大模型通过在海量数据上进行学习得到通用知识和模式，在自然语言处理、计算机视觉和强化学习等领域表现出强大的通用性和迁移学习能力，代表性工作如 BERT、GPT、Stable Diffusion、Sora等引发了广泛的关注。大模型可能是人工智能领域的颠覆性新范式，因此应当作为计算机、人工智能相关方向的研究生教学的一个重要内容。本书按照基本原理、预训练技术、重要应用三个层面展开，从生成模型、自监督学习、强化学习的基本原理出发，系统介绍大语言模型、多模态模型、决策模型的预训练技术，以及衍生的自主智能体和世界模拟器等重要应用，共计十讲。本书适合作为计算机、人工智能方向高年级本科生、研究生教材，也适合作为人工智能领域研究人员和从业人员的参考书。

计算机视觉是人工智能的重要分支，其研究是计算机系统智能化的第一步，也是实现人工智能的桥梁。本书面向计算机视觉，聚焦前沿算法理论，分别讲述了图像分类、检测、生成、视频处理等计算机视觉领域的研究重点，也对计算机视觉的基本概念和计算机视觉研究的预备知识进行了简要介绍，帮助读者在构建完整的计算机视觉知识框架的同时，打下较为坚实的基础，为进一步在计算机视觉和相关领域提出新设想、开发新算法、解决新问题创造良好的条件。本书可作为高等院校电子信息类专业的高年级本科生和研究生学习计算机视觉、图像处理的教材，也可作为从事计算机视觉技术研究工作的科研人员的自学用书。

在现代社会中，利用通信、计算机等信息处理技术进行社会活动是人们日常生活的一部分。因此，在人与计算机等机器之间连接一座桥梁至关重要，而研究人与机器的相互关系和相互影响的人机交互技术已成为现代信息技术、人工智能等领域中的热门研究方向。本书从十个方向全面阐述人机交互领域的重点理论知识、前沿热点技术，引导读者系统、全面、深入了解人机交互的关键研究方向和未来发展趋势。本书适合作为高等院校计算机、软件等专业一年级研究生或高年级本科生学习人机交互的教材，也适合作为人机交互领域研究人员和从业人员的参考书。

本书从农林院校的特色视角，系统介绍了人工智能的基础技术及其应用，帮助读者建立清晰的“人工智能 + 农业”知识框架，并掌握相关技术的基本原理与实践方法。全书共八章，按照“基础 → 技术应用 → 前沿展望”的逻辑架构编排，循序渐进地引导读者深入理解人工智能的发展趋势、关键技术及智慧农业应用案例。第1章从人工智能与农业的演进历程切入，介绍相关概念、核心特征及关键技术体系，探讨人工智能如何赋能农业现代化。第2章讲解机器学习的基础知识，为理解后续人工智能技术学习打下理论基础。第3至第7章详细介绍人工智能的若干关键技术及其应用，包括计算机视觉、大数据分析、物联网、区块链、生物信息学等，每章不仅阐述基础原理，还结合典型案例，展示其在农业生产与管理各环节的应用实践。第8章展望大模型时代的智慧农业，分析人工智能大模型的发展趋势及其对农业智能化的影响。