《自动化专业本科系列教材：智能控制》以智能控制的基本原理、主要技术以及智能控制技术在生产实际中的应用为主线进行论述。全书内容包括：概论，分级递阶智能控制，基于模糊推理的智能控制系统，基于神经元网络的智能控制技术，遗传算法及其在智能控制中的应用，专家控制系统，

本书以Python机器学习常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍了Python机器学习应用的主要内容。全书共11章，分别介绍了机器学习概述、数据准备、特征工程、有监督学习、无监督学习、智能推荐的相关知识，并介绍了市财政收入分析案例、基于非侵入式电力负荷监测与分解的电力分析案例、航空公司客户价值分析案例、广电大数据营销推荐案例以及基于TipDM数据挖掘建模平台实现航空公司客户价值分析案例。每章都包含了课后习题，帮助读者巩固所学的内容。 本书可以作为高校数据科学或人工智能的相关专业教材，也可

本书选材广泛，主要包括人工智能概述、现实世界中人工智能的应用、人工智能的类型、人工智能的利与弊、人工智能中的知识表示、人工智能中的推理、人工智能中的搜索算法、机器学习算法、专家系统、人工智能中的模糊逻辑及其应用、有监督机器学习与无监督机器学习、现实世界中机器学习的应用、人工神经网络、深度学习、模式识别、面部识别、人工智能软件开发工具、用于人工智能的编程语言、人工智能即服务、人工智能在云计算中的作用等内容。 本书内容与课堂教学的各个环节紧密切合，对备课、教学、复习及考试等教学环节有一定的指导作用。

本书全面介绍了人工智能的基本技术，目标是用通俗易懂的方法帮助读者构建完整的人工智能知识体系，为后续的深入学习打下基础。本书共分为10章，内容包括人工智能概述、知识表示、搜索技术、机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人及智能控制等。
本书适合高职高专和应用型本科，作为非人工智能专业的选修课和人工智能专业的导论课教材。也适合作为人工智能技术爱好者的入门书。

本书介绍了人工智能概览、机器学习、深度学习、人工智能主流开发框架、华为全栈全场景AI战略—EI、 HiAI、昇腾，以及人工智能综合实验等内容?这是一本华为ICT学院人工智能课程培训的教材。本书是作者和华为的工作人员共同完成的，其间参阅了国内外现有教材和相关文献后编写的?全书注重理论与实践的结合, 注重算法与框架的实际应用与实现方法, 注重创新思维的训练与培养? 本书既可作为高等院校人工智能课程的培训教材，也可作为自动化?电气工程及其自动化?计算机科学与技术?电子信息工程等专业学生“人工智能” 课

近年来人工智能技术蓬勃发展，人工智能正在改变我们的生活。为了让读者在不需要掌握太多数学 和计算机科学知识的情况下，能够快速上手，使用 Python 语言实现常用的机器学习算法，并解决一些实际的问题，我们策划并出版本书。 本书共 14 章，内容涵盖基本的机器学习概念和环境搭建，目前各个领域中的热门算法，以及数据预处理、模型评估和文本数据分析等。希望本书可以让读者轻松入门，在动手实践的过程中找到乐趣。 本书可以作为各大院校人工智能相关专业的教材，也可以作为培训机构的教材，还适合人工智能技术爱好者自学

     本书围绕物联网实用技术展开，从基础的理论知识到相关的操作技能，从模拟仿真软件、开源硬件、物联网平台使用、真实商用场景介绍、实际应用案例介绍等多个方面、多个维度介绍了物联网技术。本书共8章，主要内容包括物联网概述、物联网模拟仿真软件介绍、无线传感器网

本教材共八个单元，立足人工智能技术的前沿动态，从专业角度对人工智能的发展概况、
融合与应用以及未来前景等内容进行介绍。本教材以真实性为原则，选用专业性强、时效性高
的阅读素材，助力学生的专业学习；单元结构层次清晰，主要由阅读文章、写作技巧、翻译技
巧和课外拓展四个板块构成，旨在拓宽学生的知识面并提高他们的科技英语应用能力；课后练
习形式多样，针对基础的语言技能展开训练，针对性和实用性强。
本教材既可作为高校计算机、机器人等相关专业学生的专业英语教材，也可供广大科技人

本书是针对人工智能专业学生开设的一门专业导论课程教材，旨在介绍人工智能研究领域的核心知识、最新进展和发展方向，使其建立起对人工智能的总体认识，为进入人工智能各分支领域进行研究和应用奠定良好的基础。本书从理性智能主体的角度对人工智能领域所涉及的研究内容，以及针对各研究内容所采取的解决方法进行了介绍，阐述了当前人工智能的研究热点，包括人工智能与智能体、智能机器人和互联网智能等，探讨了类脑智能，展望人工智能的发展。希望通过学习使学生了解人工智能领域中主要涉及的问题以及人工智能的实现途径和采用的解决方法

本书中的设计模式捕捉了机器学习中反复出现的问题的实践和解决方案。作者是谷歌的三名工程师，他们整理了已证实的方法，帮助数据科学家解决整个ML过程中的常见问题。这些设计模式将数百位专家的经验编纂成直接、平易近人的建议。
在这本书中，你会找到关于数据和问题表示、操作化、可重复性、可再现性、灵活性、可解释性和公平性的30种模式的详细解释。每个模式包括对问题的描述、各种可能的解决方案，以及针对您的情况选择技术的建议。