本書是一本專為編程愛好者和專業(yè)人士設(shè)計的實用指南。全書共分為十個章節(jié)，系統(tǒng)地介紹了人工智能在編程領(lǐng)域的應(yīng)用，特別是AI輔助編程工具如何簡化編程學(xué)習(xí)過程和提升編程能力。第一章從AI輔助編程工具的基本概念入手，為讀者揭開AI編程的神秘面紗。隨后，書中深入探討了GitHubCopilot等前沿工具，這些工具能夠通過智能代碼補

本書系基于中國工程院重大咨詢研究項目“中國人工智能2.0發(fā)展戰(zhàn)略研究（第二期）”撰寫而成，匯集了十余位院士以及上百位專家的智慧和心血。本書在一期項目的基礎(chǔ)上，更加著眼于通用人工智能重大理論問題研究，系統(tǒng)地梳理了人工智能最新基礎(chǔ)研究進(jìn)展和應(yīng)用情況，從大數(shù)據(jù)智能、群體智能、跨媒體智能、混合增強智能、自主無人系統(tǒng)等五個智能方

本書分為AI剛來到、AI天天見、AI工作忙、AI在成長四個大章節(jié)進(jìn)行闡述，在第一章節(jié)中介紹了人工智能的基礎(chǔ)概念以及相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域。在后面兩個章節(jié)中對當(dāng)代社會上運用到的人工智能進(jìn)行了更加全面地細(xì)致地介紹。最后一章突出了人工智能的發(fā)展方向，介紹了自動駕駛和健康監(jiān)測這些當(dāng)下最火的人工智能衍生產(chǎn)品，讓廣大讀者都能感受到人工智能的

本書主要內(nèi)容涵蓋人工智能概述、機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)、自然語言處理、計算機視覺、強化學(xué)習(xí)與實踐、人工智能倫理與法律、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用等方面，旨在全面而深入地探討人工智能的核心理論及其在各個領(lǐng)域內(nèi)的廣泛應(yīng)用，幫助讀者全面掌握人工智能的理論知識和應(yīng)用技能，為未來的學(xué)習(xí)和工作打下堅實的基

《人工智能的多視角審視》一書共分六章。第一章是有關(guān)人工智能的三個問題，分三節(jié)依次探討智能、人類智能、人工智能的內(nèi)涵以及為什么要對人工智能進(jìn)行反思和如何對人工智能進(jìn)行反思。第二章是人工智能與心理學(xué)，分三節(jié)依次剖析心理學(xué)對人工智能的促進(jìn)、人工智能對心理學(xué)的促進(jìn)和進(jìn)一步增進(jìn)人工智能與心理學(xué)良性互動的建議。第三章是人工智能與教

本書旨在為讀者提供一個全面理解計算機網(wǎng)絡(luò)、人工智能及其安全性的平臺。本書不僅深入探討了技術(shù)的基礎(chǔ)理論，還關(guān)注了它們的最新進(jìn)展和未來趨勢。首先，緒論部分奠定了整個話題的基礎(chǔ)，涵蓋了計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能理論和網(wǎng)絡(luò)安全的概覽。其次，專注于人工智能技術(shù)的各個方面，從邏輯推理到自然語言處理，再到專家系統(tǒng)的構(gòu)建。再次，詳細(xì)解析

本書闡述了邊緣智能的科學(xué)問題、基本原理、核心技術(shù)、落地方案及產(chǎn)業(yè)價值，全面介紹了人工智能服務(wù)應(yīng)如何釋放到數(shù)據(jù)源附近的網(wǎng)絡(luò)邊緣，并指出人工智能和邊緣計算結(jié)合的巨大市場潛力。內(nèi)容包括邊緣智能的發(fā)展背景、應(yīng)用場景、以及一系列邊緣智能與云邊端協(xié)同、機器學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈等技術(shù)共同部署應(yīng)用的核心技術(shù)點與架構(gòu)方案。此

本書聚焦于大模型技術(shù)在企業(yè)中的實際應(yīng)用，幫助讀者應(yīng)用大模型為企業(yè)降本增效。全書共6章：初識大模型、大模型產(chǎn)品生態(tài)圈、大模型的技術(shù)原理、企業(yè)如何部署和應(yīng)用大模型、企業(yè)大模型項目的實施方法、大模型企業(yè)應(yīng)用實踐。本書提供了詳細(xì)的大模型選型和建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)，旨在為企業(yè)提供一份清晰的大模型建設(shè)指南，幫助讀者了解如何建設(shè)、部署和應(yīng)用大模

本書在介紹機器學(xué)習(xí)和通信輻射源個體識別的基本概念與研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，用機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最新的理論成果去解決通信輻射源個體識別存在的具體問題，系統(tǒng)闡述了流形學(xué)習(xí)、稀疏表示、深度學(xué)習(xí)、淺層學(xué)習(xí)等機器學(xué)習(xí)方法在通信輻射源個體識別中應(yīng)用的最新研究成果。

本書聚焦人工智能迅速發(fā)展及廣泛應(yīng)用背景下的深度學(xué)習(xí)主題，內(nèi)容以數(shù)學(xué)優(yōu)化(線性回歸和邏輯回歸)為起點，延申到單神經(jīng)元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，依次介紹全連接網(wǎng)絡(luò)、卷積網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)網(wǎng)絡(luò)，并給出應(yīng)用實例。全書內(nèi)容闡述以“簡中求道”為核心思想，遵循由數(shù)理到網(wǎng)絡(luò)、由簡單網(wǎng)絡(luò)到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、由理論到實踐的路線，引導(dǎo)讀者循序漸進(jìn)地掌握深度學(xué)習(xí)的核心技術(shù)。