本书旨在为读者提供一个深入了解人工智能技术及其应用的全景视角。在内容安排上，本书从基础理论出发，逐步深入技术实现和应用场景，以确保读者能够掌握人工智能的关键概念、技术方法及其在实际中的应用。本书详细介绍人工智能的定义、发展历程、研究领域和应用前景，以及自然语言处理、计算机视觉处理、智能语音处理等关键技术，并探讨人工智能

本书从技术价值、存在风险、伦理治理的维度介绍相关内容，旨在使读者全面地理解、掌握人工智能伦理方法，通过案例分析使读者能够运用这些方法解决现实世界中的问题。本书较为全面地介绍了人工智能伦理概念及人工智能应用伦理等方面的知识，分为基础篇、理论篇、应用篇三部分，共16章。本书适用于所有理工科、社会科学专业学生作为人工智能通识

本书系统地介绍了人工神经网络的基础知识、工作原理及应用实例，旨在帮助读者深入掌握人工神经网络的设计及应用方法。全书共分10章，涵盖从基础理论到典型神经网络设计的各个方面。前两章详细讲解了人工神经网络的基本概念、结构及工作原理，为后续的神经网络设计奠定理论基础。随后的章节重点介绍了不同类型的典型神经网络，包括结构设计方法

本书采用“理论+应用+操作实践”相结合的方式，深入浅出地介绍生成式人工智能及大模型的基础知识。书中精选典型案例，展示大模型在各行业的应用，并通过Transformer架构，详细解析生成式人工智能及大模型的核心原理与技术演进。此外，本书还通过文本生成、图像生成、视频生成等应用场景，指导读者学习AI工具的使用。本书体系完整

本书内容涵盖从人工智能的起源、发展到前沿技术的多个方面，包括人工智能基础概念、数学素养与计算思维、数据科学与大数据技术、智能体技术、机器学习、神经网络与深度学习、图像识别与计算机视觉、自然语言处理与大语言模型、生成式人工智能、机器人及其智能化、群体智能等核心技术，同时结合大量实战练习和项目，强调理论与实践并重。书中特别

本书共分四个部分15章，全面系统地介绍了生成式AI的基础理论、核心技术、应用场景以及社会影响，既突出生成式人工智能技术，又重视AIGC应用，旨在为读者提供一个全面、深入且实用的学习平台，帮助读者快速掌握生成式人工智能的精髓及其在各领域的应用实践。

本书是系统介绍生成式人工智能基本概念、技术风险及其治理方案的人文社会科学类读物。书中简要介绍了生成式人工智能的底层逻辑与技术架构，结合医疗、金融、教育、法律等具体场景分析了生成式人工智能的落地应用，进而对其未来图景提出预测和想象。在此基础上，重点探讨和分析了生成式人工智能潜在的数据、算法、模型等技术风险，并尝试探索其治

本书从人工智能导论、人工智能编程基础、人工智能计算平台、人工智能网络环境、人工智能基本技术、大模型及其应用技术、机器学习及其应用等七个维度布局内容。

本书共6章，内容包括：控制系统的数学模型、控制系统的时域分析法、控制系统的根轨迹分析法、控制系统的频域分析法等。

本书共7章，第1章绪论，介绍人工智能的概念和发展简史，当前发展方向、研究热点，基本研究内容、所采用的研究方法；第2章讨论传统经典人工智能的知识表示、知识工程、搜索技术、群智能算法、知识图谱、专家系统和规划技术等基本知识；第3章介绍实践人工智能应用的编程语言Python；第4章以Scikit-learn为基础介绍机器学习