人工智能已在多个行业得到成功应用，大模型的应用已成为突破性进展的重要驱动力，而在特定垂直领域，如医疗、法律、金融等，大模型微调面临独特的挑战和需求。本书致力于大型语言模型微调与应用的关键技术，探讨两个热门应用方向：大模型的知识专业性和时效性。剖析了垂直领域大模型训练的背景及意义，探讨大模型在垂直领域的迁移学习、应用部署

本书共12章，内容涵盖传统人工智能技术、现代人工智能技术以及近年来人工智能技术应用三大部分，旨在展示人工智能技术的发展历程。在传统人工智能技术部分，本书讨论了问题求解与搜索技术、归结推理、不确定性推理与专家系统，以及遗传算法、蚁群算法、鸟群算法和粒子群算法等经典算法。在现代人工智能技术部分，本书介绍了机器学习中的监督学

随着人工智能技术的发展，智能无人系统成为其中一个重要的研究领域。本书全面介绍智能无人系统的基本概念、主要类型、基础理论、关键技术以及主要应用。具体包括：智能无人系统的由来、智能无人系统感知、智能无人系统控制与决策、智能无人系统智能技术、空中智能无人系统、空间智能无人系统、地面智能无人系统、水中智能无人系统、医用智能无人

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，是新质生产力的突出代表。融合了人工智能等新兴技术的数字经济已成为引领经济社会发展的重要力量。本书梳理了陈晓红院士团队近年来在人工智能与数字经济领域的部分学术论文与理论文章，由理论研究、技术创新、经济发展、社会治理四篇组成，包括数字经济理论体系、两型工程管理理论与实践体系、

可信机器学习是机器学习的重要部分，是一门研究机器学习可信属性的学科。本书将可信机器学习的属性贯穿始终，全面系统地介绍可信机器学习的概念原则和技术方法。本书内容分六部分。第一部分详细阐述可信机器学习的框架、机器学习生命周期以及安全性相关概念；第二部分针对机器学习中的数据介绍数据偏差、数据隐私等相关概念和解决方法；第三部分

"随着人工智能和数字技术的飞速发展，深度学习已成为现代技术革新的核心驱动力之一。从语音识别到自动驾驶，深度学习的应用正在不断改变人们的生活方式。然而，深度学习技术的复杂性和广泛性，使得初学者和实践者在理解与应用这些技术时面临诸多挑战。因此，本书对深度学习的基本理论、核心技术及实际应用进行了系统梳理，旨在帮助读者全面掌握

"本书是一本全面深入的深度学习实践指导书，旨在为读者提供从基础概念到高级应用的系统性知识。本书第1章从基础开始，介绍了PyTorch工具，涵盖了数据的加载与预处理，以及基础网络构建和训练流程。第2章深入图像分类，探讨了CNN架构、数据增强技术，以及模型优化和部署策略。第3章转向创造性图像应用，包括风格迁移、DeepDr

"内容：该教材从智能计算简介、神经计算、模糊计算、进化计算、群智能计算、密母计算、免疫计算、量子计算、多目标智能计算以及新型智能计算这10大板块介绍智能计算。模块1智能计算简介：介绍人工智能的概念与历史、引出智能计算的人工智能的关系，介绍智能计算的分类，介绍智能计算相关应用领域。模块2神经计算：介绍生物神经系统的相关知

本书是面向智能制造相关专业的人工智能基础教材，全书共分9章，构成了基础理论与典型应用的完善体系，涵盖了简明数学基础、核心算法架构、典型应用案例。本书由智能制造专家与人工智能专家合作编写，既保证了知识体系上符合人工智能领域的科学性，又在具体知识点的展开上具有显著的智能制造领域应用目标导向，并配以智能制造领域相关典型案例。

本书主要从软件开发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体，包括其主要组件以及它们之间的连接方式，然后在各个单独的章节中深入探讨这些主要组件。对于具体介绍的章节，会在开始时讨论需求，接着介绍设计原则和示例服务/代码，并评估开源解决方案。通过阅读此书，读者将能够了解深度学习系统的工