本书深入浅出地介绍了人工智能的相关内容，旨在帮助读者快速了解人工智能的基础知识、最新应用和未来发展。 全书分为5篇，共12章。第1篇为基础知识篇，主要包括人工智能概述、AI行业发展的驱动力和机器学习的基础概念及应用；第2篇为感知表达篇，主要包括智能感知和自然语言理解的主要技术及应用；第3篇为专业智能篇，主要包括音乐人工

从取代简单机械的重复劳动到辅助内容创作、医药开发、科学实验，人工智能产品正以惊人的速度在各行业大展拳脚，预示着人类即将进入一个全新的发展阶段。本书通过浅显易懂的语言帮助你理解人工智能产品是什么，人工智能产品是怎么创造出来的以及人工智能产品是如何进行创新迭代的。人工智能行业的快速发展对产品经理提出了更高的要求，产品经理需

深度学习是人工智能与机器学习领域的重要研究分支，经过短短十几年的发展，已经在计算机视觉与图像处理、自然语言处理等领域取得令人瞩目的成就。本书作为深度学习方面的专门书籍，融合了机器学习、人工神经网络和深度学习的相关概念，并且从信号处理视角呈现了深度学习背后的几何学原理，以便从统一的角度去深化理解深度学习的主要模型和算法，

本书主要讲述计算机博弈及其实现的过程。第1章介绍计算机博弈的一些基本情况。第2章介绍极大极小算法,并以井字棋为例实现。第3章介绍Alpha-Beta算法,并以亚马逊棋为例实现。第4章介绍期望极大极小算法,并以爱恩斯坦棋为例实现。第5章介绍UCT算法,并以海克斯棋为例实现。第6章介绍强化学习在计算机博弈游戏中的应用,并以

本书密切配合自动控制原理课程的理论教学,结合现代先进的实验教学方法,开展了8个控制理论实验。为方便读者,增加了数学基础、自动控制的基础理论内容,简要介绍了MATLAB的软件界面、MATLAB程序基础和Simulink操作,给出了控制系统仿真相关命令/函数与实例,可以帮助读者加强对实验过程的理解,提高分析、解决问题的能力

本书主要包括8个项目,分别为搭建TensorFlow开发环境,手写数字识别:TensorFlow初探,波士顿房价预测:前馈神经网络,服装图像识别:Keras搭建与训练模型,图像识别:卷积神经网络,AI诗人:循环神经网络,预测汽车油耗效率:TensorFlow.js应用开发和庆娣花卉识别:TensorFlowLite。

智能科学研究智能的本质和实现技术,是由脑科学、认知科学、人工智能等构建的前沿交叉学科。脑科学研究自然智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质；认知科学研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等心智活动；人工智能研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能。本书系统地介绍了智能科学的概念和方法。全书共分12章。

该教材是在董景新等编著的《控制工程基础》第4版的基础上，适应线上线下混合式教学编写。教材第5版采用纸质教材和数字化资源结合的新式教材，这种教材既能保持纸质教材的结构逻辑严谨，又能发挥数字化资源的丰富直观。教材主要面向机械类、仪器类及其他非控制专业本科生。主要内容包括：控制系统的动态数学模型、时域瞬态响应分析、控制系统的

《新科技，向前冲！》主旨是那些对未来好玩的奇思妙想已经不再是幻想，它们已经出现在我们身边，未来已来。三部曲包括《人工智能》、《航空航天》和《生命科学》，其中《航空航天》主要是通过讲超越当前的新型飞行器，例如高超声速飞行器、可穿着式个人飞行器、星际飞行器等；《生命科学》主要是讲克隆以外的超前生物技术，例如从人造细胞到合成

本书共13章,第1章介绍神经网络的概念、发展历史、研究内容、应用领域以及神经网络与深度学习的关系。其后12章的内容分为两大部分:第一部分(第2-7章)阐述了6种典型的神经网络模型,即M-P模型、感知机模型、BP神经网络、Hopfield神经网络、玻耳兹曼机、自组织神经网络等。第二部分(第8-13章)阐述了深度学习的6种