《学习者画像》是人工智能与智能教育丛书中的一本。本书以学习者画像为主题，从该领域的发展历史、前沿理论和技术方法、应用场景以及未来展望四个部分展开论述，旨在研究智能时代富媒体学习技术与环境中的学习行为，通过学习行为分析、意图理解、认知状态追踪等方法，实现学习认知过程的多维度、跨学科跟踪，建立智能时代的学习者画像，为学习者

人工智能当前主要的研究与开发方向是模拟、延伸与扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统，涉及的技术包括思考的工具、人工智能定义、模糊逻辑与大数据思维、机器学习、神经网络与深度学习、大数据挖掘、智能代理、群体智能、机器视觉、智能图像处理、包容体系结构与智能机器人、自动规划、自然语言处理和人工智能的发展等方面。本书知识内容

本书向你展示了如何使用机器学习模型从图像中提取信息。ML工程师和数据科学家将学习成熟的ML技术来解决各种图像问题，包括分类、物体检测、自动编码器、图像生成、计数和字幕。本书很好地介绍了端到端的深度学习：创建数据集、数据预处理、模型设计、模型训练、评估、部署和可解释性。 Google工程师ValliappaLakshm

《人工智能探秘水下机器人》共2分册，本分册为上册，采取科普结合图形化编程的方式，介绍了从人工智能技术到水下机器人，从海洋科技发展到水下机器人装备的使用和实践。本分册共16课，包含人工智能概述，机器人概述，水下机器人的学习和使用、运动控制及编程、图形化编程拓展模块的应用，以及学生自由创意创新设计等，可培养学生的设计能力、

本书从计算思维的角度出发，以人工智能相关问题为引导，在解决实际案例问题的过程中植入知识点，为各专业的学生在今后设计、构造和应用各种计算系统，求解本学科的问题奠定基础。全书内容包括计算与计算思维、程序设计与算法、人工智能与智能计算、网络与大数据这四大部分。本书适用于高等院校一年级新生的计算机导论等信息技术类基础课程，可作

人工智能蓝图为读者提供了一个可用框架和技术，以构建你自己的成功人工智能业务应用程序。你将在六个业务场景中学习到如何使用的人工智能软件库和成熟的工作流程来解决关键挑战。一路上，你将学到从初的设计到完整的编码和部署，构建人工智能业务应用程序的实用技术。本书给出的人工智能蓝图解决了关键的业务场景。个蓝图使用人工智能查找按时且

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机器学习是以概率论、统计学、信息论、**化理论、计算理论等为基础的计算机应用理论学科，也是人工智能、数据挖掘等领域的基础学科。《机器学习方法》全面系统地介绍了机器学习的主要方法，共分三篇。第一篇介绍监督学习的主要方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与**熵模型、支持向量机、Boosting、E

《Scikit-Learn机器学习核心技术与实践》循序渐进地讲解了使用Scikit-Learn开发机器学习程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用Scikit-Learn的方法和流程。全书共10章，包括人工智能与Scikit-Learn简介，加载数据集，监督学习，无监督学习，模型选择和评估，数据集转换，实现大

主要内容●探索深度学习的**似然原理和统计学基础●发现能输出各种可能结果的概率模型●学习使用标准化流来建模和生成复杂分布●使用贝叶斯神经网络获取模型中的不确定性