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

本书是普通高等教育十一五规划教材，系统介绍了人工智能的基本原理和相关的应用领域。全书共10章，包括：绪论、知识表达方法、问题求解方法、基本推理技术、不精确推理、PROLOG语言、专家系统、机器学习、人工神经网络和人工智能游戏。本书内容丰富、条理清楚，各章都配有例题，并给出了相当数量的习题，以帮助读者理解和掌握本书的内容。本书可作为高等学校信息类相关专业的教材，也可供相关专业领域的科技人员使用。

本书围绕智能科学与技术的学科内涵，沿自然智能和机器智能两大主线展开介绍，覆盖学科的主要基础知识、研究方法、研究方向和应用领域。本书共9章，内容包括绪论、认知科学及其应用、机器感知及其应用、模式识别及其应用、机器学习及其应用、机器人及其智能化、自然语言处理及其应用、大数据及其应用、智能系统与发展前瞻。从第2章开始，本书分别从各个研究方向的技术发展角度，阐述了各种智能科学理论与技术的产生和发展趋势，介绍了技术方法、算法和典型应用，以及智能科学理论与技术对人类社会各领域的广泛影响。本书覆盖面广，强调基

新能源利用技术是自然科学和工程学的结合，其理论基础宽广，创新及学科应用交叉特点突出，工程实践性强。本书围绕着新能源利用、热电转换技术、基础要素、物联网标准、智能物联网系统设计及物联网智能应用案例等内容进行编著。随着5G、云计算和人工智能等领域技术的快速发展，物联网及智能物联已经从概念阶段跨入应用阶段，热地转换物理世界与智能物联信息世界的融合探索正在进行，如何对应学科应用交叉的挑战很重要，本书理论联系实际，结合了大量相关专业典型案例。 本书既适合作为高等院校中低年级学生、大专院校及高职院校高年级学

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

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。
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如果你想从程序员转行做人工智能专家，这是一个理想的起点。基于Laurence Moroney非常成功的AI课程，这本介绍性的书提供了一个动手操作、代码优先的方法来帮助你建立信心，同时学习关键主题。你所需要的只是使用Python及其用于数据和数组处理的经验。
你将学习如何实现机器学习中常见的场景，包括计算机视觉、自然语言处理(NLP)和针对web、移动、云和嵌入式运行时的序列建模。大多数关于机器学习的书都是从大量的高等数学开始的。本指南提供了让您直接使用代码的实用经验。

This book comprehensively and deeply introduces the artificial neural network theory and its application. The book consists of three sections: the foundation of neural network, artificial neural network theory, the design and practical application

本书在不涉及大量数学模型与复杂算法实现的前提下，从机器学习概述开始，由“泰坦尼克号数据分析与预处理”“良/恶性乳腺癌肿瘤预测”“波士顿房价预测”“手写体数字聚类”“人脸特征降维”“在线旅行社酒店价格异常检测”6个案例分别引入数据分析、分类、回归、聚类、特征降维和异常检测的应用开发实战技术及其少量理论，能够帮助读者以最快的速度掌握使用Scikit-learn库进行机器学习开发的实战技能。书末是学习机器学习时可能用到的附录。本书适合对机器学习感兴趣的初学者、需要快速入门机器学习的高职相关专业学生，以