本书是基于Python以及飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架的实践性机器学习入门教程，内容涵盖Python基础语法、机器学习常用算法以及在计算机视觉和自然语言处理等经典领域的详细案例解析。

本书语言简洁易懂，注重实践与理论相结合，旨在帮助读者掌握机器学习的核心概念和技能。通过阅读本书，读者可以快速了解机器学习各种算法的应用场景，并掌握使用PaddlePaddle来解决机器学习问题的方法。对于想要入门机器学习的人来说，本书是一本实用性较强的参考书。

机器学习就是希望机器能够模拟人类学习的过程，使机器在没有明确人工指导的情况下通过分析数据不断获得经验和知识，再调整自身行为进行自我学习，从而改善性能。因此，机器学习融合了人工智能、信息科学、计算机科学、以及类脑科学的相关领域知识，被广泛应用于国防安全、智能制造、智慧医疗、智慧城市、以及数字娱乐等。本书共包含9章内容，第1-4章主要介绍了机器学习的基本方法，包括基本概念、无监督聚类分析、有监督统计学习和有监督判别学习；第5-7章主要介绍了深度学习基础知识、经典网络、以及前沿进展；第8-9

本书系统阐述了智能算法在波束形成设计、波达方向估计与声源定位中的应用。全书分三篇，共11章，主要涉及仿人智能算法、仿生物进化智能算法、群体智能优化算法和深度学习等的原理、方法及实现框架，宽带波束形成、稳健自适应波束形成、混响背景下波束形成的设计原理与方法，以及宽带信号波达方向估计与近场声源定位算法，也给出了智能算法在波束形成器设计、波达方向估计和声源定位中的应用实例。
本书内容涉及较广，在内容组织上力求系统、科学、合理，特别注重逻辑性，介绍由浅入深，便于自学。本书可作为人工智能、

深度学习技术作为人工智能领域的一门新兴技术，已成为人工智能科研领域、企业应用领域中常用的一门技术。本教材由神经网络基本训练规则、感知器、BP网络作为基础，讲述神经网络基础训练方法。并通过自编码器网络，将浅层网络过度到深度神经网络部分，详细讲解卷积神经网络原理及训练方法、卷积神经网络的发展以及基于卷积神经网络的目标检测算法等。而后，对序列信息处理神经网络—循环神经网络进行讲解。本教程采用由浅入深的方式，对深度学习相关理论进行讲解，满足教学过程中的需要。

本书为十四五高等职业教育新形态一体化教材之一,通过贴近生活的挑橘子一例引出机器学习的概念,并展开介绍了机器学习的完整流程、算法分类以及常用工具等。 本书以项目任务的组织方式,以通俗的情境作为项目导入,制定明确的项目目标,以算法的基本原理为知识导入,然后开始项目实施环节,以多个实训任务分别练习算法在解决回归、分类或聚类问题时的一般流程,最后以习题的形式巩固所学知识和技能。本书的实训项目主要包含机器学习中基础的算法应用,即线性回归算法、k-近邻算法、逻辑回归算法、决策树算法、聚类算法、朴素

本书详细介绍机器学习主要算法，包括：C4.5决策树、k-均值（K-means）、支持向量机（SVM）、Apriori、最大期望值、PageRank算法、AdaBoost算法、k-近邻算法（kNN）、朴素贝叶斯算法和分类回归树算法以及神经网络和深度学习的简单介绍。

本书针对工科院校普遍开设的“自动控制原理”课程，系统地阐述了经典控制理论和现代控制理论所涉及的基本内容。作为主要特色之一，本书将这些内容划分为模型篇、分析篇和设计篇三大部分。其中模型篇涵盖了连续时间系统的微分方程与传递函数模型、框图与信号流图模型、频域模型、离散时间系统的差分方程与脉冲传递函数模型，以及作为现代控制理论基石的状态空间模型；分析篇包括连续时间系统的稳定性、瞬态性能、稳态性能分析，以及离散时间系统的性能分析，其中每一种性能分析都用到了多种方法，例如稳定性分析用到了Routh

本书内容包括人工智能概述、人工智能通用技术（计算机视觉、智能语音、自然语言处理等）、人工智能典型应用场景与职业发展、机器学习与深度学习、人工智能法律与伦理，并围绕迎宾机器人的典型应用开发了相关项目。在内容的选取上，本书突出人工智能主流技术和典型案例，覆盖了目前市场上最常见的人工智能技术及应用。编者仔细研究了国内15家国家级新一代人工智能开放创新平台的接口，归纳相关平台的共性内容，选取图像、语音、自然语言处理、智能问答等方面的人工智能通用技能，并针对这些人工智能通用技能安排了相应的实训。编者通过调

本书较为全面地介绍了脑科学、神经科学的基本概念、知识和理论，以及脑科学、神经科学等方面的新成果和新发现。全书共11章，在绪论部分介绍了脑科学定义、研究方法、研究内容以及发展现状，然后介绍了脑的基本结构与组成以及脑神经系统知识。在智能机制方面，主要详细介绍了感知觉、运动、学习与记忆、注意与决策、语言、情绪等功能产生或形成的理论和神经机制。在此基础上，介绍了心智与意识形成的相关理论和机制。最后，介绍了脑与神经科学对人工智能研究的重要作用和意义。 本书适用于人工智能、智能科学与技术、生物医学工程、计算