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本书第一章介绍了脉冲神经网络的背景，第二章介绍了脉冲神经网络的基本概念及工作原理，第三章介绍了脉冲神经网络的学习算法等，第四章介绍了多款典型的边缘端类脑计算神经形态芯片设计，包括所用的脉冲网络哟拓扑结构、片上学习算法、硬件架构和关键模块电路设计，第五章总结了类脑芯片的应用前景，目前存在的问题以及结论。

《人工智能导论》作为公共基础课，主要授课对象是大一大二非计算机专业学生，为多学科协调发展上打下基础。助力各专业学生解决实际应用问题，培养创造性思维能力，提高人工智能科技素养和认知能力，推进人工智能深入融合到行业发展中，赋能增效。本课程掌握人工智能技术的基本概念，为各专业学生今后设计和应用求解学科问题奠定“智能+”思维基

全书共分为12章，首先介绍大模型的基础知识与发展历程，从神经网络的起源到大规模预训练模型的演化，再到Transformer、BERT与GPT等模型架构的深入剖析，帮助读者理解大模型的技术基石。其次详细解析了DeepSeek-R1及其Zero版本在强化学习与模型架构上的核心技术，包括混合专家模型、动态学习率调度、分布式训

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本书追溯了人工智能从古代的机械计算器到现代深度学习与强化学习的演变历程，突出了人工智能历史上的关键里程碑和众多科学家、工程师及思想家的贡献，特别强调了图灵测试的提出和达特茅斯会议对人工智能领域的深远影响。作者深入探讨了AI技术在个人助手、无人驾驶、拟人机器人等前沿领域的应用，并对未来的发展趋势进行了预测。书中还介绍了图

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深度学习和大模型技术在推荐系统领域掀起了一场技术革命，本书从深度学习推荐模型、Embedding技术、大模型、AIGC、模型工程实现、业界前沿实践等几个方面介绍了这场技术革命中的主流技术要点。本书既适合推荐系统、计算广告和搜索领域的从业者阅读，也适合人工智能相关专业的本科生、研究生、博士生阅读，帮助建立深度学习推荐系统

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