本書共有19章，其中包括深度學習、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、語音識別、語音合成、計算機視覺、生成式AI、具身智能、自動駕駛等人工智能核心技術(shù)，還包括辛頓、李飛飛、鄧力等數(shù)十位人工智能領(lǐng)域領(lǐng)軍者的故事。通過本書，讀者可以了解完整的人工智能發(fā)展史，認清人工智能對當下和未來的影響。

本書共11章，內(nèi)容涵蓋MCP的演進歷程、技術(shù)實現(xiàn)、生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建、實戰(zhàn)應用及未來展望。第1章從歷史視角梳理AIAgent的發(fā)展脈絡，分析MCP崛起的必然性；第2章深入解析MCP的設計目標、相關(guān)概念，以及MCP技術(shù)實現(xiàn)中的架構(gòu)、組件與工作原理；第3章探討MCP生態(tài)系統(tǒng)的參與者、合作模式、發(fā)展策略、關(guān)鍵組成部分、和AIAge

本書以理論和實踐相結(jié)合的方式，深入淺出地介紹了人工智能的發(fā)展歷史、數(shù)據(jù)服務與管理、機器學習和深度學習、大模型應用和產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀。通過典型的項目應用，幫助學生理解人工智能技術(shù)的發(fā)展軌跡、原理和學習路徑，激發(fā)學生對人工智能的學習興趣。

本書共8章。第1章從多個維度分析大模型技術(shù)，幫助讀者理解其技術(shù)變革與應用的本質(zhì)，最后分析了大模型落地難點，讓讀者對大模型有全面認知。第2章梳理AI搜索從關(guān)鍵詞匹配到語義理解的發(fā)展路徑，并以LeptonSearch為例解析架構(gòu)及源碼等。第3章全面解析查詢理解、規(guī)劃執(zhí)行、答案內(nèi)容優(yōu)化以及答案緩存優(yōu)化等AI搜索的關(guān)鍵技術(shù)等。

全書共11章，分別為：人工智能安全概述、生成對抗網(wǎng)絡攻擊與防護、數(shù)據(jù)投毒攻擊與防護、對抗樣本攻擊與防護、后門攻擊與防護、隱私攻擊與防護、預訓練攻擊與防護、偽造攻擊與防護、人工智能模型的攻擊與防護、模型竊取與防護、大語言模型安全。

本書系統(tǒng)講解了大語言模型（LLM）應用開發(fā)的技術(shù)體系與實踐路徑，注重實戰(zhàn)，幫助讀者掌握以Python為主要開發(fā)語言的LLM應用開發(fā)技能。首先，從大語言模型的應用場景、核心技術(shù)和集成性開發(fā)框架切入，構(gòu)建清晰的技術(shù)認知體系。隨后，通過7個實戰(zhàn)案例，循序漸進地帶領(lǐng)讀者動手開發(fā)翻譯工具、通用的文檔檢索助手、糾錯型RAG應用、智

本書采用實戰(zhàn)教學的方式，系統(tǒng)介紹百度研發(fā)的大語言模型“文心一言”及其手機端應用程序“文小言”的知識和高效應用技巧。 全書共6章:第1章為快速入門，引領(lǐng)讀者了解文心一言的基本功能與操作:第2章為職場提效，展示文心一言在職場中的廣泛應用;第3章聚焦學習躍升，介紹如何利用文心一言助力知識獲取與學術(shù)論文寫作;第4章為生活助手

本書按照人工智能各技術(shù)流派分別進行講述，強調(diào)科學性、系統(tǒng)性、綜合性和實用性的統(tǒng)一。本書共分為9章，每章圍繞一個人工智能核心主題展開，逐步引導讀者深入了解AI的各個方面。首先概述人工智能研究內(nèi)容和各技術(shù)學派思想；然后介紹知識表示與推理方法，如知識圖譜關(guān)鍵技術(shù)；再對人工智能中的搜索技術(shù)原理進行講解；接著介紹機器學習的相關(guān)概

本書介紹了Spring6框架的特性和應用實踐，探討大模型技術(shù)和SpringAI的集成應用，涵蓋多模態(tài)、RAG、FunctionCalling、嵌入模型、向量數(shù)據(jù)庫、對話記憶和內(nèi)容審查等知識。

本書共12章，內(nèi)容涵蓋基礎理論、算法、模型評估、編程實踐等多個方面，可分為以下3個部分。第1部分(包括第1、2章)：介紹了機器學習的背景與基礎知識：第2部分（包括第3-8章)：討論了兒種常用的傳統(tǒng)機器學習算法，包括回歸算法、決策樹算法、支持向量機算法、貝葉斯算法、集成學習算法、聚類算法，還介紹了這些算法的應用：第3部分