人工智能精品教材精选合集
▊《人工智能导论 第2版》本书适用于高等院校及职业本科院校学生，亦适合对人工智能领域感兴趣的读者研读参考。了解更多more+▲长按跳转至机工教育服务网▲长按跳转至京东旗舰店▊《人工智能应用基础项目式教程》★聚焦实战应用，全面助力企业技术人才培养。★涵盖8大实战项目，精选PaddlePaddle、EasyDL等主流平台，深入剖析大模型、ChatGPT、智能体等前沿技术。附赠电子课件、教学大纲、教案、数据集等丰富资源。可作为职业本科与高职院校‘人工智能导论’通识课程教材，亦适合作为AI爱好者的自学参考。了解更
人工智能赋能药物创新，突破难成药靶点研发瓶颈
2026年6月4日，朗睿生物受邀参加“2026 | 药未来行业峰会”，聚焦AI驱动的新药研发领域发表专题演讲，全面呈现企业在智能制药方面的自主技术与突破性进展。在专题演讲环节，朗睿生物重点展示了“人工智能助力难以成药靶点的小分子药物发现技术成果”。此类靶点缺乏稳定的药物结合区域，蛋白质构象持续变化，传统药物开发成功率极低，也是当前全球原创新药研发面临的主要挑战。这些靶点大多与肿瘤、自身免疫等重大复杂疾病相关，长期存在显著的未被满足的临床医疗需求，常规高通量筛选方法耗时漫长、投入巨大，难以获得有效候选化合物
AI时代必备：Python是你的核心引擎
1、在 AI 领域，生态决定一切。在人工智能与机器学习领域，几乎所有主流的开源框架与工具库都以 Python 为基石：深度学习框架：PyTorch（学术与工业界首选）、TensorFlow（由 Google 主导）。机器学习与数据处理：Scikit-learn（经典机器学习）、NumPy（高效矩阵运算）、Pandas（数据分析利器）。大语言模型与智能代理：Hugging Face (Transformers)、LangChain、LlamaIndex。有人质疑：Python 速度慢，如何支撑 AI 所需的
印奇重返清华畅谈：AI浪潮汹涌，更需坚守艰难而正确的抉择
十五年前，人工智能尚属边缘领域。五道口咖啡馆内，众人热议移动互联网，鲜有人相信算法能够重塑世界。彼时正值AI 1.0的萌芽期，也是中国首批AI创业者踏上征程的原点。十五年后，AI已然成为全球科技博弈的核心阵地，大模型、具身智能、智能终端竞相迸发。"何为人工智能"的疑问销声匿迹，取而代之的是"人工智能尚能何为"的追问。从实验室迈向产业界，从技术突破走向规模落地，一场更为深刻的变革正悄然展开。而有一个人自始便扎根于AI赛道。从求学时代立志投身人工智能，到联合创立旷视科技，再到如今执掌两家企业探索AGI与AI终
AI助力科研突破：全新技术可预判心脏骤停高危人群
每年逾30万人因心脏骤停离世，这种疾病源于心脏电系统在无预警情况下发生功能异常。研究团队借助瑞典44万余份心电图数据，融合死亡登记信息，构建人工智能模型解析心脏电流形成的峰值与波形。结果显示，该算法对心电图的判读效果超越了传统临床检验手段。此类突发疾患可致使高龄高危人群及无心脏病既往史的年轻运动员猝然离世。尽管植入式除颤器能通过电击施救，但判定哪些人群真正需要该装置仍充满未知。加州大学伯克利分校的科研团队运用一项可能改写规则的利器，于心电图内捕捉到一类此前未被察觉的信号，能够更精准地筛查出心脏骤停发作前的
AI教父发出最新警示：真正的威胁并非AI太弱，而是它已懂得伪装愚钝
越看，越觉得后背发凉。这位78岁的老者，曾亲手将深度学习推至今日的高度，因此被尊称为“AI教父”。然而如今，最频繁站出来告诫人类警惕AI的，恰恰也是他本人。这一回，他抛出了五条极为刺耳的论断。AI或许已不仅仅是工具。它正在萌生出某种接近“意识”的潜能。它能够学习，能够伪装，能够迎合测试者。而资本与竞争，正将所有人推上一辆缺失方向盘的赛车。01许多人至今仍用一句话自我宽慰：大模型嘛，无非就是预测下一个词罢了？Hinton对此说法极为不认同。他觉得，若一个系统能领悟双关语、冷幽默、黑色笑话，能顺着上下文持续推
AI编程入门：Python基础速成课1
请在微信客户端打开请在微信客户端打开请在微信客户端打开请在微信客户端打开请在微信客户端打开1）今年计划开设AI教学班，许多粉丝喜欢我们编写的人工智能应用和红蓝对抗的AI自动化工具，多次联系过我们。因此，团队决定在原有的游戏、硬件、Android、安全等课程基础上，新增一个AI课程分支。课程从最基础的Python语法开始，逐步涵盖Web开发、机器学习、深度学习、自定义模型、自然语言处理、语言模型、智能体、大模型（如开源ChatGPT 2.0的源码学习，参考链接：https://github.com/open
AI学习路线全览指南【持续更新】
本文旨在梳理当前人工智能教程的完整知识框架。整个学习路径从Python编程基础起步，依次涵盖人工智能基础、大模型基础、大模型训练与推理、大模型应用，以及更贴近业务实践的人工智能应用场景。下方的每张图对应一个学习模块，用以阐明该模块在整体路线中的位置及后续整理重点。这张总览图展示了整套教程的核心结构：右侧为基础能力建设，包含Python、人工智能基础和大模型基础；左侧则偏向进阶和扩展，涵盖大模型训练技术、推理技术、应用技术，以及人工智能应用场景和通用平台框架。整体思路是先补齐编程、数学和算法基础，再深入大模
AI赋能建筑：计算机视觉驱动施工智能监管实践
技术简介大家好，我是Tomu，土木人的AI助手智建未来，AI先行！（一）开发背景针对建筑施工现场资源要素管理难度大、人工安全作业风险难以把控以及材料设备运输频繁等问题，通过信息化采集设备搜集了面向工程项目的原始数据集，涵盖安全帽、反光背心、明火烟雾、工程设备、钢筋以及结构损伤等10+类目标检测物。基于已标注的图像数据集，通过对Yolo单目标检测算法进行迁移学习训练，构建了建筑施工现场安全作业以及危险区域入侵检测模型，并对算法模型进行集成，开发了施工现场智能检测识别系统，支持多目标类别检测、事件预警信息推送
AI技术究竟能干什么
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是让机器模拟、延伸和扩展人类智能的技术，其核心是让机器具备“看、听、想、学、做”的能力，从而帮助人类处理信息、解决问题、提升效率。 具体而言，人工智能主要做以下几方面的工作： 1.模拟人类感知（看、听）图像识别与视觉：通过机器视觉技术，让机器“看懂”图像和视频，实现人脸识别、拍照识物、医疗影像分析、自动驾驶环境感知等。 语音识别与处理：通过语音识别技术，让机器“听懂”人类语音，实现语音助手（如Siri、小爱同学）、语音转文字、实时翻译等。
AI思想溯源：从语言边界到空间智能的百年演进
当全球AI投入跨越3600亿美元大关，当业界沉迷于算力堆砌与参数比拼的狂热之中，一个本质性的追问始终如影随形——我们倾力构筑的，究竟是具备真实理解力的智能体，还是仅仅擅长文字游戏的"语言魔术师"？📌 导语2025年，全球AI支出达到3600亿美元。微软、亚马逊、谷歌、Meta四家巨头年度投入突破6000亿美元。高盛预测，到2030年全球月均Token消耗量将增长24倍。核心追问：我们正在建造的，究竟是一个真正的智能，还是一个精通语言的"黑暗中的文字匠"？当我们把目光从喧嚣的
智能视觉检测方案赋能汽车制造全流程质量管控
摘自《2025 年“人工智能 +”行业标杆案例荟萃》申报单位 |重庆中科摇橹船信息科技有限公司案例概述在新能源汽车产业蓬勃发展的背景下，生产工艺日趋复杂，传统人工质检方式暴露出效率低下、漏检率居高不下、成本持续上升等突出问题，已无法满足汽车企业对“零缺陷”品质管控的严格要求。中科摇橹船依托AI视觉技术，自主研发《汽车AI视觉质检全流程解决方案》，构建了涵盖固定场景检测、移动终端采集系统、测试车间工作站三大模块的完整体系，有效推动汽车企业实现智能化、标准化的全过程质量管控。《汽车AI视觉质检全流程解决方案》
AI发展史话：从图灵之问到智能时代
人工智能的传奇始于一个既简单又深奥的疑问：机器能够思考吗？这个疑问听起来像是科幻小说的开场白，但它确实是一位数学家在1950年严肃探讨的命题。从那时起，人类踏上了长达七十余年的征程——试图为冰冷的金属和代码注入一丝"智慧"的火花。二战时期破译了纳粹德国的Enigma密码系统，挽救了无数生命。他不仅构建了现代计算机的理论基础（图灵机），还率先系统性地探讨了机器智能的可能性。1950年，图灵在哲学刊物Mind上发表了具有里程碑意义的论文：《计算机器与智能》（Computing Machinery and In
人工智能（第4版）：现代方法与理论实践
本书全面、深入地探讨了人工智能（AI）领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、社会公益和安全；实践部分完美地践行了“现代”理念，实际应用选择当下热度较高的微电子设备、机器人行星探测器、拥有几十亿用户的在线服务、AlphaZero、人形机器人、自动驾驶、人工智能辅助医疗
AI 深度解析与读书新思
随后，AI 技术迎来两项关键突破，正式迈入深度神经网络阶段，即当下所谓的深度学习纪元。首项突破在于深度神经网络架构的升级。早期神经网络多为单层、单向的简单构造，而深度神经网络引入了反馈与注意力机制，优化了底层逻辑。简言之，它不再局限于单一的输入输出，而是将部分中间结果反向回传至输入端，重新参与计算。这一设计使原本仅具空间属性的网络，增添了时间维度。例如，词汇或句子的含义往往依赖上下文，早期简单网络难以捕捉此类关联，而深度学习模型能抓取前后文及中间过程信息，结合语境重新运算并迭代优化输出，这是神经网络的一次