《机器学习从线性回归到大模型》以回归为主线，系统介绍统计学、机器学习与深度学习中最常用的分类与回归方法，力图在大数据与人工智能背景下，突破传统统计建模的局限，构建一个融合多学科视角的现代回归分析框架。全书覆盖线性回归、岭回归、Lasso、Logistic回归等经典线性模型，决策树、随机森林、GBDT、XGBoost等集

本书以AI技术的真实应用场景与价值成果为切入点，通过多维案例破除技术威胁论的认知迷雾，系统梳理AI在医疗、教育、职场、人际关系、家居等领域的正向社会价值，引导公众建立对AI的理性认知框架。作者指出，AI本质上是一种工具，与其他工具一样，其*终影响取决于使用者如何应用。AI对人类整体具有积极意义，它不仅是推动第四次工业革

本书以教育部高等学校教学指导委员会印发的《新时代大学计算机基础课程教学基本要求》和2024年11月全国高等院校计算机基础教育研究会发布的《人工智能通识课程体系规范》为指引，深入浅出地介绍新一代信息技术的基本理论体系，阐述大数据技术的概念与处理流程，介绍人工智能的关键技术及其在各行各业的应用。旨在培养学生理解和掌握新一代

本书是面向理工类专业的计算机基础课程教材，是学习计算机与人工智能的入门教材。全书以计算思维能力培养为出发点，以数据的表示、存储、处理、分析为主线，介绍系统平台原理、C语言程序设计、算法分析与数据结构基础，并从大数据的视角，介绍数据的组织管理和分析的基本方法，力求说明大数据与人工智能的关系。 本书共10章，主要内容包括：

本书不仅涵盖了计算机科学的核心概念、人工智能的发展历程和技术进步，还深入探讨了数据表示与计算机系统智能化、网络技术（如互联网和云计算）中人工智能的应用、大模型实践等内容。此外，本书还特别关注了AI跨行业应用及其伦理和社会影响，强调构建安全、透明且负责人的AI生态系统的重要性，为读者提供了一个深入理解人工智能技术及其广泛

本书从基础概念到实际应用，全面介绍了计算与人工智能的核心知识。 本书共9章，遵循理论为基、实践导向、前沿引领的编写理念。前4章构建了完整的计算机科学知识体系，为后续人工智能、大模型、具身智能技术的理解、机器学习、算法的应用奠定基础。后4章紧扣人工智能核心理论、前沿技术及应用。最后1章作为一个应用场景，以国产软件WPS为

本书立足职业教育与人工智能技术发展前沿，以生成式人工智能普及为背景，贯彻理实一体化理念，通过模块化项目实训，将人工智能核心技术转化为可操作任务，包括：你好，人工智能与人工智能对话人工智能在图像处理中的应用人工智能在音视频处理中的应用人工智能在办公中的应用五章，帮助学习者系统掌握技术逻辑、提升实操能力，培养适应智能时代需

本书是为非计算机类专业编写的一本实验教材。本书理论联系实际，内容由浅入深，循序渐进，实验类型包括验证型、设计型、综合型等，实验项目与王建书主编的《大学计算机与人工智能基础》紧密结合。 本书内容主要包括基于人工智能相关应用模型、WPSOfiice、Python语言基础等平台的操作实验。每个实验项目内容丰富，实用性和可操作

本书全面介绍人工智能的基本原理，以及相关研究领域的核心内容、最新进展与发展方向。本书深入讲解人工智能的核心技术，并以5个经典学习案例贯穿全书，涵盖计算机视觉和自然语言处理两大重要应用领域。 全书共6章，主要内容包括人工智能、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人。本书特别强调实践性，每个案例都结合实际

《PyTorch深度学习与大模型部署及微调》根据大多数软件公司对AI大模型开发程序员的标准要求，结合范例程序，针对零基础人群，讲述了从入门到能干活所必需掌握的知识点。《PyTorch深度学习与大模型部署及微调》内容涵盖了深度学习各种模型的知识点，包括Python和Pytorch的开发环境、神经网络预测技术、用卷积和残差