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

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

本书是机器学习领域的入门教材，详细阐述了机器学习的基本理论和方法。全书由12 章组成，包括绪论、线性模型与逻辑斯谛回归、决策树、贝叶斯分类器、k 近邻算法、支持向量机、人工神经网络、线性判别分析、主成分分析法、聚类、EM 算法与高斯混合聚类、集成学习等。 对每一种机器学习算法，均从算法原理的理论推导和MATLAB 实现两方面进行介绍。本书既注意保持理论分析的严谨性, 又注重机器学习算法的实用性，同时强调机器学习算法的思想和原理在计算机上的实现。全书内容选材恰当，系统性强，行文通俗流畅，具有较强的

计算神经科学作为脑科学与人工智能之间的桥梁，是一门高速发展的新兴交叉学科。本书采用理论与实践结合的方式为读者讲述计算神经科学的基础知识。它从基础的数学和物理原理出发，详细介绍了各类神经元模型、突触模型，以及具有不同结构和功能的网络模型，如兴奋—抑制平衡网络、决策网络、连续吸引子网络、库网络等。本书不仅讲解了理论知识，还基于BrainPy（专门针对计算神经科学设计的编程框架）提供了实践代码，使读者能够动手模拟和分析神经系统的行为和性质。本书既可以作为计算神经科学的教材，也可以作为对该领域感兴趣的读

本书主要对近年来新生的多种仿生智能计算理论与方法进行了研究，包括生物地理进化算法、 萤火虫算法、差分进化算法以及灰狼优化算法等，并基于这些人工仿生智能计算方法对片上系统的可测性设计进行了研究。本书共6章，主要内容包括片上系统可测性设计概述、基于生物地理进化算法的扫描链平衡理论与方法、基于多目标智能算法的三维Wrapper扫描链设计、基于灰狼优化算法的三维堆叠SoC测试规划方法研究等。
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本书以党的二十大精神为指引，根据物联网综合应用开发课程的教学要求，结合物联网的实际应用场景和相关核心技术编写而成。本书采用活页式装订，全书由浅入深、全面展示了物联网的12个实践项目，具体为：STM32外设及GPIO输出控制、数码管模拟显示温度、ADC按键控制蜂鸣器、OLED显示、蓝牙通信、串口通信、Wi-Fi通信、红外测距、智能实时测温、智能水泵、土壤湿度采集、智慧农业综合项目。

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本书从数据分析与机器学习算法入手，系统地介绍了机器学习各类算法的原理方法和实际应用。本书的主要内容包括：KNN算法、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、线性回归、K-means算法、人工神经网络、卷积网络深度学习以及基于Python数据分析进行职业规划。
本书作为大数据技术与人工智能领域的入门教材，在内容上涵盖了机器学习经典算法的基础知识和应用实例，采用Python作为编程语言，强调基本算法的应用理解，内容由浅入深。各部分内容均配有相应的任务，注重实践应用，便于读者学习和掌握。
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本书较为系统地介绍了人工智能时代技术赋能教育生态的理论与实践探索,以“人工智能技术赋能教育”为核心,整合了智能技术对教育各要素产生的影响,形成人工智能时代师范生培养的框架模式。本书包括人工智能概述、人工智能时代的教育、人工智能时代的学校、人工智能时代的教师、人工智能时代的学生、人工智能时代的教育工具、人工智能时代的教育评估和人工智能时代的教育展望八个方面的内容。掌握这些基本内容,是未来教师进一步适应人工智能时代教育的前提,也是了解人工智能时代教育变革的重要渠道。本书配备有丰富的微课资源,读者可以