本书从农林院校的独特视角出发，系统介绍了人工智能的基础技术及其应用，旨在帮助读者建立清晰的“人工智能 + 农业”的知识框架，并掌握相关技术的基本原理与实践方法。全书共八章，遵循“基础 → 技术应用 → 前沿展望”的逻辑架构编排，循序渐地引导读者深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历程切，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，为后续人工智能技术的学习奠定理论基础。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、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深远影响。本书内容力求体系完整、结构严谨、易于理解，兼顾理论技术与实践应用，并提供了相关农业领域的实际案例，使读者能够结合具体场景理解技术的实用价值。
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前言
基础篇
第1章 绪论
1.1 从原始农业到现代农业
1.2 人工智能与农业的发展与交汇
1.3 特色领域人工智能通识：讲什么，怎样讲
1.4 本书的主要内容
第2章 机器学习基础
2.1 机器学习的基本概念
2.2 机器学习的三要素
2.3 机器学习的常见模型
2.4 从机器学习到深度学习
2.5 前沿方向速览
技术应用篇
第3章 计算机视觉：天光云影
3.1 基本概念
3.2 关键技术
3.3 农业应用
第4章 大数据分析：吹沙到金
4.1 基本概念
4.2 关键技术
4.3 农业应用
第5章 物联网：万物互联
5.1 基本概念
5.2 关键技术
5.3 农业应用
第6章 区块链：云中锦书
6.1 基本概念
6.2 关键技术
6.3 农业应用
第7章 生物信息学：见微知著
7.1 基本概念
7.2 农业组学
7.3 农业生物数据库
7.4 农业知识工程
7.5 农业生物信息学展望
7.6 农业应用
前沿展望篇
第8章 大模型时代的智慧农业
8.1 大模型的发展历程
8.2 深度求索的求索之路
8.3 “大材”（大模型）与“小用”（为我所用）
8.4 大模型时代，智慧农业何去何从
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