本教材內(nèi)容涵蓋機器學習、深度學習與生成式AI三大核心領域，基于面向科學發(fā)現(xiàn)的人工智能平臺，采用任務驅(qū)動以及應用領域牽引的方式，展開理論實踐教學，深入淺出地解析當前最前沿的科學數(shù)據(jù)處理的人工智能技術。機器學習篇：從基礎到進階，探索監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習及強化學習的各種算法與應用場景。深度學習篇：深入神經(jīng)網(wǎng)絡的內(nèi)部機制，掌握

本書首先介紹了感知機、回歸模型等深度學習基礎模型算法，然后對自編碼器和生成對抗網(wǎng)絡等深度生成模型的原理進行了講解，結合不同的應用場景，對生成對抗網(wǎng)絡的各種改進模型及其特點進行了描述，最后介紹了深度偽造技術及其在換臉上的應用，以及深度偽造檢測技術的進展。

本書詳細介紹了如何通過百度AI工具“文心一言”和“文心一格”快速生成創(chuàng)意文案與繪畫作品。通過實際案例與操作指南，幫助讀者在短時間內(nèi)掌握AI創(chuàng)作技巧，實現(xiàn)文案與視覺設計的高效融合。

本書中首先詳細闡述了人工智能的基本概念、技術框架和關鍵算法，為理解智能系統(tǒng)奠定基石；其次，深入解析了大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理技術和挖掘方法，使讀者能夠全面掌握大數(shù)據(jù)的處理與分析能力。接著，書中對人工智能與大數(shù)據(jù)融合進行了詳細分析，并對融合發(fā)展的趨勢進行了闡述。此外，本書還重點探討了人工智能與大數(shù)據(jù)在物流領域、智能制造技術、智慧

本書中詳細介紹了智能時代的主要特征，強調(diào)數(shù)據(jù)在其中的核心地位，本書從數(shù)據(jù)的類型與來源入手，介紹了各種收集數(shù)據(jù)的方法以及面臨的挑戰(zhàn)，探討了數(shù)據(jù)存儲技術的發(fā)展，如何確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，并提供了挖掘數(shù)據(jù)價值的有效路徑。本書還展望了人工智能的未來之路，對其發(fā)展前景進行預測。旨在為讀者開啟智能時代的新征程提供了寶貴的見解和指引。

全書分三部分。第一部分涵蓋了基礎人工智能技術。第二部分聚焦信任維度，涵蓋了關于信任的哲學、實踐和技術觀點。第三部分介紹創(chuàng)建未來可信無人自主系統(tǒng)所必需的先進理念。

全書共五章，從人工智能引發(fā)的哲學焦慮，到技術應用帶來的倫理困境，再到元宇宙、腦機接口等未來科技所承載的哲學意義，逐步展開深入討論。書中既有對“人工智能為何讓人恐懼”這一問題的感性學與政治哲學分析，也探討了算法透明性、人工智能通用化的可能性，以及信息壁壘與數(shù)據(jù)歧視等現(xiàn)實問題。此外，本書特別通過《三體》“黑暗森林”理論，探

全書涵蓋了DeepSeek的基礎理論、核心功能與多場景應用，結合圖表、數(shù)據(jù)等可視化的方式，保姆級的注冊教程開始入門，重點講解提示詞的編寫技巧，模擬場景。

本書內(nèi)容主要包括：人工智能概述：介紹人工智能的基本概念、歷史沿革、研究領域和應用現(xiàn)狀；人工智能數(shù)學基礎：介紹人工智能中所需要的相關數(shù)學理論，包括概率論、統(tǒng)計學、線性代數(shù)、微積分等；人工智能算法及技術：介紹人工智能的經(jīng)典算法和技術，包括神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法、模糊邏輯、決策樹、支持向量機等；人工智能應用領域及應用案例：介紹人

本書內(nèi)容主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡泛化、逼近理論、表征理論、優(yōu)化理論、深度學習收斂性和正則化、集成理論，以及深度學習的最新發(fā)展。本書旨在使讀者理解和掌握深度學習的理論和相關原理。