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本书以“构建人工智能系统认知框架,培养技术与人文融合素养”为目标,从“理论溯源、案例驱动、批判性思考”三个维度,系统梳理了人工智能的核心理论、关键技术、多元应用及伦理安全规范。全书兼顾科学性、实践性与时代性,强调学科交叉,突出案例驱动,关注前沿动态。本书内容组织结构完整、知识点前后衔接自然、讲授内容深入浅出、列举案例通
少年学AI:超实用AI工具高效使用指南
本书通过深入浅出的方式,系统介绍了人工智能的基本概念、发展历程、主要流派和关键技术,使读者能够快速了解人工智能的全貌,为后续深入学习打下基础。全书共十二章,内容涵盖人工智能的基本理论和核心技术,以及人工智能在各领域的应用。具体包括概述、表示与理解、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、大语言模型、知识图谱、智能
本书全面介绍了MCP(模型上下文协议)及其开发与应用技术。本书首先系统地介绍了MCP与智能体的基础概念,让读者了解MCP在智能体架构中的角色,然后深入剖析了MCP的工作原理、传输模式与核心设计。本书也提供了详细的开发指南,手把手教读者使用SDK从零开始搭建MCP客户端与MCP服务端,完成基本功能的开发与调试,在高级开发
这是一本面向零基础、非IT技术背景读者的Agent开发实战指南。本书以Dify为Agent开发平台,采用案例教学的方式手把手教你如何用Dify开发Agent。无须编程,你也可以开发功能丰富的Agent。本书采用“方法总结-工具操作-项目实战”的结构循序渐进展开介绍,共9章。首先,本书揭示了Agent在AI应用落地中具有
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本书从大型语言模型与提示工程的基本原理讲起,重点介绍了与DeepSeek模型交互的技 巧,并且结合大量实用示例系统展示了提示工程在各类任务中的应用方式与优化策略。此外, 书中还深入解析了各类提示技巧的使用场景与潜在限制,帮助读者在实际操作中更加高效地使 用AI工具。 本书共分为10章,主要包含四大部分:第1章介绍大语言
本书为“人工智能基础”无代码版的数字教材,旨在系统介绍人工智能的基本原理、方法和技术,并反映国内外研究和应用的最新进展。共7章。第1章阐述人工智能研究的发展、成果和基本原则;第2、3章介绍人工智能基本概念、方法和技术,包括问题求解的方法和知识表示;第4~6章讨论人工智能技术的主要应用,包括基于知识的系统、自动规划和配置
"《大模型核心技术与开发实践:基于Transformer、PyTorch及HuggingFace》系统地介绍大语言模型(LLM)的理论基础、实现方法及在多种场景中的应用实践。共分为12章,第1~3章介绍Transformer模型的基本架构与核心概念,包括编解码器的结构、自注意力机制、多头注意力的设计和工作原理;第4~6