本書以TensorFlow2深度學習的常用技術講解與真實案例實戰(zhàn)相結合的方式，深入淺出地介紹使用TensorFlow2實現(xiàn)深度學習的知識內容。全書共有8個項目，分為基礎部分和實戰(zhàn)部分�；�礎部分包括深度學習概述、TensorFlow2快速入門、深度神經網絡原理及實現(xiàn)。實戰(zhàn)部分包括5個真實案例，分別為基于CNN的彩色圖像分

隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，大語言模型（如DeepSeek）已經在多個行業(yè)中展現(xiàn)出巨大的潛力，成為推動這些行業(yè)數(shù)字化轉型的重要力量。本書通過7個項目、17項任務的實戰(zhàn)講解，全面介紹人工智能和大語言模型的核心技術與實際應用，重點圍繞DeepSeek的使用和實踐，幫助讀者深入理解人工智能技術及其在實際工作中的應用。本書內容

AI的發(fā)展已經跨越多個重要階段，且應用形態(tài)仍在不斷演變。本書綜合了作者及其團隊近年來圍繞AI實現(xiàn)的項目，展開關于人工智能與人的關系的探討。從自然語言處理、計算機視覺、強化學習等基礎技術入手，講述其原理、應用及未來展望；接著呈現(xiàn)AI在數(shù)學競賽、股市、游戲等多個領域的實踐案例及面臨的問題；還深入思考了AI與人類發(fā)展、航天的

人工智能（ArtificialIntelligence，AI）技術正在重塑社會、經濟和人類生活的方方面面。然而，公眾對AI的認知仍存在顯著差異：一方面，技術從業(yè)者深耕專業(yè)領域，卻缺乏對AI倫理和社會影響的系統(tǒng)性理解；另一方面，普通學習者往往被復雜的數(shù)學公式和代碼所勸退，難以掌握AI的基本原理與應用邏輯。因此，編寫一本面

要想高效地利用AI，關鍵在于我們如何提問。本書首先介紹提示詞的設計技巧，然后系統(tǒng)地介紹了20種向AI提問的有效方法，最后介紹提問方法的組合運用以便解決復雜問題�！睹攵瓵I提問：讓人工智能成為你的效率神器（第2版）》緊扣工作、學習和生活，在介紹提問方法時，通過對比讓讀者直觀感受不同提問方法的效果，并結合實例展示AI在不同

本書是展示如何用自然語言通過氛圍編程工具搭配大模型生成代碼解決真實問題的實用指南。書中提供9個實戰(zhàn)項目作為入門講解和檢驗實驗，幫助讀者選擇合適的氛圍編程工具與大模型組合。全書分5部分：第一部分介紹氛圍編程基礎理論和指導原則；第二部分通過智能體實現(xiàn)、數(shù)據可視化和Excel數(shù)據分析這3個應用場景，展示扣子、DeepSeek

大模型是人工智能的前沿技術，本書詳細闡述了以DeepSeek為代表的大模型的相關知識，旨在幫助讀者認識大模型，了解大模型，熟練使用大模型，從而利用大模型提升學習和工作的效率。全書共13章，內容包括人工智能概述、大模型：人工智能的前沿、DeepSeek大模型的應用場景、大模型工具、本地部署大模型、智能體、AIGC的概念與

本書聚焦人工智能科學應用中的感知與博弈技術，以結構熵為核心，深入探討其在感知與博弈理論中的定義、應用任務及實例。書中詳細闡述了結構熵基礎，包括香農熵、圖結構熵等概念，以及圖結構方法、表示學習等基礎模型與應用技術。通過對傳統(tǒng)簡單圖和復雜圖結構熵理論的研究，展現(xiàn)了結構熵在圖數(shù)據分析中的重要作用。書中還介紹了基于結構熵的感知

多視圖深度學習是人工智能和機器學習領域的一個重要研究方向，在計算機視覺、自然語言處理和數(shù)據挖掘等領域廣泛應用。其核心在于探索如何利用深度學習模型，從多視角或多模態(tài)數(shù)據中提取有效信息，最終實現(xiàn)信息的融合與增強。本書內容涵蓋部分傳統(tǒng)多視圖學習方法，以及當前主流的多視圖特征學習與深度表示學習方法。全書共10章，分為3個部分：

本書面向高等職業(yè)院校的在校學生，是學生了解和學習人工智能相關知識的基礎。本書立足于人工智能時代的前沿，注重培養(yǎng)讀者的人工智能思維方式，拓寬知識視野，而非局限于某些技術細節(jié)的深度講解。本書從基礎知識開始，內容講解由淺入深、循序漸進，可幫助讀者厘清人工智能的核心技術和發(fā)展趨勢。本書包含9個項目，系統(tǒng)、全面地介紹了人工智能的