本书主要内容包括：知识图谱基础、知识图谱实践、知识图谱前沿，共三篇。具体内容包括：知识图谱概述、知识图谱表示、知识图谱存储、知识图谱构建、知识图谱推理、知识图谱融合等。

本书共分为7章，主要内容包括：人工智能基础、人工智能生态与应用、大模型、常用AIGC工具及应用、人工智能在办公中的应用、人工智能伦理、人工智能编程语言和开发平台。本书紧扣通识课程核心理念，从人工智能的基本理论到关键技术，构建起系统的知识框架；通过AIGC工具及人工智能在办公中的应用，提升读者的实际操作能力；通过探讨人工

本书以零基础读者为核心，系统、全面地讲解了人工智能的基础知识、应用场景及工具使用等内容，引领读者在认知与实践层面理解人工智能，为后续深入研究与多元应用奠定基础。本书采用“概念原理+工具应用+价值思考”的结构进行讲解。本书共9章，包括AI认知基础模块（认识人工智能和人工智能工作原理）；核心应用模块（大语言模型及提示词工程

本书通过系统而全面的介绍，帮助读者深入理解和掌握图机器学习的基本原理、方法和技术；同时，通过丰富的案例和实践经验，展示了图机器学习在各个领域的应用价值和广阔前景。 本书基于斯坦福大学图机器学习CS224W课程的内容编写，结合作者自身和团队学生在图机器学习中的痛点和实践经验，重新梳理知识脉络，重点介绍图机器学习的相关知识

本书以人工智能基础理论为基石，以“认知—技术—应用—素养”为主线脉络，采用由浅入深、循序渐进的编排方式，构建系统的学习体系。 本书共分为四大学习模块，人工智能认知基础模块包括“探索启蒙一智能新纪元的奥秘”学习主题，带领学生了解人工智能的起源与发展；人工智能技术支撑模块包括“理论洞见——人工智能的根基”与“技术前沿——人

在数字化时代，随着大数据、深度学习、自然语言处理等关键技术的飞速发展，生成式人工智能已经从概念走向现实，深刻地改变着人们的生产生活方式。本书以人工智能生成内容（AIGC）为核心，系统地讲解生成式人工智能在各个领域的具体应用，共分为10章，分别是AI与AIGC概述、AIGC工具应用基础、AIGC文案创作、AIGC图像创作

本书旨在提高读者的人工智能通识素养水平，增强个体在智能时代的适应力与创造力。本书系统构建从人工智能基础理论到前沿应用的完整知识体系，以任务式教学为特色，包括五大项目、14个典型任务，核心内容涵盖人工智能基本概念与平台工具、典型的机器学习算法与应用、深度学习与计算机视觉技术的应用、自然语言处理与语音处理技术应用、AIGC

本书全面、系统地介绍人工智能基础与AIGC应用相关理论与实践。全书共11个模块，分别为初识人工智能、初涉AI大模型、认知AIGC、领会AIGC提示词、AIGC助力在线搜索与文本生成、AIGC助力数据分析与图表绘制、AIGC助力PPT制作与图形生成、AIGC助力图像生成与创意设计、AIGC助力音视频生成与动画制作、AIG

本书是《从零构建大模型》一书的配套习题，旨在通过多种练习和自我评估方式，帮助读者巩固和深化对大语言模型构建过程的理解。书中内容围绕《从零构建大模型》一书的结构展开，覆盖代码和主要概念问题、批判性思维练习、单项选择题以及答案解析等内容。建议读者在阅读《从零构建大模型》一书之前、之后以及复习阶段使用本书，通过重复学习的方式

本书以DeepSeek全栈技术体系为核心，系统解析从底层核心算法到上层产业落地的完整链条。主要内容包括：第1章剖析多层注意力机制的技术突破及与传统Transformer的性能对比，结合分布式训练优化、推理加速方案及开源工具链。第2章深入硬件基础设施，探讨GPU/CPU协同计算、新型存储网络技术及散热方案，结合HBM内存