人工智能(AI)正深度重塑世界，编程能力与工程思维是核心支撑。本书为AI学习者打造了一条实战化进阶路径，内容涵盖：Python基础与工具库，从语法核心到数据处理(NumPy/OpenCV)，构建编程与可视化闭环能力；人工智能基础，以线性回归、神经元到卷积神经网络为脉络，结合PyTorch代码剖析梯度消失等工程痛点；深度学习框架实践，对比实现PyTorch/Paddle/MindSpore的模型开发流程，通过手写识别实战掌握框架差异；AI实战实验，提供目标检测、语义分割的完整工程指南(数据标注→程序设计→性能评估)，并拓展基于大模型的应用(大模型代码补全、智能体开发、OpenClaw部署)。

本书以练习驱动思考，培养AI编程动手能力，不仅适合普通高校、高职院校人工智能等相关专业教学使用（配套课件和源代码），也适合转型工程师和交叉学科研究者自学使用，助力读者掌握主流AI程序设计的方法和技巧，提升AI的使用能力。