技術、軟件技術、人工智能技術應用等相關專業的教材，也可以作為AI智能體開發愛好者的自學用書。
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《男性製造》深入探討了“女性主義的下一個前沿”：人工智能中根深蒂固的性別偏見，探索算法和新科技如何在日常生活中變得越來越重要，以及社會如何在我們生活的各個方面(從日常家庭決策到醫療保健、司法和教育)變得越來越依賴科學技術。作者是澳大利亞知名作家、記者、電視節目主持人特蕾西‧斯派瑟，她敏銳地察覺到，人工智能、各種算法、大數據和新科技，看似平等客觀，實則如同懵懂而粗暴的科學怪人，笨拙地模仿著人類社會長久以來形成的偏見。斯派塞通過一系列活生生的案例、數據和軼事，不斷追問，科技是改善了還是加深了社會歧視？如果機器被嵌入性別偏見，弱勢群體如何自處？虛擬助手和深度模擬的倫理邊界在何處？個人隱私與大數據社交網絡的衝突如何平衡？資本和精英主義在這其中扮演了什麼角色？……本書揭示出人工智能和算法如何(以及為何)存在性別歧視和其他歧視，也使我們能在未來做出積極的改變。
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本書彙集了多個AI工具的使用案例，全面細緻地介紹了文心一言、智譜清言、豆包大模型等各項特色功能和使用方法，力求通過簡潔明瞭的語言和圖文並茂的形式，讓讀者快速掌握各個AI工具的基本操作方法。本書共8章，第1章介紹了AI的基本知識，如什麼是AI工具、AI工具的類型等；第2章全面展示了AI指令詞的技巧和框架；第3～7章分別針對Kimi、文心一言、豆包、通義千問、智譜清言5個常用AI工具進行了詳細介紹和案例展示；第8章專門為讀者答疑解惑，介紹了一些AI工具的常見問題。本書內容結構清晰，案例豐富，不僅適合對人工智能領域有興趣的廣大讀者，也十分適合有高效辦公需求的職場人士閱讀。
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本書作為學習豆包的指南，全面、細緻地介紹了電腦端和手機端豆包的各項功能和使用方法，力求通過簡潔明瞭的語言和圖文並茂的形式，讓讀者快速掌握豆包的各項功能。全書共8章，首先介紹了大語言模型的奧妙，以及豆包的相關研發背景；然後介紹了豆包的界面和基礎功能，以及豆包在教育、學習、工作、娛樂創意、生活方面的應用場景和相關案例；接著介紹了豆包插件的應用及其功能；最後講解了豆包App的相關功能及使用技巧。本書不僅適合對豆包AI工具感興趣的初學者和進階愛好者閱讀，也適合對人工智能感興趣並想深入研究的人群，以及對高效辦公有需求的人群閱讀。
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《從RTL級代碼剖析FPGA加速大模型訓練與推理》系統而深入地介紹了FPGA在大規模神經網絡訓練與推理中的應用，重點聚焦於FPGA的硬件架構、計算優化與資源調度等技術。《從RTL級代碼剖析FPGA加速大模型訓練與推理》共分為12章，內容涵蓋FPGA與Verilog HDL基礎、FPGA的基本架構、深度學習算法的計算特性、硬件加速的基本思路、模型壓縮與量化技術、FPGA在Transformer模型中的應用、大模型訓練的硬件優化、異構計算架構中的FPGA角色，以及面向FPGA的深度學習編譯器開發。《從RTL級代碼剖析FPGA加速大模型訓練與推理》對FPGA硬件設計、計算資源調度、硬件優化等技術進行了詳盡分析，讀者可以從中獲得利用FPGA加速深度學習計算的核心方法與思路。通過理論與實踐相結合，《從RTL級代碼剖析FPGA加速大模型訓練與推理》為讀者提供了一套從硬件設計到算法優化的完整知識體系。無論是希望深入學習FPGA設計的學生，還是正在從事FPGA加速開發的專業工程師，都能從本書中獲得豐富的專業知識與實用的工程技能。
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我們正站在一個重塑世界的歷史轉折點：由強化學習(如Q學習)驅動的AI智能體正以前所未有的速度邁向通用人工智能，這一技術奇點預示著人工智能將超越人類智能，徹底改變整個社會。本書是一部面向未來安全、信任與治理的系統指南，將人工智能、區塊鏈、量子計算這三大前沿技術領域進行無縫融合與深度剖析，並對未來10年、20年乃至50年的技術發展路線圖進行預測。同時，本書也對技術融合帶來的倫理、法律和社會影響進行了批判性分析。AI智能體自主性。深入解析AI智能體從早期機器學習到深度學習的進化，重點闡述其如何通過強化學習和神經圖靈機，具備在複雜環境中進行記憶、感知、推理和自主行動的能力。量子安全防禦。量子計算的強大算法(如Shor算法和Grover算法)將指數級地提升人工智能的能力，同時威脅現有的RSA等傳統加密系統。本書詳細介紹了後量子密碼學等方案，及其如何確保人工智能系統和區塊鏈網絡在量子時代的完整性和機密性。區塊鏈構建數字信任。區塊鏈的去中心化、不可篡改性使其成為AI智能體的信任支柱，通過智能預言機和自動化合約來確保AI智能體的操作具備透明性、可靠性和防篡改性。
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“人工智能，很有可能是人類的最後一項重要發明。”作者嚴伯鈞的這一前瞻性論斷，為理解AI時代定下了基調。那麼，我們應如何洞察這場AI革命的本質，並在其中找到自己的出路和價值方向？這本書給你答案！面對層出不窮的技術應用與智能模型，本書融合哲學、計算機科學、物理學、腦科學、數學、信息學、經濟學、心理學、倫理學等學科知識，探討了AI的本質、發展歷程及其對人類社會帶來的深遠影響。書中以“湧現”理論開篇，引入“超人”“因果律”“物自體”等經典哲學思想，深入剖析了機器學習的三大範式與神經網絡原理，以及AI獲得"生成世界”能力的強大和瓶頸，帶我們深刻審視這種能力給科研、教育、藝術等行業領域帶來的根本性變革和社會恐慌，進而引發我們對智能時代生存發展的思考。
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《AI 原生》聚焦人工智能(AI)發展的關鍵新階段：AI 原生(AI-Native)，拆解智能時代的底層邏輯，為不同背景讀者揭開 AI 未來圖景的面紗。從技術發展脈絡來看，我們已從 IT 時代、互聯網時代邁入智能時代， AI成為數字經濟未來10年的核心引擎。不同于僅能生成內容的傳統 AI，AI 原生強調自主性、適應性與協作性，推動人機關係從“工具使用”轉向“共生協作”。未來，數字人、機器人與自然人將構建“三元一體”的混合環境，人機交互也將進一步升級，實現“所言所想即所得”的便捷體驗，且 AI 原生將深度滲透醫療、製造、金融、教育等全行業，重塑產業流程與生活場景。本書核心觀點圍繞 AI 原生的價值與影響展開。一方面，AI 原生通過 “感知、決策、行動、反饋”的技術體系，實現從“內容生成”到“決策執行”的跨越，如醫療領域AI提升診療精准度與質量、製造業實現生產線的自主管理和優化、金融業依託 AI 實現風控升級；另一方面，它也直面技術變革帶來的挑戰，指出就業市場將從“崗位層級”轉向“價值網絡”，人類需在情感聯結、意義創造、創新想像等AI不可替代領域重構價值，同時關注隱私安全、倫理規範、財富分配不均等問題，強調技術發展需與社會治理協同推進。無論你是對AI科技發展感興趣的大眾讀者，還是尋求行業轉型思路的從業者，抑或是關注科技趨勢的愛好者，都能通過本書讀懂 AI 原生的發展邏輯，提前把握智能時代的生存與發展方向，為應對技術變革做好準備。
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通過這本全面指南，你將深入洞悉人工智能自主性的未來，學習如何設計和部署自主人工智能智能體，這些智能體利用生成式人工智能實現規劃、推理與行動。本書由主導全球AI標準的行業頂尖架構師和構建企業級AI解決方案的權威專家撰寫，系統闡述了智能體系統的核心原理，詳細分析AI智能體如何獨立運行、做出決策並利用工具完成複雜任務。本書開篇介紹生成式人工智能與智能體架構的基礎內容，然後將帶你深入探索決策框架、自我改進機制以及適應性等核心主題。書中還涵蓋了先進的設計技術，如多步驟規劃、工具集成，以及適用於可擴展AI智能體的 “協調者-工作者-委派者”模式。除了技術層面，本書還聚焦信任、安全與倫理等關鍵議題，確保AI系統的行為契合人類的價值觀，並以透明的方式運行。本書通過自動化、金融、醫療等行業的真實案例，生動展示自主AI如何推動產業變革。書中對AI框架、提示工程和多智能體協作進行了深度解析，助力構建具備自適應和擴展能力的下一代AI智能體，使其不僅能執行基礎任務，而且能在極少人工干預的情況下自主行動。你將學到:•掌握生成式AI與智能體系統的核心原理•理解AI智能體在動態環境中自主運行、推理與適應的機制•實現AI智能體的自省能力，使其能分析自身行為並靈活應變•搭建支持AI智能體調用外部工具、規劃複雜任務的系統•應用提升AI透明度、問責制與可靠性的方法•探索AI智能體在各行業的實際應用案例
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本書通過概率建模和貝葉斯決策理論的統一視角，詳細且與時俱進地介紹了機器學習（包括深度學習）的理論和方法。書中涵蓋了數學背景（包括線性代數和優化理論）、基礎的監督學習方法（包括線性回歸、邏輯回歸和深度神經網絡），以及更高級的主題（包括遷移學習和無監督學習）。章節末尾的練習讓讀者能夠應用所學知識，附錄部分則對書中使用的符號進行了說明。本書源自作者2012年的著作《機器學習：概率視角》，它不僅僅是一個簡單的更新版本，更是一本全新的著作，反映了自2012年以來該領域的巨大發展，尤其是深度學習方面的進展。由於篇幅限制，新版分為上下兩卷：《概率機器學習：基礎篇》和《概率機器學習：進階篇》，本書是上卷基礎篇，下捲進階篇將繼續採用相同的概率方法，深入探討更高級的主題。新版的另一個主要變化是所有的軟件代碼都使用Python而不是MATLAB來實現，新代碼使用了標準的Python庫，例如NumPy、Scikit-learn、JAX、PyTorch、TensorFlow等，這些代碼不需要本地安裝，它們可以在雲端筆記本中運行，這為書中討論的理論主題提供了實用的補充。
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一本讓你零基礎就能學的多智能體開發指南。無須編程經驗，即可掌握智能體主流平臺、流程與開發實戰。本書以“架構思維+零代碼實戰”為核心，為讀者提供構建智能體系統的完整解決方案（平臺、流程與落地細節），免費組建屬自己的超級AI團隊。 本書將帶領你從零開始掌握多智能體開發。首先通過Manus平臺的CRM案例瞭解智能體的基本類型和工作原理，熟悉主流平臺特性。隨後手把手教你搭建實用辦公智能體，涵蓋電商優化、文檔生成和合同審查等高頻場景。進階部分深入講解提示詞優化、異常處理等核心技能，並拓展學習AutoGLM等替代方案。在此基礎上，你將通過Cherry Studio平臺掌握本地智能體開發，學會構建企業級知識庫和基於MCP框架的複雜應用。最後基於扣子與AutoGen，以教育領域的化學助手和完整的電商運營系統為綜合案例，帶你體驗從需求分析到系統落地的全流程開發，最終具備構建通用智能體和企業級智能體系統的實戰能力。
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在AI時代，個人和企業的核心競爭力，不再是擁有多少知識，更不是瞭解多少信息，而是與AI高效協作，用AI將信息沉澱為知識，將知識內化為能力。傳統的知識管理方式已捉襟見肘，迫切需要一種更智能、更高效的方式來駕馭信息洪流，AI知識庫能提供完美的解決方案。 本書為個人和企業如何用AI知識庫管好知識、用好知識提供了詳盡、實用的操作指南，由AI知識庫應用領域的先驅者和AI破局俱樂部的創始人領銜撰寫。掌握本書，個人可以讓AI知識庫成為“第二大腦”，企業可以讓AI知識庫成為“智慧引擎”。 本書內容摒棄艱澀的理論，聚焦個人與企業的真實場景，採用獨創的“功能→搭建→應用”三步法，系統闡述AI知識庫的核心概念、工具選擇、搭建步驟與智慧應用。全書共14章，內容覆蓋從基礎入門到高階應用，從個人賦能到組織進化的完整路徑，結構清晰，案例豐富。 通過閱讀本書，你將收穫以下價值： （1）認知破冰與快速上手：徹底搞懂AI知識庫的底層邏輯，並手把手搭建起第一個實用的個人或企業知識庫。 （2）個人效能倍增：掌握AI知識庫在智慧生活、學習提升、家庭教育、職場發展等4個領域的22個典型場景中的應用，如打造“智能日記與反思夥伴”“AI備考教練”“AI家校信息管家”“AI模擬面世與彙報”等。 （2）企業智慧賦能：全面剖析企業級AI知識庫的規劃、搭建與運營策略，聚焦團隊協作、客戶服務、業務增長3大領域的10個重要使用場景，如新員工入職、項目文檔管理、客戶服務、公益策劃、研發創新、售前支撐等。 （3）面向未來進化：深入探討知識庫的維護、效果評估、AI幻覺，並展望AI知識庫與智能體（Agent）融合的未來圖景。 這不僅是一本工具使用手冊，更是一份幫你重塑思維、讓AI懂你、與AI共舞的未來生存指南。
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本書旨在用傳統前後端開發過程中開發者熟悉的詞匯與術語對AI應用開發的專業知識進行深入淺出的講解，使開發者能夠從0到1入門AI應用開發。本書不拘泥于講解單一編程語言、單一模型和單一框架，而是盡可能完整地展現不同技術方案的優劣、技術選型時的考量和技術生態的全貌。書中涵蓋當下多種熱門類型AI應用的開發，從OpenAI API調用到RAG開發，從MCP服務器創建到智能體開發。本書的內容編排循序漸進，前半部分聚焦“入門”，通過控制代碼複雜度及詳細的基礎知識講解，幫助讀者快速熟悉AI應用開發中的概念與常見模式；後半部分聚焦“進階”，將向量數據庫、第三方雲服務等技術組件引入示例，並嘗試通過構建完整的端到端應用將知識點串起來。此外，本書不僅包含業務代碼，還涉及AI應用的調試、監控、部署乃至最佳實踐，力求帶給讀者可工作的上線代碼。本書非常適合想用AI提升產品競爭力的前後端開發者、需要進行快速概念驗證的技術經理與創業者，以及希望將大模型接入現有系統的架構師與運維工程師閱讀。讀者無須擁有與AI應用開發相關的經驗，無須掌握Python或者Node.js編程語言，只要具有編程基礎知識即可暢讀本書。
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這是一本面向豆包使用者的指導手冊，聚焦“如何讓豆包真正服務於生活與工作”這一核心命題。本書以“認知－方法－實戰”為脈絡，系統拆解豆包的對話邏輯，提供多種互動技巧，並分享多個常見場景中的大量實用功能，幫助讀者跨越“知道”與“會用”的鴻溝，實現生活便捷度與工作效率的提升。全書共8章。第1～2章為基礎部分，分別介紹豆包的優勢、特色和互動技巧。第3～8章分別呈現學習、自媒體創作、親子活動、職場辦公、PPT製作和圖文創作場景，通過具體案例進行講解，提供豆包在不同場景中的使用方法和技巧。本書配有教學視頻和AI對話指南，方便讀者實現從理論到實踐的轉化。本書適合職場人士、內容創作者、教育從業者、學生和家長等群體閱讀。
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本書系統地介紹生成式人工智能的基本概念、工具和應用，旨在通過原理講解和實際案例操作，使讀者理解生成式人工智能的基本概念，掌握AI工具的種類、使用方法、應用場景，熟練運用AI工具提高工作效率，在智能化時代把握生成式人工智能帶來的機遇。本書共13章，內容包括生成式人工智能簡介及其在文本生成、PPT生成、翻譯、文本識別、圖像生成、圖像編輯、視覺傳達設計、數據可視化、圖像分析、音頻處理、視頻處理、編程領域的工具和應用。每章均配有實踐項目。本書可作為高等學校人工智能通識課程的教材，也可作為工程技術人員、藝術創作者、辦公室文員、企業管理者、自媒體從業者等的參考書。
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黨的二十屆三中全會報告《中共中央關於進一步全面深化改革 推進中國式現代化的決定》提出“健全促進實體經濟和數字經濟深度融合制度”，將“實體經濟”放在“數字經濟”前面，更加凸顯實體經濟在國民經濟發展中的主體地位。隨著新一代科技革命和產業變革的深入推進，人工智能賦能新型工業化成為建設現代化產業體系、推動經濟轉型升級、跨越中等收入陷阱的重要引擎。《推動製造業與人工智能深度融合：微觀選擇、風險評估與提升路徑》一書在新結構經濟學、產業經濟學、技術經濟學等多學科理論的指導下，綜合採用實證分析、案例分析、規範分析等研究方法，通過翔實的數據分析和深入的理論探討，從微觀企業選擇動機、中觀製造業轉型風險評估、宏觀經濟效應分析三個層面展開討論，並探討培育數字經濟競爭優勢背景下政府產業政策路徑，全面研究製造業與人工智能融合的理論機制與實踐路徑。
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本書系統闡述了人工智能三大流派(符號主義、行為主義、聯結主義)的核心理論與技術，並融合大數據技術體系，構建完整知識框架。全書分為五部分：導論，綜述了人工智能本質特徵、發展脈絡及社會價值；符號主義篇探討知識表示與推理，涵蓋邏輯系統、專家系統及不確定性處理；行為主義篇重點介紹搜索策略與群體智能算法；聯結主義篇介紹數據科學的基礎理論，並深度解析機器學習與深度學習技術體系；大數據篇則將內容延伸到大數據的相關技術以及其安全治理。本書內容既系統闡述經典理論，又結合前沿案例解析技術應用；通過算法分析與行業場景融合，實現理論與實踐結合。配套資源掃下方二維碼獲取。全書結構嚴謹，案例豐富，語言精練，適合高等院校人工智能、數據科學與大數據技術、計算機科學與技術、電子信息工程、自動化、智能製造工程、信息管理與信息系統、物聯網工程、軟件工程、智能科學與技術等專業的師生使用，也可供科研人員、相關技術從業者及行業決策者參考。
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本書詳細闡述了具有人工智能素養的綜合型人才必須掌握的相關知識。作為通識課程教材，本書在確定知識佈局時，緊緊圍繞通識教育核心理念，努力培養學生的人工智能素養。本書系統介紹人工智能理論知識，並給出可操作性強的實驗，既具有理論深度，又具有實踐高度。全書內容分為5篇，分別是人工智能基礎知識(第1篇)、人工智能基礎技術(第2篇)、人工智能前沿技術(第3篇)、人工智能倫理(第4篇)和人工智能實驗(第5篇)。其中，第1篇對人工智能進行概要性介紹，第2篇介紹人工智能編程語言基礎、機器學習、自然語言處理、計算機視覺等內容，第3篇介紹大模型、智能體、具身智能、AIGC應用與實驗，第4篇介紹人工智能倫理基礎知識及策略等內容，第5篇介紹6個課後實驗。書中包含大量生動、有趣、實用的案例，可以讓讀者切身感受人工智能的強大功能，培養讀者使用人工智能工具解決實際問題的能力。 本書可作為各高校人工智能通識課程教材，也可作為對人工智能感興趣的讀者的自學用書。
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在ChatGPT引爆全球AI熱潮、我國AI產業規模突破9000億元的時代背景下，人工智能已從概念走向現實，深度重塑著社會生產生活的各個層面。面對這一歷史性變革，AI素養已成為現代公民的核心競爭力和基本生存技能。本書作為系統性AI素養建構指南，採用“理論+實踐+前瞻”架構，全面覆蓋AI認知、技術原理、應用實踐、組織轉型、風險治理和未來趨勢六大維度。從揭秘AI技術機制到解析醫療、金融、教育等行業變革案例；從構建AI-Ready組織能力到應對算法偏見、數據隱私等倫理挑戰；從把握多模態大模型前沿趨勢到培養公民責任意識，為讀者提供完整的AI素養學習路徑。本書特別關注我國AI發展的獨特優勢和實踐經驗，面向技術從業者、管理者、學生、政策研究者和大眾讀者，提供差異化閱讀建議和實踐指導。通過豐富的工具導航、術語速查和實戰模板，幫助讀者在AI浪潮中把握機遇、規避風險，成為數智時代的主動參與者和建設者。
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本書是一部從理論到實踐全景式解析具身智能的科普著作，聚焦人工智能從虛擬到實體的跨越，以跨學科視角打破技術敘事壁壘，注重專業性與可讀性的平衡，為不同的讀者群體打開通往具身智能的全新認知窗口。本書以“基礎-技術-應用-展望”為框架，系統闡述具身智能的理論內核、技術路徑、全場景應用和產業發展。本書首先闡述具身智能的核心理論和演變歷程，通過關鍵的原理與里程碑事件，讓讀者初步理解具身智能；然後進一步剖析感知系統、認知架構、運動控制、基礎系統等核心技術，輔以特斯拉Optimus、波士頓動力機器人等真實案例，展現具身智能從實驗室走向現實生活的躍遷；接著通過大量產品案例，揭示具身智能如何在工業、醫療、家庭、出行等多維場景中得到應用，描述具身智能對人類生活的重塑；最後探討具身智能的產業現狀，直面其引發的倫理爭議、政策博弈等挑戰，並勾勒從短期產業爆發到長期人機共生的藍圖。本書的讀者對象涵蓋從專業研究者到普通公眾的廣泛群體，包括科技愛好者與普通公眾、人工智能與具身智能從業者、技術研究者、社會科學研究者、高校師生、政策制定者和產業投資者等。
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本書介紹了智能問答技術的發展歷史和分類、基於文本理解的智能問答中的關鍵技術和前沿研究問題，包括基於多域檢索和融合的文本問答方法、基於偏序關係排序的文本問答方法、基於文本閱讀理解的場景文本視覺問答方法、基於對比學習語義補齊的場景文本視覺問答方法、基於先驗知識的場景文本視覺問答方法，並對智能問答技術的未來進行了展望。本書內容前沿、理論與實踐並重，適合作為人工智能、智能問答領域研究人員、技術人員的參考書，也適合作為人工智能相關專業本科生或研究生的教材。
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本書深入探索了人工智能從工具到智能體的飛躍，揭示了這一技術革命如何引發社會、經濟、文化的深刻變革。書中回顧了AI發展中的三次重要躍遷，從AlphaGo的勝利到GPT3的誕生，再到智能體技術的突破，展示了AI如何從被動響應工具，轉變為自主感知、決策、學習和行動的"數字生命體”。本書採用"技術演進—商業實踐—社會影響”三維敘事結構，深入淺出地講解了AI智能體的技術原理、實際應用及其帶來的行業變革。通過豐富的案例分析，書中展示了智能體在製造業、醫療、教育、金融等領域的廣泛應用，推動了生產效率、個性化服務、精准決策等方面的巨大進步。同時，智能體的崛起也帶來了新一輪的社會挑戰，如工作崗位變遷、角色分工重塑以及倫理與隱私問題的考量。本書不僅闡述了智能體技術的現狀，還展望了其未來發展趨勢，提出了人類如何在智能體時代找到自己的獨特價值。它是探索人工智能時代變革的指南，幫助讀者理解AI智能體的潛力與挑戰，開啟對未來數字文明的深刻思考。
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本書提供了全面、系統的深度學習知識，從基礎理論到前沿應用，覆蓋了深度學習的各個重要領域。本書首先從深度學習基礎出發，幫助初學者對深度學習基礎技術有初步的理解和認識。隨後，本書轉向計算機視覺和自然語言處理兩大基礎領域，揭示了深度學習如何賦能圖像和語言的理解，還介紹了生成式模型與大模型這一當下研究熱點，引領讀者探索了當前深度學習的前沿領域，感受技術創新的魅力。此外，本書還介紹了深度強化學習的相關知識，幫助讀者掌握從強化學習的基本原理到複雜深度強化學習算法的全面理解和實際操作能力。最後，本書特別關注了深度學習在自動駕駛和AI4S兩大熱門應用領域的實踐，讓讀者能夠瞭解並思考深度學習如何推動社會進步與科學發展。 本書可作為普通高等院校計算機、人工智能、電子信息等相關專業本科生及研究生深度學習課程的教材，也可作為對深度學習感興趣的研究人員和工程技術人員的參考資料。
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本書從底層技術出發，闡釋人工智能的思考方式和工作原理，深入探討了人類如何訓練人工智能進行自我學習，使其能夠繪製前所未有的圖像、以任何語言流暢對話，甚至解決複雜問題。這一過程不僅是機器智能的突破，更映射出人類思維的複雜性：當人工智能學會以多模態方式解析世界時，人類也在學習與自己創造的機器智能共存，重新審視自身認知的邊界。
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本書詳細闡述了培養具有人工智能素養的綜合型人才所需要的相關知識。作為通識類課程教材，本書在確定知識佈局時，緊緊圍繞通識教育核心理念，系統介紹人工智能相關知識，努力培養學生的人工智能思維和人工智能能力。全書共4篇，分別是人工智能基礎知識篇、人工智能基礎技術篇、人工智能前沿技術篇和人工智能倫理篇。其中，人工智能基礎知識篇包括信息與計算機基礎、人工智能概述和人工智能的應用，人工智能基礎技術篇包括機器學習、自然語言處理和計算機視覺，人工智能前沿技術篇包括大模型、智能體、具身智能、AIGC應用與實踐，人工智能倫理篇包括人工智能倫理。本書以“零代碼”學習人工智能為原則，使用AIGC工具解決學習、工作、生活中的各種問題。書中包含了大量生動、有趣、實用的實戰案例，可以讓讀者切身感受人工智能的強大功能，培養讀者使用AIGC工具解決實際問題的能力。 本書可作為高校人工智能通識課教材，也可供對人工智能感興趣的讀者自學使用。
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本書對人工智能的基礎知識、核心技術、研究熱點、應用現狀、前沿動態及倫理規範等方面進行了簡明通俗的闡述。本書共5章，分別為人工智能概述，人工智能核心技術及研究熱點，人工智能行業發展及典型應用，人工智能前沿以及人工智能安全、倫理與治理，是一本學習人工智能知識的通識讀物。本書包含大量人工智能應用案例，結合人工智能技術原理、核心優勢以及具體應用場景，介紹了人工智能給各行業帶來的重大變革，為廣大讀者瞭解人工智能、學習人工智能、運用人工智能提供了切實可靠的參考。本書適合作為各高校人工智能通識課程的教材，也可作為對人工智能感興趣的廣大讀者的參考書。
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本書分為8章。第1章為緒論，概述AI、AIGC和Python的基本概念與發展歷史；第2～3章分別講解Python語言基礎、AI模型訓練與優化，為後續項目實踐打下基礎；第4～８章圍繞真實應用場景展開項目式教學，包括基於機器學習的DDoS攻擊檢測、AIGC內容審核與過濾、基於AI的金融環境信貸業務風控識別、基於AI的加密惡意流量檢測、基於PyTorch的花卉識別模型應用。每章均配有課後習題，幫助讀者鞏固知識、提升實操能力。
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本書是一本面向零基礎讀者的智能體創建實戰指南，以抖音旗下的Coze平臺為主要工具，通過為期7天的學習計劃，系統性地引導讀者實現從初步瞭解AI基礎概念到熟練創建各類智能體和工作流的轉變。這些智能體包括智能哄睡助手等基礎智能體，腦筋急轉彎、數字分身等趣味互動智能體；這些工作流包括創意賀卡生成、連環畫創作等。書中特別收錄20個貼近生活實用場景的應用案例，涵蓋PPT生成、菜譜助手、音樂生成等，並介紹智能體在微信等平臺的分享與推廣方法。此外，本書在每天的學習結束時設置練習題，鼓勵讀者二次創作和深度思考，培養讀者的AI思維和創新能力。本書適合對AI應用感興趣但缺乏專業技術背景的普通大眾、有明確AI應用需求的行業從業者和對新技術持開放態度的探索者閱讀。
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智能體（Agent）是大模型落地應用的重要方向，也是AI應用的一個重要方向。FastGPT是一個企業級AI Agent搭建平臺，可以基於LLM大語言模型搭建 AI 知識庫問答系統，提供開箱即用的AI Agent工具集及大模型調用等能力，並可通過可視化Workflow編排功能實現複雜的AI應用。《玩轉FastGPT:像搭積木一樣構建智能體》面向企業級AI Agent應用開發，由FastGPT官方認證技術專家和智能體生態夥伴聯手打造。本書配套作者微信群答疑服務、案例文件、配圖PDF文件、PPT課件等。《玩轉FastGPT:像搭積木一樣構建智能體》共分13章，內容包括認識FastGPT、大模型理論基礎、FastGPT企業AI知識庫、FastGPT工作流編排、MCP搭建FastGPT與外部應用的橋樑、飛書AI推送機器人、智能客服、出遊規劃大師、招投標助手、智能問數、HR智能招聘助手、Graphviz流程圖工坊、票據識別智能助手。《玩轉FastGPT:像搭積木一樣構建智能體》適合所有想要快速學習使用FastGPT開發企業級AI Agent以及AI應用的讀者，也適合高等院校或高職高專院校學習人工智能課程的學生。
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