本書采用案例實(shí)戰(zhàn)的方式全面介紹在DeepSeek、豆包和通義等國(guó)產(chǎn)大模型支撐下的AI技術(shù)應(yīng)用。全書共分為智能化技術(shù)、動(dòng)態(tài)化技術(shù)、交互式技術(shù)和可視化技術(shù)四個(gè)模塊，從思維導(dǎo)圖、專業(yè)圖示、動(dòng)圖動(dòng)畫、直播投屏、AR交互、VR全景和AI技術(shù)，手把手教你實(shí)操；31個(gè)案例全部配有二維碼數(shù)字資源，即掃即學(xué)；語(yǔ)言通俗易懂，以圖說文，特別

人工智能為解決復(fù)雜問題提供了有效的方案，相關(guān)應(yīng)用涉及領(lǐng)域眾多。通過閱讀本書，讀者可以學(xué)習(xí)人工智能的基本原理，了解人工智能在不同行業(yè)的應(yīng)用案例以及人工智能倫理與安全，為進(jìn)一步研究與應(yīng)用人工智能技術(shù)奠定基礎(chǔ)。全書共12章，內(nèi)容包括緒論、知識(shí)表示與推理、確定性推理、不確定性推理、無(wú)信息的盲目搜索、基于經(jīng)驗(yàn)的啟發(fā)式搜索、機(jī)器學(xué)

本書是一本體系完整、算法和案例豐富的人工智能類教材。本書系統(tǒng)地講解深度學(xué)習(xí)的理論與方法，主要內(nèi)容包括緒論、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度序列模型、深度生成網(wǎng)絡(luò)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度遷移學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督深度學(xué)習(xí)。本書通過豐富的實(shí)例講解方法的應(yīng)用；強(qiáng)調(diào)深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)性、方法的時(shí)效性，同時(shí)針

本書為智能科學(xué)方面的一本專著�；�于智能科學(xué)的角度，對(duì)人類的記憶機(jī)制及其智能實(shí)現(xiàn)做了全面的介紹，內(nèi)容主要包括：(1)記憶研究概述；(2)人類記憶系統(tǒng)的生理學(xué)基礎(chǔ)及機(jī)制，包括情緒性記憶、陳述性記憶，短時(shí)記憶、長(zhǎng)時(shí)記憶、工作記憶，前瞻記憶，記憶遺忘等內(nèi)容；(3)基于人類記憶模式的智能實(shí)現(xiàn)等。內(nèi)容較為前沿，對(duì)存算一體、全球腦等

電影，作為藝術(shù)與技術(shù)的綜合體，其每一次質(zhì)的飛躍都離不開技術(shù)的革新。在后數(shù)字時(shí)代的今天，深度學(xué)習(xí)、大模型等機(jī)器學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)再次將人工智能技術(shù)從長(zhǎng)時(shí)間的瓶頸時(shí)期推向了一個(gè)新的繁盛時(shí)期。深入分析電影從先期創(chuàng)作到后期制作的過程，人工智能技術(shù)無(wú)處不在其中扮演者重要的角色，電影人了解和學(xué)習(xí)人工智能的相關(guān)知識(shí)，并將其合理科學(xué)地應(yīng)用

本書聚焦國(guó)內(nèi)AIGC工具，以Deepseek為核心，講解Deepseek結(jié)合可靈AI、即夢(mèng)、飛書妙記、Kimi等工具的使用方法，全面呈現(xiàn)AIGC知識(shí)與工具應(yīng)用技巧。介紹AIGC概念，讓讀者快速了解行業(yè)背景。提供豐富使用教程和功能教程，涵蓋文本創(chuàng)作、繪圖、視頻、音頻等領(lǐng)域，幫助讀者掌握實(shí)際操作技能。同時(shí)，深挖底層邏輯性原

本書共分為十三個(gè)章節(jié)，覆蓋了人工智能領(lǐng)域的各個(gè)方面基礎(chǔ)理論知識(shí)，包括微積分、迭代優(yōu)化、概率統(tǒng)計(jì)、信息熵、向量和矩陣、線性方程組、大規(guī)模矩陣分解、非線性映射，以及隨機(jī)采樣方法。每個(gè)章節(jié)都以實(shí)際案例，引出相關(guān)數(shù)學(xué)理論的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。在重要的理論推導(dǎo)中，大量融入了作者的個(gè)人見解。每章都有2-3個(gè)實(shí)驗(yàn)，均配有完整的python

本書對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)中的投影學(xué)習(xí)算法進(jìn)行系統(tǒng)的理論分析與應(yīng)用探討，內(nèi)容包括描述型投影學(xué)習(xí)和鑒別型投影學(xué)習(xí)之正投影和斜投影學(xué)習(xí)準(zhǔn)則、一般形式、增量學(xué)習(xí)和稀疏化算法，以及這些算法在信號(hào)分析處理、模式識(shí)別等領(lǐng)域中的典型應(yīng)用等。

本書詳細(xì)介紹了人工智能的相關(guān)概念與特征，分析了人工智能語(yǔ)音合成技術(shù)在在線閱讀軟件中的應(yīng)用，并對(duì)人工智能技術(shù)在體育運(yùn)動(dòng)、醫(yī)療及教育等領(lǐng)域的應(yīng)用展開了論述，深入剖析了人工智能應(yīng)用領(lǐng)域中存在的問題及其成因，并提出當(dāng)前推動(dòng)人工智能技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用的可行性建議和科學(xué)策略，突出了人工智能技術(shù)在不同領(lǐng)域應(yīng)用的積極作用，旨在推動(dòng)人工智能

本書在分析人工智能相關(guān)概念的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)闡述了人工智能技術(shù)在醫(yī)療、教育、游戲、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域的應(yīng)用，探討了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法以及群智能計(jì)算的應(yīng)用實(shí)踐，圍繞人工智能技術(shù)的作用，對(duì)人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)的發(fā)展及其應(yīng)用進(jìn)行了展望，并對(duì)其面臨的挑戰(zhàn)進(jìn)行了總結(jié)，針對(duì)其應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)提出了相應(yīng)的防范策略。本書專業(yè)性較強(qiáng)，邏輯清晰，語(yǔ)