本书分为“人工智能”和“大数据”两部分，主要研究了人工智能与大数据技术在现代社会中的应用，介绍了人工智能的基本概念、发展历程和关键技术，对大数据进行概述，阐述了大数据技术在金融领域和电子商务中的实际应用，分析了其发展趋势，探讨了大数据与人工智能的融合，以及构建人工智能大数据技术平台的可行性。本书结构清晰，内容连贯，语言畅达，有利于帮助企业更好地运用人工智能与大数据技术较为准确地预测市场需求，优化生产流程，提高生产效率，能够为人工智能与大数据技术的应用研究提供一定的参考。

本书结合作者的职场工作经验和 AI 使用经验，讲解了 AI 工具在不同工作场景中的使用方法和技巧，能帮助读者快速提升工作效率。全书共设置了13个知识模块，分别是办公技能、求职面试、职场人际关系处理、文案写作、演讲、团队活动策划、电商营销、团队管理、实体创业、教育培训、金融、亲子教育和文创文旅。每个知识模块都设置了场景模拟与实操案例。真正做到了让读者看得懂，学得会，用得上。全书语言通俗易懂，案例来自实际工作，并有详细的思路点评，能够帮助读者轻松入门并建立系统认知，吃透 AI 运用的底层逻辑，真正拥

ChatGPT、文心一言、MidJourney等AI大语言模型融入了人们的日常工作、学习和生活，学习如何用好新的AI工具已经成为每个人的必修课。但是，对于一些稍微复杂的实际问题，AI大语言模型的回答却很不稳定，经常偏离问题甚至完全错误，主要原因就是问题（提示词）写得不好。事实证明，使用恰当的提示词，可以使AI大语言模型解决问题的效果提升数倍甚至数十倍。本书的主要内容包括：AI大语言模型简介和发展历程、提示词的概念、写出恰当提示词的18个核心技巧，以及提示词在工作、学习和生活各领域的实战应用。本书

图像融合技术可将多源图像的互补特征进行综合，以得到更加完整和准确的场景描述，从而弥补单一传感器单幅图像的不足，是一种广泛应用的图像预处理技术，如多摄像头拍照、微光夜视、医学诊断、遥感等应用领域。本书以多源图像融合技术为主要内容，在研究图像尺度分析、迁移学习、深度学习算法与模型的基础上，针对多聚焦图像融合、多模态医学图像融合、红外与可见光图像、遥感图像融合等方面开展了深入研究，分别提出了具有针对性的融合方法，同时将一些新的技术和新方法引入到图像融合领域。

本书主要包含以下内如：最优化问题的简介，凸分析基础，无约束优化的理论及线搜索算法框架，信赖域算法，线搜索收敛性分析及收敛速度分析，半光滑牛顿算法，共轭梯度算法，约束优化理论及延伸理论，罚方法，增广拉格朗日算法及算法在实际问题(支持向量机模型、超图匹配)中的应用。本书对知识点的分析紧密结合当前研究前沿问题，并通过对应用问题使用优化算法，让学生看到优化理论与实际数据的结合，将知识点以全方位的立体感呈现给学生。

深度学习理论无疑是当今教育界的重要探索主题，其中“深度学习的本质是什么”“深度学习的价值追求是什么”及“深度学习是怎样的活动”是人类深度学习理论发展和实践推进的关键问题。走向文化之思成为当前深度学习研究与探索的新兴方向。文化哲学理论体系对人与文化、文化与教育教学等方面的问题有深刻洞察力，其所蕴含的“文化本质论—文化价值论—文化活动论”的内在逻辑进路，可以为深度学习的创新提供独特视角。本书分别从这几方面系统探索深度学习的基本理论问题，为人们更好地认识及推动深度学习实践提供参考。

本书针对推荐系统中的二部图、社交网络和知识图谱的图结构模式，研究基于图表示学习的深度推荐系统。通过挖掘图信息中的隐性关系和高阶关系，使用图学习的方式探索用户和产品的潜在关联，弥补相关推荐系统研究在挖掘用户之间或者产品之间隐性关系方面的不足，形成一系列合理而且有效的推荐技术。增加推荐系统输入的多样性，运用社交网络和知识图谱等辅助信息，缓解推荐系统目前面临的“数据稀疏”、“冷启动”等问题，提高推荐系统的准确性和多样性，为推荐系统技术的发展提供可参考的方向。

本书是一本机器学习实用指南，提供从基础知识到进阶技能的全面学习路径。本书以浅显 易懂的方式介绍了机器学习的基本概念和主要类型，并详细介绍使用 Python 及常见的库进行数 据处理和机器学习的实操。此外，介绍了数据预处理的详细过程，最后通过若干典型案例加深 读者对机器学习的理解。本书适合对机器学习感兴趣的初学者，也可作为软件开发人员、数据分析师、学术研究人员的参考书籍。

全书共8章，第1章对现有常见的基于深度学习剩余寿命预测技术研究现状进行深入分析，第2章给出了一种充分融合深度学习和随机过程优势的退化系统剩余寿命预测方法，第3章与第4章重点围绕全寿命周期情形所开展的剩余寿命预测方法研究，第3章得到的点估计预测结果，第4章是在Bayesian深度学习框架下确定的是概率分布预测结果，第5章与第6章针对零寿命标签情形所开展的剩余寿命预测方法研究，第5章提出了一种基于网络模型平均的退化系统剩余寿命点估计预测方法，第6章研究了基于Bayesian深度学习的退化系

深度学习是人工智能领域无法避开的课题之一，也是比较强大的方法之一。很多从事算法工作或相关工作的人，或多或少都在应用深度学习方法解决相关领域的问题。本书针对深度学习知识做进阶性探讨。通过11章内容，对卷积网络、新型结构、注意力机制、模型压缩、自监督学习、目标检测中的高级技巧、无监督学习、Transformer高级篇，以及图神经网络和元学习进行了深入的探讨，最后对深度学习的未来发展进行了展望。