本书基于PyTorch框架介绍深度学习的有关理论和应用,以Python为实现语言。全书共分10章，内容包括深度学习的概念和发展过程、感知器、全连接神经网络、卷积神经网络、若干经典CNN预训练模型及其迁移方法、深度卷积神经网络应用案例、循环神经网络、基于预训练模型的自然语言处理、面向模型解释的深度神经网络可视化方法、多模态学习与多模态数据分类等。
本书兼顾理论与应用、原理与方法，集系统性、实用性、便捷性于一体，易于入门，实例丰富，所有代码全部经过调试和运行。此外，每一章后面都配有适量的习题，

大约在一百年前，电气化改变了交通运输行业、制造业、医疗行业、通信行业，如今AI带来了同样巨大的改变。AI的各个分支中发展为迅速的方向之一就是深度学习。
本书主要涉及以下内容：第1部分是神经网络的基础，学习如何建立神经网络，以及如何在数据上面训练它们。第2部分进行深度学习方面的实践，学习如何构建神经网络与超参数调试、正则化以及一些高级优化算法。第3部分学习卷积神经网络(CNN)，以及如何搭建模型、有哪些经典模型。它经常被用于图像领域，此外目标检测、风格迁移等应用也将涉及。后在第4部

本书重点讲解基于云平台的超参数优化、神经构架搜索以及算法选择等内容，是自动机器学习的基本任务。介绍了基于三个主要云服务提供商（包括 Microsoft Azure、Amazon Web Services (AWS) 和 Google Cloud Platform）进行 AutoML，同时部署 ML 模型和管道，具有较强的实用性。在应用场景中评估 AutoML 方面，例如算法选择、自动特征化和超参数调整，并区分云和 OSS 产品等。本书适用于从事机器学习或人工智能方向的数据科学家或工程师学习，也适

本书详细介绍了人工智能的主要概念、技术和应用等。全书共5章，首先介绍了现阶段数据标注岗位相关基础知识；其次按照数据标注任务分类，分别介绍了图像、视频、自然语言和音频数据标注方法和标注平台使用的实用技术。本书面向高职院校人工智能技术应用等专业方向低年级学生及广大人工智能初学者，书中内容紧跟课程思政要求，内容由浅入深，事实鲜明。通过本书可以在概览人工智能深度学习范畴下数据标注员岗位全貌的同时，也可以对该岗位实用技术有全面且细致的掌握。

本书面向广大数据科学与人工智能专业的学生及初学者，力求通俗易懂、简洁清晰地呈现学习大数据与人工智能需要的基础数学知识，助力读者为进一步学习人工智能打好数学基础。
全书分为 4 篇，共 19 章：微积分篇（第 1～5 章），主要介绍极限、导数、极值、多元函数导数与极值、梯度下降法等；线性代数篇（第 6～10 章），主要介绍向量、矩阵、行列式、线性方程组、特征值和特征向量等，并介绍这些数学知识在人工智能中的应用；概率统计篇（第 11～17 章），主要介绍概率、随机变量、数字特征、相关分

本书对人工智能中的关键技术进行介绍，主要包括计算机视觉、自然语言处理、语音处理、知识表示与推理、专家系统与知识图谱、问题求解与搜索技术、机器学习原理、机器学习应用、人工神经网络与深度学习、智能机器人等。本书引领读者进入人工智能领域，了解人工智能的概念和发展简史，理解人工智能的三大流派，并熟悉人工智能的主要研究内容和应用领域。本书内容丰富，应用性强，在中国大学MOOC平台上开设了“人工智能概论”课程。
本书主要面向人工智能、智能科学与技术、软件工程、计算机科学与技术、数据科学与大数据技术、机

本书围绕人工智能技术应用框架和认知规律，将“德”与“技”有机结合，由浅入深从“理念—开发—数据—算法—技术—产品—行业—情感”8个认知层面对人工智能技术进行剖析，构建全栈知识体系。本书基于BOPPPS教学方法重构教学环节，主要分为“导入—学习目标—知识探索—案例体验—拓展阅读—本章总结—学习评价—思考探索”8个环节，根据内容适时穿插案例，使读者通过项目实践获得所学即所用的成就感。本书配套案例源代码、习题、教学课件等资源。本书可以作为高等院校人工智能技术、电子信息类、机电一体化、应用电子技术及相关

《自动控制原理》（第二版）共分九章。第一章概述自动控制系统的基本概念以及发展的历程；第二章较为全面地描述控制系统各单元的微分方程、传递函数、方块图、状态空间等形式不一的数学模型和模型之间的关系；第三章讨论如何获取控制系统的时域响应和时域性能指标，着重分析二阶系统的特点；第四章说明系统的稳定性与稳态误差；第五章与第六章分别给出根轨迹与频率特性两种图解分析方法；第七章则将连续时间控制系统分析与综合的方法推广应用到线性离散时间控制系统；第八章阐述基于状态空间模型的线性系统理论基础；第九章简单介绍非线性

自动控制理论与控制技术正广泛深入地应用到机械工程、仪器科学等领域，本书从工程应用角度阐述了经典控制理论的概念、原理和各种分析方法，内容包括控制系统的基本概念与基本组成、控制系统的数学模型、控制系统的时域分析、控制系统的频域分析、控制系统的稳定性分析、控制系统的根轨迹分析、控制系统的综合与校正，以及MATLAB软件在控制系统分析与应用中的案例。本书突出论述自动控制的基本概念、基本原理和基本方法及其工程背景，并以“高速列车车辆垂向动力学振动建模、仿真分析及控制”这一案例贯穿其中。为便于学习，每章配有

本书全面讲述人工智能算法的理论基础和案例编程实现。第1章简要介绍机器学习的发展及其应用。第2章和第3章主要介绍机器学习经典分类算法、聚类算法、集成算法和随机森林算法，以及这些算法的具体内容、算法原理和案例编程实现。第4章介绍了深度学习的概念、原理、研究现状，以及典型的神经网络及其相关网络的案例编程实现。第5章介绍了强化学习的发展及其相关算法，包括Q-学习算法、蒙特卡洛算法和动态规划算法，以及这些算法的原理和案例编程实现。第6章介绍了迁移学习的发展及其相关算法，主要包括TrAdaBoost算法和层