本书介绍人工智能的基础理论、技术及应用。全书共9章,主要内容包括人工智能概述、知识表示与知识图谱、搜索策略、机器学习、人工神经网络、典型卷积神经网络、智能图像处理、机器学习开发框架、机器学习项目剖析。本书强调理论联系实际，既深入浅出地介绍了人工智能领域的基础知识和实用技术，又详细介绍了两个机器学习开发框架：PyTorc

本书以PyTorch深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍使用PyTorch实现深度学习应用的重要内容。本书共7章，内容包括深度学习概述、PyTorch深度学习通用流程、PyTorch深度学习基础、手写汉字识别、文本生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现文本生成

本书系统地介绍了人工智能的基本概念、主要方法及代表性模型算法。本书根据人工智能的知识体系，在兼顾传统的人工智能方法的基础上，重点突出前沿性内容，并对自动推理、遗传算法、神经网络、启发式优化、机器学习、异常检测、梯度下降、逻辑回归、反向传播、卷积网络、语言模型、词向量等常见技术进行详细阐述和讨论。本书结合应用安排了示例和

本书对应课程属于一门概论性课程。本书将传统的和新一代的人工智能/智能制造融于一体，从传承与发展视角出发概述人工智能与智能制造的发展现状及其相互关系，重点阐述人工智能与智能制造共性基础技术、知识驱动的符号智能、数据驱动的机器学习、智能制造理论与技术体系、智能制造的物理系统和信息系统，并指出人工智能与智能制造的未来发展方向

本书是一部揭示ChatGPT与AIGC的背后真相及未来发展趋势的重要著作。首先，本书全景式展现了ChatGPT背后的创造者群像，揭示了创新、创造和创业的成功之路。其次，本书系统回顾了AIGC发展过程中的重要里程碑，从早期的神经网络到深度学习技术，再到大语言模型的突破，全面展示了这一领域的进展和创新。再次，本书聚焦剖析了

本书以人工智能与机器人项目为载体，构建集知识学习、项目实战为一体的人工智能与机器人专业实战训练平台。要求学生运用检测、控制等多学科知识，解决相关复杂工程问题，综合培养学生的系统工程能力、问题分析能力、算法应用能力与动手实践能力。本书分为三部分：第1部分为基础知识，介绍人工智能基础、机器人基础与机器鼠的相关知识；第2部分

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本书全面介绍了统计机器学习的主要算法，内容涉及多元线性回归、对数线性回归、逻辑斯蒂回归、岭回归、Lasso回归、判别分析和聚类分析等传统方法，也涉及支持向量机、深度神经网络以及集成学习等比较热门的算法，并给出相应算法的R语言实现。本书还给出了向量和矩阵函数求导以及拉格朗日对偶等数学基础，便于读者理解相关算法推导。本书可