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本教材包括七章内容分别介绍人工智能概论、知识表示与特征工程、机器学习、深度学习、专家系统、人工智能架构与系统与案例分析相关内容，旨在全面且深入浅出地介绍人工智能的基础知识和实现的基本技术，并结合典型企业案例分析，紧跟时代潮流，注重技术的发展与革新。该教材充分体现智能科学与技术、人工智能方向高端人才培养的目标定位，尤其针

本书以AIBox嵌入式平台作为人工智能（AI）硬件平台、以Ubuntu作为嵌入式操作系统、以Facebook公司的PyTorch框架作为深度学习设计框架，设计了摄像头模糊检测项目、行人检测项目、车道线检测项目和人脸检测项目4个人工智能实践项目，实现了国产人工智能硬件平台人工智能开放平台的无缝组合。本书以案例教学为特色，

本书主要把握计算机科学与技术的发展趋势，熟悉人工智能的前沿知识和研究热点。本书从人工智能的概述出发，介绍了人工智能研究领域的基础知识，与此同时，对人工智能领域的核心算法--机器学习技术展开详细介绍，让读者掌握对相关技术的算法创新以及工程实践等。该教材紧密联系计算机学科中的人工智能前沿内容和所涉及的项目实践技术，读者通过

本书介绍了机器学习的典型算法及MATLAB编程方法。主要内容包括：线性回归、非线性回归、分类、聚类、人工神经网络、支持向量机、决策树、模糊逻辑、集成学习、半监督学习、强化学习、关联规则学习、深度学习、机器阅读和机器写作等。本书注重实用性，精选了大量实例，每个实例都提供了MATLAB程序，并进行了详细的注释，有助于读者真

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本书是一本专为编程爱好者和专业人士设计的实用指南。全书共分为十个章节，系统地介绍了人工智能在编程领域的应用，特别是AI辅助编程工具如何简化编程学习过程和提升编程能力。第一章从AI辅助编程工具的基本概念入手，为读者揭开AI编程的神秘面纱。随后，书中深入探讨了GitHubCopilot等前沿工具，这些工具能够通过智能代码补

本书对机器学习的基础知识和基本算法进行了详细的介绍，对广泛应用的经典算法(如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等)进行了深入的分析，并讨论了无监督学习的基本方法。用6章对深度学习和深度强化学习进行了相当全面的叙述，不仅深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络和长短期记忆

《PyTorch深度学习项目教程》根据初学者的学习曲线和职业生涯成长规律，由浅入深设计了5个基础项目和3个综合项目。基础项目包括手写数字识别、二维曲线拟合、猫狗图像分类、提升猫狗图像分类的准确率和文本翻译，引导读者使用PyTorch构建神经网络算法框架，深入探讨了深度学习数据集构建、神经网络模型原理及实现、算法训练与评