本书是一本体系完整、算法和案例丰富的人工智能类教材。本书系统地讲解深度学习的理论与方法，主要内容包括绪论、深度学习基础、卷积神经网络、循环神经网络、深度序列模型、深度生成网络、图神经网络、注意力机制、深度强化学习、深度迁移学习、无监督深度学习。本书通过丰富的实例讲解方法的应用；强调深度学习的系统性、方法的时效性，同时针对深度学习快速发展的特点，讲解深度学习的最新技术，本书配备了实例的数字化资源，供学习者下载。
　　本书既可以作为国内各高等学校、科研院所本科生、研究生的教材，也可以供国内

机器学习的主要目的是从有限的数据中学习到知识。而知识的基本单元是概念。借助于概念，人类可以在繁复的思想与多彩的世界之间建立起映射，指认各种对象，发现各种规律，表达各种想法，交流各种观念。一旦缺失相应的概念，人们将无法思考、交流，甚至于无法顺利地生活、学习、工作、医疗、娱乐等。哲学家如卡西尔等甚至认为人类的本质特性是能够使用和创造各种符号概念。因此，如何使机器能够像人一样能够自动发现、运用概念，正是机器学习当前的重要研究内容。本书将集中讨论这个问题。本书借助学于认知科学的研究成果，提出了类的

"本书以模糊计算、神经计算、进化计算三大模块为主，从理论基础和实践应用两个维度全面、系统地介绍关于计算智能的常见算法，并设计8个上机实验，以满足前面章节内容仿真验证的需要。全书共11章，内容分别为绪论、模糊系统理论、模糊系统应用、神经网络理论、支持向量机、深度学习、遗传算法、遗传规划、蚁群算法、粒子群算法、新型群智能优化算法等知识，并对大部分知识点配以相应的案例。

本书主要面向广大从事数据分析、机器学习、数据挖掘或深度学习的专业人员，从事高等教育的专任教师，高等学校的在读学生及相关

"本书从数据表示学习角度介绍机器学习及其应用。全书共7章，分别介绍数据表示学习与数学基础、传统降维方法、分布式表示学习和聚类算法、稀疏表示学习、神经网络中的特征提取、生成式表示学习和对比式表示学习。本书涉及的数据表示学习算法的具体应用领域包括计算机视觉、自然语言处理以及图网络分析等。

本书主要面向广大从事人工智能、机器学习或深度学习、数据挖掘、模式识别等领域的专业人员，从事高等教育的专任教师，高等院校的在读学生及相关领域的广大科研人员。
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《机器学习原理及应用》从机器学习原理和应用出发，结合案例介绍了机器学习的基础技术和典型模型算法，包括机器学习的基础、特征选择与降维、典型学习算法、深度学习与神经网络、集成学习与迁移学习、强化学习、计算机视觉与语音识别等技术；详细介绍了机器学习典型模型算法及神经网络学习、计算机视觉和语音识别技术应用，并以实例介绍了应用场景需求、特征表示、深度神经网络设计、预训练模型及预测应用的开发方法和开发过程。
每个案例配有源码，每章配有习题，帮助读者进行深入学习。
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本书是为高等院校、职业本科院校计算机、人工智能各专业“人工智能导论”课程设计编写的教材，具有丰富的应用特色。全书较为系统、全面地介绍了人工智能相关的概念、理论、技术与应用，可以帮助读者扎实地打好人工智能的专业知识基础。本书共18章，内容包括概论、模糊逻辑与大数据思维、智能体与智能代理、知识表示及其方法、规则与专家系统、机器学习及其算法、神经网络与深度学习、创建智能系统的强化学习、数据挖掘与经典算法、计算机视觉与处理、包容体系结构与机器人、自然语言与语音处理、GPT大语言模型崛起、向动物

针对当前智能传感器、人工智能、数字孪生等的发展趋势，本书以智慧地球概述、智慧地球建设战略需求、关键技术、核心支撑技术、应用案例为线索组织写作，在系统阐述智慧地球概念、内涵和剖析智慧地球发展现状以及面临的问题和挑战的基础上，依次分析面向行业的智慧地球建设战略需求、智慧地球构建关键技术，以及包括通导遥一体化复杂环境智能感知、智慧地球辅助决策系统、基于多源信息融合技术的复杂环境认知、感知-认知-决策-行动互馈应用模式、轻量级云边端一体化运行环境等在内的智慧地球构建依赖的核心支撑技术

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教材内容括人工智能概述；视觉、语音、自然语言处理等方面的通用技术；机器学习与深度学习；人工智能典型应用场景；人工智能与职业发展；生成式人工智能的技术与应用；人工智能法律与伦理。在内容的选取上，突出人工智能主流技术、热点问题和典型案例，覆盖了目前市场上常见的人工智能技术及应用。教材除了涵盖人工智能概念及发展史、机器学习与深度学习及常见应用之外，编者们仔细研究了国内第一批人工智能创新应用平台的开放接口，归纳相应创新应用平台的共性内容，选取与图像、语音、自然语言处理相关的人工智能通用技能，并针对这些通