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第一章人工智能概述
人工智能概述
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●1.1无处不在的人工智能
无处不在的人工智能
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●1.2人工智能的定义
人工智能的定义
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●1.3人工智能的发展历史
人工智能的发展历史
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第二章搜索：从穷举之蛮到启发式之巧
搜索：从穷举之蛮到启发式之巧
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●2.1搜索案例与基本概念
搜索案例与基本概念
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●2.2盲目搜索与启发搜索
盲目搜索与启发搜索
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第三章机器学习探索之旅：从概念到实践
机器学习探索之旅：从概念到实践
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●3.1AI探索者的指南针——机器学习全景图
AI探索者的指南针——机器学习全景图
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●3.2智能的基石——从监督学习到强化学习
智能的基石——从监督学习到强化学习
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●3.3智能实战：监督学习艺术与实践
智能实战：监督学习艺术与实践
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●3.4智能实战：无监督学习艺术与实践
智能实战：无监督学习艺术与实践
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●3.5智能实战：强化学习艺术与实践
智能实战：强化学习艺术与实践
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第四章深度学习：从MCP到循环神经网络
深度学习：从MCP到循环神经网络
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●4.1深度学习概述
深度学习概述
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●4.2人工神经网络
人工神经网络
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●4.3典型深度学习网络结构
典型深度学习网络结构
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●4.4深度学习案例（一）
深度学习案例（一）
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●4.5深度学习案例（二）
深度学习案例（二）
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第五章大语言模型：从通用基座到垂域大模型
大语言模型：从通用基座到垂域大模型
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●5.1计算机是如何理解语言的
计算机是如何理解语言的
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●5.2大语言模型的定义和原理
大语言模型的定义和原理
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●5.3大语言模型的构建和演进
大语言模型的构建和演进
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●5.4大语言模型案例（一）
大语言模型案例（一）
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●5.5大语言模型案例（二）
大语言模型案例（二）
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第六章创造生成：从高斯混合模型到扩散模型
创造生成：从高斯混合模型到扩散模型
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●6.1高斯混合模型和生成对抗网络
高斯混合模型和生成对抗网络
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●6.2扩散模型
扩散模型
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●6.3图像生成案例（一）
图像生成案例（一）
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●6.4图像生成案例（二）
图像生成案例（二）
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第七章智能体：基于反馈的决策智能
智能体：基于反馈的决策智能
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●7.1智能体基本原理
智能体基本原理
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●7.2智能体应用案例
智能体应用案例
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●7.3苏格拉底教学智能体的构建
苏格拉底教学智能体的构建
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第八章人本型伦理：人工智能伦理与治理
人本型伦理：人工智能伦理与治理
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●8.1当工具成为伙伴，我们如何不重蹈覆辙？
当工具成为伙伴，我们如何不重蹈覆辙？
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●8.2当算法跨越文明边界，如何共绘伦理图谱？
当算法跨越文明边界，如何共绘伦理图谱？
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●8.3在黑箱与透明之间，如何编织信任之网？
在黑箱与透明之间，如何编织信任之网？