本书首先通过图文、视频等方式带领读者体验身边的人工智能技术应用，使读者初步了解人工智能，然后引领读者认识人工智能关键技术及应用，并使用手机APP实际操作不同领域(如设备故障智能排查、刷脸支付、拍照视物、同声翻译、导航路径规划等)中人工智能的应用，以加深对人工智能知识的理解。本书的主要内容包括体验与认识身边的人工智能技术

本书的主体内容包括机器学习概念与特征工程、机器学习技术、模型关系管理，其中，模型关系管理部分主要介绍了弱集成学习、强集成学习和混合专家模型。弱集成学习是指使用机器学习中的弱分类器实现模型准确度和稳定性之间的平衡。强集成学习是指协同特征工程与强分类器形成强集成学习环境。混合专家模型是指通过神经网络集成和网络结构设计形成深

在人工智能发展的漫长历程中，如何让机器学会创作一直被视为难以逾越的天堑，创造力也因此被视为人类与机器最本质的区别之一。然而，人类的创造力也终将赋予机器创造力，把世界送入智能创作的新时代。人工智能绘画作品的夺冠、超级聊天机器人ChatGPT的出现，无疑拉开了智能创作时代的序幕。从机器学习到智能创造，从PGC、UGC到AI

本书以“行业应用案例”贯穿课程，每个单元以相关行业中的真实企业应用案例为基础，涉及制造、交通、电商、财会、传媒、金融、互联网、文旅等多个传统行业，在此过程中培养学生人工智能意识、人工智能技术应用等综合职业能力。本书共含12个知识单元，系统讲解了人工智能基础知识及其应用，并通过人工智能技术在各专业场景下的应用案例，解答“

《人工智能基础项目教程》采用项目教程的编排方式，实现了基于工作过程、项目教学的理念。本书共由8个项目组成：人工智能概论、人工智能数据预处理、云计算下的人工智能、人工智能基础知识、人工智能技术在交通系统中的应用、人工智能编程入门、人工智能框架技术、人工智能的行业应用。本书内容丰富，结构清晰，通过具体的实例对人工智能的概念

2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，要求中小学开设人工智能相关课程，并提倡以计算思维为指导，将信息技术课程从技术导向转换为科学导向。因此，机器学习作为人工智能技术的内核，走入我国广大中小学生的课堂是科技发展的必然选择。《BR》本书共11章，系统地介绍机器学习模型中常见的白盒和黑盒模型，以及这些模型统一的框

本书兼顾机器学习基础、经典方法和深度学习方法,对组成机器学习的基础知识和基本算法进行了比较细致的介绍,对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等算法都给出了深入的分析并讨论了无监督学习的基本方法,对深度学习和强化学习进行了全面的叙述,比较深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、C

本书是人工智能专业最基础最全面的高校教材，作者陆汝钤院士系中国科学院数学与系统科学研究院数学研究所研究员。在知识工程和基于知识的软件工程方面做了系统的、创造性的工作，是我国该领域研究的开拓者之一。倡导并主持完成了以软件的机械化生成和移植为目标的系列软件计划（XR计划），推动了当时国产机软件缺乏问题的解决。本书首次把异构

本书系国家自然科学基金重大研究计划视听觉信息的认知计算的出版成果。本书为《视听觉信息的认知计算》的英文版。本书从人类的视听觉认知与神经机理出发，围绕认知过程的表达与计算的基本科学问题，重点开展感知的基本特征、表达与整合感知数据的机器学习与理解多模态信息协同计算等三个核心科学问题的研究，发展和构建新的计算模型与算法，为提

本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络多层感知