本教材系统地论述了人工智能的经典理论及人工智能主要研究领域的基础知识与应用场景，目标是用通俗易懂的方法帮助读者构建完整的人工智能知识体系，为后续的深入学习打下基础。
本教材通过讲解人工智能在诸多领域的经典应用案例，帮助读者更好地了解人工智能技术的发展和日常生活的关切度，以及未来人工智能的发展趋势及面临的挑战。
本教材内容采用Python作为讲授计算思维和人工智能的载体，与课程相结合，形成一个融理论教学、科学训练、创新实践为一体的人工智能课程体系和协同培养机制，使所培养的人才在基础

本书是为适应人才培养的新需求,为自动化、电气工程及其自动化,以及其他相关专业本科生编写的教材。本书以加强基础、突出解决工程问题的思维方法,同时又以避繁就简、深入浅出为原则,系统地介绍了自动控制的基本原理、典型方法及应用实例。本书主要内容包括控制系统在时间域、复数域和频率域的数学模型,线性系统的时域分析法、根轨迹分析法、频域分析法,线性系统的经典校正方法以及非线性系统的描述函数与相平面分析方法。本书部分章节有机地融合了MATLAB的应用,便于读者利用MATLAB软件对控制系统进行计算和仿真分析,以

机 械 工 业 出 版 社本书依据高等院校本科自动控制理论课程的教学要求,从注重理论基础与基本概念,拓宽专业面的目的出发,结合自动化专业及其他相近专业的教学特点和教学要求,比较全面地阐述了经典控制理论的基本内容。全书共分八章,包括经典控制理论的线性定常系统理论(自动控制理论的基本概念与数学模型、时域分析法、根轨迹法和频率法等),非线性控制理论基础和采样控制系统理论等。
本书编写中注重突出重点,淡化繁冗的理论推导,力求以简洁明了的表达方式,准确、全面地讲述自动控制的基本原理和概念。书中注重理

阅读本书需要具备一定的Python语言编程基础知识。编者充分调研了行业、企业对人才技术技能的需求，将教学过程和企业深度学习模型的训练与部署、人工智能应用开发等生产过程衔接，与企业一线工程人员共同研究学生需要掌握的职业理论知识和技能，同时参照人工智能深度学习工程应用职业技能等级证书要求，将证书和岗位需求充分融入本书。本书可作为高等院校人工智能相关专业的教材，也可作为有关专业技术人员的培训教材，还可作为广大深度学习技术爱好者及从事包含深度学习相关业务的智能制造、智能零售、智慧安防、智慧交通、智慧农业

该书全面地阐述经典控制理论的基本概念、原理和自动控制系统的各种分析方法。主要内容包括：控制系统的数学模型、线性控制系统的时域响应分析法、线性控制系统的根轨迹分析法、线性控制系统的频域分析法、线性控制系统的校正方法；非线性控制系统的分析、线性离散控制系统的分析与设计。该书取材先进实用，讲解深入浅出，各章选例和习题丰富，且均有用MATLAB/Simulink编写的仿真及解题实例，便于读者自学。 本次修订，主要根据立体化教材建设的思路和新形态图书建设的要求，不仅在教材的各个章节中增加了微课视频资料，而

本书共分四章，包括绪论、数学模型、时域分析与设计、频域分析与设计，并以一个垂直起降系统项目从始至终贯穿整个知识体系。本书将系统设计校正内容分别直接融入时域和频域部分，在性能指标分析基础上直接应用所学知识点进行系统的设计与校正，强化系统分析与系统设计的内在逻辑关系。

本教材编写理念先进、重在应用，主要内容包括初探人工智能、认知人工智能的基础支撑、认知人工智能的应用技术、探索人工智能的行业应用四个项目。本教材通过文字、视频、动态图和实训平台等多种形式，立体、多角度地呈现内容，构成一个教与学的互动系统，让学习资源交互、联动起来。读者可打开艾智讯网站www.aitrais.com，完成登录并激活，浏览课程多媒体互动资源或进行实训项目操作。
本教材可作为职业院校计算机公共课、信息技术公共基础课程的教学用书，也可供对人工智能感兴趣的读者阅读。

本书包含六大部分：第一部分主要介绍深度学习Python语言的基础知识，讲述Python基本语法（输入、输出、数据类型、流程控制、函数、文件和目录）、数组计算（NumPy库）、绘图库（Matplotlib库）等；第二部分主要介绍Keras编程基础，以及?Keras?中提供的大量的深度学习API；第三部分主要介绍数据处理方法，包括对类别的数据处理方法和对特征的数据处理方法，以及对缺失数据处理方法等；第四部分主要介绍各种深度模型原理及应用Keras搭建各种深度学习模型的方法，如卷积神经网络、循环神经网