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本书内容重点介绍了人工智能系统管理与维护的全生命周期流程和典型工作任务，包括初识人工智能系统、人工智能系统基础运行环境搭建、人工智能系统开发环境搭建、人工智能系统模型数据处理、人工智能系统模型训练、人工智能系统模型评估与优化、人工智能系统整体测评、人工智能系统部署以及综合实战。本书将人工智能伦理道德与人工智能技术深度融

本书旨在培养高职学生的信息素养、计算思维和人工智能素养等数字时代的三个基本素养。全书共分六个单元,主要内容包括开启人工智能新时代、人工智能应用微体验、图像识别、声音识别、自然语言处理和人工神经网络。本书内容选取将人工智能的基本理论知识和典型行业应用相结合,通过任务实践,将理论知识融入体验式应用案例中,做到易学、易懂、有

为实现人工智能实用型人才的培养，本书以迈进人工智能领域的高效学习路径为切入点，目标是让读者快速进入人工智能的世界，成为一名人工智能应用的开发者。本书切入日常工作与生活场景，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，利用高效可复用的Python代码进行人工智能算法实现及可视化，让读者从中学到一些核心的“人工智能+”应用开发技

本书以通俗易懂的方式从各个层面介绍了AIGC的基础知识，并辅以大量案例引领读者了解AIGC的应用实践，让读者可以更快速地利用AIGC改善工作和生活。第1章从AI发展历史到资本市场近况阐述了AIGC产业的概况，第2章介绍了AIGC相关技术，第3章介绍了文本类AIGC技术的发展及其在传媒、教育、办公等场景中的应用，第4章介

本书全面介绍人工智能的基本理论、技术及应用。全书共10章，主要内容包括人工智能概论、知识表示与知识图谱、确定性与不确定性推理、搜索策略、遗传算法、群智能算法、人工神经网络、机器学习与深度学习、专家系统、自然语言理解，附录部分给出了实用性强的12个实验。本书强调人工智能知识的基础性、整体性、综合性和广博性，使学生掌握人工

强化学习是机器学习的重要组成部分。本书采用理论与实践相结合的写法，从强化学习的基本概念开始，详细介绍了强化学习的算法理论和实践操作，配有Python代码实现，完整呈现强化学习算法的实践细节。通过这本书你将会：（1）理解强化学习最关键方面的问题。（2）探索马尔可夫决策过程及动态规划的过程。（3）深入理解强化学习的各种方法

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本书从人工智能数学建模入手,全面介绍人工智能应用中涉及的数学基础知识,主要包括微积分学初步、线性代数、概率论与数理统计、最优化理论、随机过程、插值与回归,重点介绍基本概念、基本原理及计算,其中涉及的计算大部分由Python实现。同时,本书理论与实践相结合,结合具体案例,介绍如何运用这些数学基础知识来实现人工智能应用中的