本書通俗地講解AI的起源、發(fā)展，將行業(yè)應用與技術發(fā)展相結合進行敘述，能夠讓讀者快速了解人工智能，掌握各行各業(yè)AI應用的前沿動態(tài)和技術。本書內(nèi)容包括：第1章人工智能概述，第2章大數(shù)據(jù)與人工智能，第3章機器學習，第4章深度學習，第5章大模型技術及應用，第6章人工智能倫理，第7章人工智能在工業(yè)中的應用，第8章人工智能在醫(yī)療領

本書以“人工智能思維”為理念，以“學生”為中心，以“創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)”為目標，文理兼顧，構建“教、學、用”為一體的教材結構。全書共7章，第1章介紹了人工智能的發(fā)展和流派；第2~4章向讀者展示新一代人工智能的核心技術：機器學習、深度學習、大模型；第5章從“道”“法”“術”“器”“用”“勢”六個維度解析人工智能思維的基本原理，樹立

本書共3篇，12章，內(nèi)容涵蓋了深度學習的基礎理論、重要模型及其在計算機視覺和自然語言處理等領域的應用。第1篇深入講解了深度學習的基礎理論，包括感知機的主要概念及其實現(xiàn)、神經(jīng)網(wǎng)絡的架構與算法，以及參數(shù)更新策略、權重初始化方法和正則化技巧。第2篇專注于計算機視覺，介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的結構及其在圖像處理方面的廣泛應用，同時探

本書首先從計算的淵源講起，探索智能行為的起源，進而介紹人工智能的分類和發(fā)展歷程，并討論人工智能在現(xiàn)代社會中的應用。然后深入探討了機器學習、深度學習等人工智能基礎概念，以及計算機視覺和自然語言處理等核心技術，為后續(xù)學習打下堅實的基礎。接下來通過廣泛且貼近生活的應用，讓讀者能夠對身邊的人工智能有更加深刻的認識，通過實踐案例

本書首先介紹了MCP的基本概念和重要性，然后詳細解讀了MCP的架構和工作原理，包括它與RESTAPI、大模型調(diào)用第三方工具以及傳統(tǒng)AI服務的區(qū)別。接著，書中通過實際案例展示了如何使用本地的MCP主機，如用Ollama和ClaudeDesktop構建本地MCP應用，以及如何構建MCP服務器。此外，本書還涵蓋了如何自己寫一

本書共有19章，其中包括深度學習、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、語音識別、語音合成、計算機視覺、生成式AI、具身智能、自動駕駛等人工智能核心技術，還包括辛頓、李飛飛、鄧力等數(shù)十位人工智能領域領軍者的故事。通過本書，讀者可以了解完整的人工智能發(fā)展史，認清人工智能對當下和未來的影響。

本書共11章，內(nèi)容涵蓋MCP的演進歷程、技術實現(xiàn)、生態(tài)系統(tǒng)構建、實戰(zhàn)應用及未來展望。第1章從歷史視角梳理AIAgent的發(fā)展脈絡，分析MCP崛起的必然性；第2章深入解析MCP的設計目標、相關概念，以及MCP技術實現(xiàn)中的架構、組件與工作原理；第3章探討MCP生態(tài)系統(tǒng)的參與者、合作模式、發(fā)展策略、關鍵組成部分、和AIAge

本書以理論和實踐相結合的方式，深入淺出地介紹了人工智能的發(fā)展歷史、數(shù)據(jù)服務與管理、機器學習和深度學習、大模型應用和產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀。通過典型的項目應用，幫助學生理解人工智能技術的發(fā)展軌跡、原理和學習路徑，激發(fā)學生對人工智能的學習興趣。

本書共8章。第1章從多個維度分析大模型技術，幫助讀者理解其技術變革與應用的本質(zhì)，最后分析了大模型落地難點，讓讀者對大模型有全面認知。第2章梳理AI搜索從關鍵詞匹配到語義理解的發(fā)展路徑，并以LeptonSearch為例解析架構及源碼等。第3章全面解析查詢理解、規(guī)劃執(zhí)行、答案內(nèi)容優(yōu)化以及答案緩存優(yōu)化等AI搜索的關鍵技術等。

全書共11章，分別為：人工智能安全概述、生成對抗網(wǎng)絡攻擊與防護、數(shù)據(jù)投毒攻擊與防護、對抗樣本攻擊與防護、后門攻擊與防護、隱私攻擊與防護、預訓練攻擊與防護、偽造攻擊與防護、人工智能模型的攻擊與防護、模型竊取與防護、大語言模型安全。