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本書的內(nèi)容主要包含人工智能概述、大模型與人工智能、人工智能與創(chuàng)意、智能文檔處理、智能數(shù)據(jù)處理與分析、人工智能生態(tài)與應用、人工智能理論基礎、人工智能倫理與法律等。

本書介紹人工智能的基礎知識和實踐方法，包括人工智能概述、機器學習概述、KNN分類算法、Kmeans聚類算法、回歸算法、決策樹算法、深度學習、計算機視覺、自然語言處理和人工智能前沿技術等內(nèi)容，并設計大量應用案例對算法進行解析。

本書將人工智能賦能國家治理設置于經(jīng)濟轉型、社會變革以及政府治理的宏觀視野中，分別從數(shù)據(jù)驅動時代背景演進、國內(nèi)外經(jīng)驗介評、邏輯基礎、法治政府、公正司法、社會治理等層面對數(shù)人工智能賦能國家治理何以可能與如何可能展開研究，重點圍繞數(shù)據(jù)權屬、法治政府、公正司法和社會治理等領域展開，對于人工智能運用所產(chǎn)生的積極影響、成熟做法、典

2024世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議于2024年7月47日在上海成功舉辦。大會聚焦以共商促共享以善治促善智主題，堅持科技風向標、應用展示臺、產(chǎn)業(yè)加速器、治理議事廳定位，按照會議論壇、展覽展示、評獎賽事、智能體驗四個板塊設計,聚焦人工智能領域前沿技術、產(chǎn)業(yè)動向、向善治理等全球人工智能行業(yè)普遍關心的領域，深

本書是面向高等院校計算機相關專業(yè)的機器學習教材。全書以機器學習應用程序的開發(fā)流程為主線，詳細介紹數(shù)據(jù)預處理和多種算法模型的概念與原理；以Python和Spark為落地工具，使讀者在實踐中掌握項目代碼編寫、調(diào)試和分析的技能。本書最后兩章是兩個實戰(zhàn)項目，舉例講解機器學習的工程應用。本書內(nèi)容豐富、結構清晰、語言流暢、案例充實

教材內(nèi)容括人工智能概述；視覺、語音、自然語言處理等方面的通用技術；機器學習與深度學習；人工智能典型應用場景；人工智能與職業(yè)發(fā)展；生成式人工智能的技術與應用；人工智能法律與倫理。在內(nèi)容的選取上，突出人工智能主流技術、熱點問題和典型案例，覆蓋了目前市場上常見的人工智能技術及應用。教材除了涵蓋人工智能概念及發(fā)展史、機器學習與

Agent（智能體）是大模型落地的重要方向，是AI技術的下一個風口。為了讓更多非技術出身的人能夠通俗地理解Agent，并零門檻利用Agent開發(fā)平臺設計自己的Agent，我們撰寫了本書。本書分為入門篇、工具篇、實戰(zhàn)篇。入門篇介紹了Agent的概念、發(fā)展、與Prompt和Copilot的區(qū)別，Agent對個人和企業(yè)的價值

本書從人工智能的產(chǎn)業(yè)概況切入，配以豐富的圖片，系統(tǒng)介紹人工智能的發(fā)展概況、技術基礎和編程基礎等實用內(nèi)容�；�于六個項目六個主題六個步驟，采用六六六教學法，講解人工智能在語音識別、語音交互、語義理解、知識圖譜、機器視覺、深度學習方面的項目應用案例。通過對本書的學習，讀者可以在短時間內(nèi)全面、系統(tǒng)地了解開發(fā)人工智能應用的基本方

本書針對深度學習技術，描述了深度學習的基本理論，以及在相關領域中的應用和最新成果。本書主要介紹了隱藏變量的深度密度模型和基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習模型，并對其在漢字手寫體識別和中文文本手寫體識別、自然語言處理、海洋數(shù)據(jù)分析等領域的應用進行介紹。本書適合計算機科學與技術、統(tǒng)計學、電子信息工程等專業(yè)的高年級學生和對深度學習