本书从ChatGPT原理和提示工程的基本概念讲起，重点介绍了提示工程的各种技巧，不仅通 过实例生动地展示了如何运用这些技巧，还深度解析了各种技巧的使用场景及其潜在局限性。 进一步地，本书结合多个行业背景，系统地阐述了ChatGPT和提示工程的具体应用，帮助读者不 仅从理论上掌握提示工程，而且深化对ChatGPT在

本书内容主要包括：人工智能概论，知识表示与知识图谱，机器学习，人工神经网络与深度学习，智能识别(图像识别、计算机视觉、模式识别、语音识别)，计算机视觉与语音处理，自然语言理解，专家系统，智能体与智能机器人，Python语言与人工智能。

本书介绍了智能语音技术的基础知识、原理、方法和应用。全书共9个项目，包括23个任务单元。绪论部分介绍了智能语音基础、产业技术、产业应用、产业人才现状；项目一介绍了语音信号的采集，音频读取与波形绘制，音频参数的转换实践任务；项目二介绍了语音信号的分帧，语音信号的时域特征提取，语音信号的端点检测，语音信号的基音周期估计实践

本书引领读者以历史眼光来审视人工智能的发展，从人类最初对智能的幻想出发，通过一些关键的技术、应用的突破和重要事件的表述，讲解人工智能的兴衰、优势和不足，以及一些基本规则。

本书介绍了人工智能的基本原理和开源硬件的工作原理，以及两者在项目中的应用可能性。书中深入探讨了几种经典的人工智能算法，包括回归算法、贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法和神经网络算法等。软件部分可使用Mind+图形化编程软件和Python编程语言，硬件部分使用行空板作为主控器，配合开源硬件模块，结合实例和项目，

全书共6章，依次对人工智能的基础知识、发展现状、研究热点、技术支撑等方面进行简明通俗的阐述。本书包含大量人工智能应用案例，涉及安防、金融、医疗、农业、交通、教育、零售、娱乐、物联网等领域，并结合人工智能发展背景及应用场景，介绍人工智能给各行业带来的重大变革，分析人工智能在各行业的发展现状，为广大读者了解人工智能、学习人

本书首先介绍了人工智能的基本概念与应用现状；其次阐述了经典机器学习理论与实践的相关内容，包含基础知识、人工智能的开发工具以及一系列机器学习分类、聚类和回归等算法；最后介绍了深度学习的相关理论，包括深度学习的基本概念、卷积神经网络、循环神经网络以及部分强化学习的经典方法。本书在介绍人工智能相关理论知识的同时，还介绍了部分

全书分为7个章节。第1章绪论，梳理了人工智能不同技术流派的特点、深度学习的发展及前沿技术；第2章介绍相关预备知识，包括线性代数、概率论、优化理论以及机器学习的基础知识；第3章从前馈神经网络的基础模型——感知器出发，介绍前馈神经网络的基本结构以及涉及的激活函数、梯度下降、反向传播等内容；第4章，介绍深度模型的优化问题，讨

本书总体目标是介绍智能群体博弈对抗与合作理论的现状、发展趋势以及重要应用，为读者在人工智能、演化博弈、集群系统等领域中开展跨学科研究和技术开发提供理论参考。全书共分9章，特色内容包括演化博弈基础理论概述、任务分配问题、懒惰个体对任务分配博弈动力学的影响、孤立者对群体公共品博弈动力学的影响、惩罚者对群体博弈动力学的影响、

本书先概述生成式人工智能所涉及的技术和工具，帮助你了解如何训练模型以生成新数据；接着展示如何用ChatGPT提高营销、科研和软件开发等相关工作的生产力和创造力；随后介绍如何通过改进提示设计从与ChatGPT的交互中获得好的效果，以及如何在企业级场景中使用OpenAI模型。 通过阅读本书，你可以了解生成式人工智能的相关概