"模式识别是人工智能技术的重要分支，也是实现机器智能的重要手段。本书作为该领域的入门教材，介绍了各类典型的模式识别的理论与方法。全书共10章。第1章为绪论；第2~5章介绍与模式识别相关的人工智能基础知识，包括智能 Agent、确定性知识表示与推理、搜索策略、智能优化算法等；第6章介绍特征提取与选择方法，应用于模式识别中的预处理过程；第7~10章介绍各种典型的模式识别模型和算法，包括基于判别函数的分类方法、基于概率的分类方法、人工神经网络,以及聚类分析。
本书可作为高等院校电子信息类、计算机

"本书介绍了现代智能信息处理的多个方面，包括人工智能的发展历程，人工智能的应用现状，人工智能相关的数学知识，人工智能方法（监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、深度学习），智能通信信息处理，智能计算机信息处理以及智能生物医学信息处理等。《现代智能信息处理》侧重智能信息处理的基本方法，突出结合实际运用场景展开，展示了智能信息处理在现代信息化网络中的重要作用。在简明介绍现代智能信息处理理论的基础上，重点介绍智能信息处理的典型方法实现。
内容取材全面、新颖，包括智能信息处理实现的软硬件系统

"　　《人工智能设计概论》深入探讨了人工智能与艺术设计融合的理论与应用实践。本书采用跨学科视角，深入剖析人工智能在设计领域的基础理论与应用实践，揭示了AI 赋能设计创新的内在逻辑与实现机制。本书精心编排了6 个章节，不仅涵盖了AI 赋能设计的基础知识与前沿技术，还融入了伦理、社会等多维度的深入分析，全面展现了设计学科在智能化浪潮中的革新与进步。本书旨在培养读者的批判性思维与前瞻性视角，激发其在设计实践中的创新潜力，同时为设计教育与实践领域提供丰富的学术资源与实用的操作指南。
　　《人工智能

人工智能是一门以自动化理论与计算机技术为基础，涉及多学科交叉融合的新兴学科，是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，对于推动经济发展、提高生产力、促进社会进步具有重要意义。
　　本书在总结编者及团队多年教学及科研经验的基础上编写完成，内容涵盖了人工智能的基本概念、发展历程、关键技术以及典型应用，旨在帮助学生快速了解人工智能理论和初步掌握人工智能应用技术。

本书涵盖云计算和人工智能两大领域的内容，着重讲解人工智能应用在云平台上的部署与开发。全书共7个项目，分别介绍云容器和应用开发入门、Ubuntu操作系统的部署、Ubuntu操作系统的配置、Ubuntu云容器的部署、Ubuntu云容器的开发、AI云容器的部署和AI云容器的开发。每个项目均提供实践操作，可帮助读者巩固理论知识。

本书可以作为职业院校计算机、云计算和人工智能相关专业的教材，也可供计算机爱好者参考。

本书是一本精简的神经网络入门教程，用通俗易懂的语言讲解神经网络的相关知识。本书共6章，第1章对神经网络领域进行概述，包括其历史和应用；第2章深入探讨神经元的数学模型，包括其输入、权值、偏置和激活函数；第3章介绍感知机的概念，讨论感知机的结构，并解释如何用它来解决简单的分类问题；第4章介绍多层感知机的概念，讲述如何使用前馈传播和反向传播，同时详细介绍了反向传播中用到的链式法则；第5章涵盖训练神经网络时使用的各种参数和算子；第6章介绍神经网络的分布式学习、压缩和解释，其中分布式学习涵盖使用

本书主要介绍人工智能芯片设计相关的知识，包括作为人工智能芯片设计基础的数字集成电路电路设计知识和数字集成电路系统设计知识，进而分析人工智能芯片设计面临的挑战，由此引出本书的重点：人工智能芯片的数据流设计和架构设计，包括了块浮点数设计、卷积神经网络数据量化算法、稀疏化算法、加速器系统控制策略、卷积层加速器设计、全连接层加速器设计等前沿技术。本书在帮助读者获得对人工智能芯片设计全面理解的基础上，使读者也能更好地把握人工智能芯片设计的重点和方向，为读者在此领域进一步研究和开发打下坚实的基础。 本

本书收集了国际国内使用AIGC的范例，以及结合“如何运用AIGC进行学习活动”、“如何问大语言模型一个好问题？”、“使用AIGC的原则”和“对使用AIGC的检核与提醒”，来探索AI在工作和生活中的无限潜力。全文共分为三章，分别是第一章：学习篇(徜徉之境——追寻学习的浪漫之旅)、第二章：生活篇(创意悠游——日常生活的多彩探险之旅)、第三章：社会实践篇，最后对全文进行总结回顾与未来研究方向探讨，以期为高校尤其是高职学生的学习和工作提供辅助，并为更广泛的AI技术应用和知识传播提供指引。

本书是一本全面介绍人工智能领域的专业教材。分为八章，人工智能概述、人工智能数学基础、人工智能基础模型、人工智能编程框架、视觉智能处理技术、语言智能处理技术、语音智能处理技术和人工智能的未来发展趋势。首先介绍人工智能的相关基础知识，包括人工智能相关概念、人工智能的数学基础、人工智能的模型基础以及相关编程基础，然后分别介绍视觉、语音、语言三个领域中的人工智能原理、方法以及技术应用，最后对人工智能的发展趋势做出了总结、思考和前瞻。本书除了提供全面的人工智能基础知识外，还通过丰富的实践案例和具

本书讲述基于人工智能的控制技术，主要介绍了神经网络控制、模糊
逻辑控制和进化算法控制。全书分为两部分，共10 章。第1 部分为基础
篇，包括第1~6 章，讲述基础理论。第1 章绪论讲述人工智能和控制论的
基础；第2~4 章是神经网络控制部分，主要讲述神经网络理论基础、典型
神经网络、神经网络自适应控制、强化学习和深度强化学习的内容；第5
章讲述模糊控制；第6 章讲述进化算法。第2 部分是实用篇，包括第7~10
章，以机械臂、无人机、五子棋和图像优化处理等为例，