"本书比较全面地阐述了经典控制、现代控制的基本内容。全书共分九章，主要包括自动控制系统建模、时域分析法、根轨迹法、频域分析法、离散系统分析、非线性系统分析、线性系统理论、最优控制理论。各章均含有MATLAB支持下对控制系统进行计算机辅助分析与设计典型实例。为帮助读者更加熟练掌握该书内容，配套出版了《自动控制原理数字课程

本书对人工智能安全的理论与实践技术进行了梳理，全面完整地覆盖了人工智能安全技术的主要方面，把相关知识体系划分为五部分，即人工智能的安全观、人工智能安全的数据处理、人工智能用于网络安全的攻击与防御、人工智能模型的对抗攻击与防御以及人工智能平台的安全与工具。第一部分对人工智能安全问题、基本属性、技术体系等进行了归纳梳理。第

《人工智能》选取人工智能的9个核心方向，包括搜索、机器学习、线性回归、决策树、集成学习、神经网络、计算机视觉、自然语言处理与强化学习，系统梳理关键知识点，并详细介绍基础原理与重要算法，同时，加入了对前沿知识的介绍与对核心成果的分析和说明。同时，书中的每一章均配备作业题与编程练习，让读者们在练习当中加深对算法与原理的理解

本书是一本系统介绍人工智能基础知识和基本原理的入门书籍,从经典人工智能入手,介绍知识表示、确定性推理、不确定性推理、专家系统和演化算法等。同时,也介绍了典型机器学习和深度学习的学习框架和方法,如决策树、支持向量机、卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等。另外,本书以Pytorch、sklearn等为基础通过实践项目

本书详细介绍了人工智能领域涉及的数学基础，对于每个问题尽可能给出足够详尽的证明过程，以帮助读者深入理解智能算法的原理。本书内容涉及线性代数、高等数学、概率论、**化等多个数学分支内的重要知识点。采用公式推导、图表示例、应用举例相结合的方式，以翔实的语言、全新的视角，帮助读者理解其中的关键知识点。全书共分为10章:第1章

本书深入浅出地介绍了近年来AI领域中十分引人注目的新型人工神经网络——生成对抗网络（GAN）的基本原理、网络结构及其在图像处理领域中的应用；同时，分析了近年来在GAN训练、GAN质量评估及多种改进型GAN方面取得的进展；在实践方面，给出了基于Python的基本GAN编程实例。另外，本书还介绍了支撑GAN模型的基础理论和

本书选材广泛,涵盖了人工智能基础、人工智能的利弊、人工智能中的推理、知识表示和知识图谱、模糊逻辑系统、知情搜索算法和不知情搜索算法、专家系统、机器学习和深度学习、机器学习算法、人工神经网络、大数据与机器学习、模式识别、自然语言处理、计算机视觉、人工智能中的智能体、智能制造、用于人工智能的五种编程语言、人工智能平台、人工

深度学习（DL，DeepLearning）是机器学习（ML，MachineLearning）领域中一个新的研究方向，通过学习样本数据的内在规律和表示层次，实现机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。在开始深度学习项目之前，选择一个合适的框架能起到事半功倍的作用。全世界最为流行的深度学习框架有T

本书主要内容包括机器学习中的相关数学基础(线性代数、概率统计与信息论、最优化方法和张量分析);样本数据中的预处理;机器学习主流算法;基于MATLAB机器学习算法的实现和机器学习综合应用、机器学习和深度学习的工程应用。本书特色是深入浅出,自成体系,注重基础理论的描述,具有系统性、完整性、可阅读性、应用性和前瞻性。

本书从硬件、软件、算法和通信四个方面来讲述一个智能系统完整的开发内容,主要包括:智能系统相关背景、智能系统芯片、编译系统、操作系统、操作系统软件框架、应用软件开发、机器学习、深度学习推框架和智能系统应用开发。从而让读者能够全面的学习一个智能系统所涉及的各方面知识点,从而便于从宏观方面理解智能系统。本书适合于刚开始学习计