本书研究的内容主要涉及图像聚类、图像超分辨率重建、图像语义分割等相关研究内容。在研究了相关前期工作的基础上,建立了多种图像智能解译和学习模型,提出了新的学习算法,并使用国际标准数据集对算法进行了测试。通过和相关算法进行对比,进一步验证了本书提出算法的有效性。本书内容全面,理论与实例分析相结合,可作为信息科学、计算机科学

本书是关于机器学习的一本入门教材，技术难度适中，旨在让读者了解数据科学家这个职业及其对企业发展的推动作用。全书分11章介绍了机器学习的基础知识和数据科学家最常用的算法，从机器学习的基本原理开始，介绍无监督学习、监督学习和强化学习的核心内容，并结合商业案例讲解诸如分类、回归、聚类等常见任务的应用场景。

本书首先理论介绍深入浅出，配以详细的公式推导，帮助读者更好地理解定理的来源和应用，避免了单纯的记忆。其次，本书涵盖了许多前沿内容，涉及近年来的研究成果与最新论文，确保读者获取到最具前瞻性的知识。在每个章节中，我们不仅讲解了基本概念和经典算法，还特别关注新兴方法，如基于采样的强化学习和元强化学习等。

本书先阐述了人工智能的基本概念、发展历程，让读者清晰把握其来龙去脉。接着深入讲解机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心技术，搭配丰富案例，助力理解复杂原理。同时，展示人工智能在医疗、交通、金融、教育等多领域的创新应用，拓宽读者视野。每章后设有思考与练习题，帮助巩固知识，培养解决实际问题的能力。

本书围绕“AI深入生活与工作的每一个角落”展开，分为10章。每章包含多个贴近实际的案例，帮助读者快速上手、灵活应用。第1章对AI及DeepSeek做了系统介绍；第2章详细讲解了编写提示词的“7个原则+6个模板+6个进阶公式+4个高级技巧”；3-10章的内容涵盖了职场办公提效、内容创作变现、斜杠副业运营、中小企业降本增效

本书分为四篇，层层递进展开知识图谱：基础篇(第1-2章)：从人工智能的定义、分类与发展历程切入，解析其与传统计算技术的本质差异，探讨从业者的伦理责任与法律法规，搭建认知框架，塑造正确的价值观。技术篇(第3-6章)：深入机器学习和深度学习的核心算法，详解卷积神经网络、循环神经网络、变换器等前沿模型，并结合自然语言处理与计

本书分为两个部分：人工智能和大数据处理技术。在人工智能部分，介绍了机器学习和深度学习的基本概念、模型和算法。书中进一步介绍了联邦学习的概念和模型，并在系统级别上介绍了知识图谱和专家系统的构建等。在大数据处理技术部分，重点介绍了大数据处理的相关算法和数据可视化技术。此外，还提供了一些相关算法和应用的案例。

本书共8章，内容包括：“认识智能体”“激活AI潜能的‘咒语’——提示词”“智能体开发的必备知识”“20分钟搭建我的第一个智能体”“电商营销智能体开发”“办公智能体开发”“教育智能体开发”“自媒体内容创作智能体开发”。

本教材主要面向高职院校学生的《人工智能通识》教材，也可面向政府部门、企事业单位、学校和社区的AI赋能培训。编者团队充分调研与分析高职院校不同专业的学生知识基础和专业特点，以通俗易懂、生动有趣的方式展开。从AI的起源、发展及基础概念入手，逐步深入讲解机器学习、深度学习等技术原理。大量篇幅介绍AI在医疗、农业、经济管理等多

"本书严格依照教育部高等学校大学计算机课程教学指导委员会编制的《大学计算机基础课程教学基本要求》进行编写，以计算思维为导向，在着重关注学生信息素养和计算思维能力培养的同时，紧密结合人工智能时代的发展需求，将人工智能相关知识与技能融入课程体系。​ 全书共分四个篇章11个章节，第一篇基础篇，介绍了计算机基础知