本书系统梳理了人工智能的发展历史、基础理论、核心技术与前沿应用。全书共9章, 从人工智能的起源与发展脉络讲起, 逐步展开对现代人工智能技术的系统阐述, 涵盖了神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、Transformer网络、生成式学习网络以及以GPT为代表的大规模预训练模型等关键技术。 各章不仅详细讲解了相关技术的基本原理与架构, 还结合最新的技术进展和应用场景进行了深入分析, 展示了人工智能技术在自然语言处理、计算机视觉、图像生成等多个领域的广泛应用。
本书适合作为高年级本科生和研究生的通识教材, 也可供相关领域从业者、科研人员以及企业工作人员参考。

本书依托团队在人工智能领域的深厚研究积累和丰富教学经验， 既系统梳理了人工智能领域的核心理论, 又深入探讨了前沿技术与实际应用的结合。通过丰富的案例分析与实践操作, 本书不仅能够帮助读者牢固掌握基础知识, 更鼓励他们在实践中培养解决实际问题的能力, 真正实现理论与应用的双向提升。
本书的主要特点包括：
(1) 通识性强, 广泛适用。本书采用简明易懂的语言, 系统介绍了人工智能的基础理论与核心技术, 避免使用过于复杂的数学公式, 使本科生、研究生以及从业者都能够轻松理解和快速掌握相关概念。书中详细阐述了机器学习、深度学习、神经网络等关键技术, 并通过具体案例帮助读者理解其应用场景。

(2) 立足先进技术, 洞见未来。本书紧跟人工智能领域的最新进展, 深入分析了人工智能技术在各行业的应用现状与未来趋势。通过对Transformer模型等大规模预训练模型、扩散模型等生成式模型， 以及强化学习等前沿技术的解析, 结合具体的行业案例, 帮助读者了解人工智能在医疗、金融、教育等领域的应用前景和挑战。
(3) 理论与实践并重, 强化应用导向。本书不仅深入探讨了人工智能的核心基础理论, 如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、图神经网络（GNN）等, 还结合丰富的实际应用案例, 涉足了图像识别、自然语言处理等多个前沿领域。书中给出了详细的代码示例与项目实操, 帮助读者将理论知识转化为实际问题的解决方案, 提升读者的创新思维和实践能力, 做到理论与实践的有机结合。

(4) 紧密结合行业发展需求和趋势。本书充分反映了人工智能领域的最新技术进展, 详细介绍了各类基础模型及其实际应用, 涵盖了多模态学习、深度强化学习、生物医学、遥感等多个前沿领域。本书提供丰富的实用案例和操作技巧, 可帮助读者深入理解这些前沿技术并灵活应用。同时, 本书还对下一代人工智能技术的发展趋势进行了前瞻性分析, 帮助读者洞察技术的演进方向, 为未来的学术研究或行业应用奠定坚实的基础。