本書以“構(gòu)建人工智能系統(tǒng)認(rèn)知框架，培養(yǎng)技術(shù)與人文融合素養(yǎng)”為目標(biāo)，從“理論溯源、案例驅(qū)動(dòng)、批判性思考”三個(gè)維度，系統(tǒng)梳理了人工智能的核心理論、關(guān)鍵技術(shù)、多元應(yīng)用及倫理安全規(guī)范。全書兼顧科學(xué)性、實(shí)踐性與時(shí)代性，強(qiáng)調(diào)學(xué)科交叉，突出案例驅(qū)動(dòng)，關(guān)注前沿動(dòng)態(tài)。本書內(nèi)容組織結(jié)構(gòu)完整、知識(shí)點(diǎn)前后銜接自然、講授內(nèi)容深入淺出、列舉案例通

少年學(xué)AI：超實(shí)用AI工具高效使用指南

本書通過深入淺出的方式，系統(tǒng)介紹了人工智能的基本概念、發(fā)展歷程、主要流派和關(guān)鍵技術(shù)，使讀者能夠快速了解人工智能的全貌，為后續(xù)深入學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。全書共十二章，內(nèi)容涵蓋人工智能的基本理論和核心技術(shù)，以及人工智能在各領(lǐng)域的應(yīng)用。具體包括概述、表示與理解、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理、大語(yǔ)言模型、知識(shí)圖譜、智能

本書全面介紹了MCP（模型上下文協(xié)議）及其開發(fā)與應(yīng)用技術(shù)。本書首先系統(tǒng)地介紹了MCP與智能體的基礎(chǔ)概念，讓讀者了解MCP在智能體架構(gòu)中的角色，然后深入剖析了MCP的工作原理、傳輸模式與核心設(shè)計(jì)。本書也提供了詳細(xì)的開發(fā)指南，手把手教讀者使用SDK從零開始搭建MCP客戶端與MCP服務(wù)端，完成基本功能的開發(fā)與調(diào)試，在高級(jí)開發(fā)

這是一本面向零基礎(chǔ)、非IT技術(shù)背景讀者的Agent開發(fā)實(shí)戰(zhàn)指南。本書以Dify為Agent開發(fā)平臺(tái)，采用案例教學(xué)的方式手把手教你如何用Dify開發(fā)Agent。無(wú)須編程，你也可以開發(fā)功能豐富的Agent。本書采用“方法總結(jié)-工具操作-項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)”的結(jié)構(gòu)循序漸進(jìn)展開介紹，共9章。首先，本書揭示了Agent在AI應(yīng)用落地中具有

本書是系統(tǒng)講解DeepSeek大模型的技術(shù)指南，結(jié)合數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)、智慧、意圖白盒測(cè)評(píng)這一前沿理念，詳 細(xì)闡述如何在大模型時(shí)代實(shí)現(xiàn)模型選取、定制優(yōu)化與多模型協(xié)同，從而打造出最適合實(shí)際應(yīng)用需求的智能系統(tǒng)。 本書共12章，分別從大模型時(shí)代的來(lái)臨、DeepSeek的核心技術(shù)與創(chuàng)新突破、DIKWP白盒測(cè)評(píng)理念詳解、模型 擇優(yōu)

本書從大型語(yǔ)言模型與提示工程的基本原理講起，重點(diǎn)介紹了與DeepSeek模型交互的技 巧，并且結(jié)合大量實(shí)用示例系統(tǒng)展示了提示工程在各類任務(wù)中的應(yīng)用方式與優(yōu)化策略。此外， 書中還深入解析了各類提示技巧的使用場(chǎng)景與潛在限制，幫助讀者在實(shí)際操作中更加高效地使 用AI工具。 本書共分為10章，主要包含四大部分：第1章介紹大語(yǔ)言

本書為“人工智能基礎(chǔ)”無(wú)代碼版的數(shù)字教材，旨在系統(tǒng)介紹人工智能的基本原理、方法和技術(shù)，并反映國(guó)內(nèi)外研究和應(yīng)用的最新進(jìn)展。共7章。第1章闡述人工智能研究的發(fā)展、成果和基本原則；第2、3章介紹人工智能基本概念、方法和技術(shù)，包括問題求解的方法和知識(shí)表示；第4～6章討論人工智能技術(shù)的主要應(yīng)用，包括基于知識(shí)的系統(tǒng)、自動(dòng)規(guī)劃和配置

本書基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)，具體內(nèi)容包括:改進(jìn)了高階圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖注意力網(wǎng)絡(luò)、自編碼架構(gòu)和圖的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)模型，并在圖基礎(chǔ)任務(wù)(如鏈路預(yù)測(cè)和節(jié)點(diǎn)分類)上取得了有效的性能。此外，本書采用前沿的圖對(duì)比學(xué)習(xí)架構(gòu)，通過增強(qiáng)圖數(shù)據(jù)表示有效緩解數(shù)據(jù)稀疏問題，并在知識(shí)圖譜的基礎(chǔ)任務(wù)上顯著提升性能。

本書是暢銷書深度學(xué)習(xí)入門&進(jìn)階系列第五本書，主要圍繞生成模型進(jìn)行講解。生成模型是一種非常重要的技術(shù)，對(duì)于人工智能的發(fā)展有著重要的作用。本書延續(xù)了作者通俗易懂的行文風(fēng)格，以深入淺出的方式介紹正態(tài)分布到擴(kuò)散模型所涉及的技術(shù)，并最終完成一個(gè)類似于StableDiffusion的圖像生成人工智能。讀者可在創(chuàng)建這個(gè)圖像生成人工智