人工智能作为一门独立学科自20世纪中叶诞生以来，先后经历了多次跌宕起伏与技术变革，特别是进入21世纪后，深度学习与智能感知、计算机视觉、脑认知科学的快速发展，使得人工智能应用呈现井喷式发展。本书作为人工智能学科人门的导论课教材，概述了人工智能相关的智能信息处理、脑与认知科学、演化计算与群智能优化、博弈论与智能决策、机器学习及AI芯片、计算机视觉及电力智能机器人等领域的发展史、基本原理与应用案例。通过梳理各分支方向的发展历程，使读者了解并掌握相关方向发展的脉络，为今后深人学习奠定基础。本书既可作为

作为通用人工智能的重要进展，ChatGPT的出现引起了学术界和产业界人士的广泛关注。本书系统地论述了ChatGPT的发展历程、核心技术和基本原理等内容。全书共15章。第1章介绍了ChatGPT的前世今生；第2～6章论述了ChatGPT相关的基础理论与发展应用；第7～10章论述了ChatGPT的核心技术，包括Transformer、基于人类反馈的强化学习、提示学习以及模型学习与优化；第11章和第12章论述了ChatGPT的重要应用场景；第13～15章论述了以ChatGPT为代表的通用大模型范

本书围绕人工智能技术应用框架和认知规律，将“德”与“技”有机结合，由浅入深从“理念—开发—数据—算法—技术—产品—行业—情感”8个认知层面对人工智能技术进行剖析，构建全栈知识体系。本书基于BOPPPS教学方法重构教学环节，主要分为“导入—学习目标—知识探索—案例体验—拓展阅读—本章总结—学习评价—思考探索”8个环节，根据内容适时穿插案例，使读者通过项目实践获得所学即所用的成就感。本书配套案例源代码、习题、教学课件等资源。本书可以作为高等院校人工智能技术、电子信息类、机电一体化、应用电子技术及相关

《自动控制原理》（第二版）共分九章。第一章概述自动控制系统的基本概念以及发展的历程；第二章较为全面地描述控制系统各单元的微分方程、传递函数、方块图、状态空间等形式不一的数学模型和模型之间的关系；第三章讨论如何获取控制系统的时域响应和时域性能指标，着重分析二阶系统的特点；第四章说明系统的稳定性与稳态误差；第五章与第六章分别给出根轨迹与频率特性两种图解分析方法；第七章则将连续时间控制系统分析与综合的方法推广应用到线性离散时间控制系统；第八章阐述基于状态空间模型的线性系统理论基础；第九章简单介绍非线性

自动控制理论与控制技术正广泛深入地应用到机械工程、仪器科学等领域，本书从工程应用角度阐述了经典控制理论的概念、原理和各种分析方法，内容包括控制系统的基本概念与基本组成、控制系统的数学模型、控制系统的时域分析、控制系统的频域分析、控制系统的稳定性分析、控制系统的根轨迹分析、控制系统的综合与校正，以及MATLAB软件在控制系统分析与应用中的案例。本书突出论述自动控制的基本概念、基本原理和基本方法及其工程背景，并以“高速列车车辆垂向动力学振动建模、仿真分析及控制”这一案例贯穿其中。为便于学习，每章配有

大约在一百年前，电气化改变了交通运输行业、制造业、医疗行业、通信行业，如今AI带来了同样巨大的改变。AI的各个分支中发展为迅速的方向之一就是深度学习。
本书主要涉及以下内容：第1部分是神经网络的基础，学习如何建立神经网络，以及如何在数据上面训练它们。第2部分进行深度学习方面的实践，学习如何构建神经网络与超参数调试、正则化以及一些高级优化算法。第3部分学习卷积神经网络(CNN)，以及如何搭建模型、有哪些经典模型。它经常被用于图像领域，此外目标检测、风格迁移等应用也将涉及。后在第4部

本书全面讲述人工智能算法的理论基础和案例编程实现。第1章简要介绍机器学习的发展及其应用。第2章和第3章主要介绍机器学习经典分类算法、聚类算法、集成算法和随机森林算法，以及这些算法的具体内容、算法原理和案例编程实现。第4章介绍了深度学习的概念、原理、研究现状，以及典型的神经网络及其相关网络的案例编程实现。第5章介绍了强化学习的发展及其相关算法，包括Q-学习算法、蒙特卡洛算法和动态规划算法，以及这些算法的原理和案例编程实现。第6章介绍了迁移学习的发展及其相关算法，主要包括TrAdaBoost算法和层

本书是机器学习领域的入门教材，详细阐述了机器学习的基本理论和方法。全书由12 章组成，包括绪论、线性模型与逻辑斯谛回归、决策树、贝叶斯分类器、k 近邻算法、支持向量机、人工神经网络、线性判别分析、主成分分析法、聚类、EM 算法与高斯混合聚类、集成学习等。 对每一种机器学习算法，均从算法原理的理论推导和MATLAB 实现两方面进行介绍。本书既注意保持理论分析的严谨性, 又注重机器学习算法的实用性，同时强调机器学习算法的思想和原理在计算机上的实现。全书内容选材恰当，系统性强，行文通俗流畅，具有较强的