本書分為兩大部分：第一部分主要基于Scikit-Learn，介紹機器學習的基礎(chǔ)算法；第二部分則使用TensorFlow和Keras，介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習。此外，附錄部分的內(nèi)容也非常豐富，包括課后練習題解答、機器學習項目清單、SVM對偶問題、自動微分和特殊數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等。書中內(nèi)容廣博，覆蓋了機器學習的各個領(lǐng)域，不僅介紹了傳

本書從人工智能基礎(chǔ)知識入手，針對人工智能的定義及內(nèi)涵、人工智能研究的意義進行了分析研究；另外對知識表示與搜索策略、模糊邏輯技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、遺傳算法與專家系統(tǒng)、機器學習與群集智能等做了介紹；還剖析了人工智能識別技術(shù)與智能控制、人工智能技術(shù)及應(yīng)用、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域等內(nèi)容。

在當今時代背景下，人工智能作為一項高精尖技術(shù)，已然成為信息技術(shù)研發(fā)領(lǐng)域的關(guān)鍵。在人工智能發(fā)展過程中，大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)揮著重要作用，對增強人工智能的科技含量及智能水平，實現(xiàn)智能化操控具有積極作用。本書以大數(shù)據(jù)的基本概念以及大數(shù)據(jù)分析過程中常用的技術(shù)和平臺為主線進行組織和編寫，以期讓讀者掌握大數(shù)據(jù)分析的基本理論。整本書結(jié)構(gòu)合理

人工智能是一個新興議題，對人工智能與高校思想政治教育融合發(fā)展的著作目前較少。本書以內(nèi)容、機制與方式為切入點，聚焦人工智能與高校思想政治工作融合發(fā)展的內(nèi)在邏輯與實踐策略，主要從人工智能與高校思想政治教育融合發(fā)展的邏輯理路、運作機理、實踐審視、行動策略等方面進行展開。通過全面考察人工智能的助推邏輯與實踐路徑，建構(gòu)起“人工智

隨著裝備軟硬件可靠性的不斷提高，人因失誤成為影響航空航天等復(fù)雜人機系統(tǒng)安全性的關(guān)鍵因素。人機系統(tǒng)安全性是由機器、環(huán)境、任務(wù)、人為因素及其耦合作用決定的，研究事故成因，開展人機系統(tǒng)安全性設(shè)計與分析，是保證復(fù)雜系統(tǒng)的安全性的重要手段。本書分為6章，首先論述了人為因素對系統(tǒng)安全的重要性、復(fù)雜系統(tǒng)安全性研究方法和人機系統(tǒng)安全性

本書是針對高等院校計算機、大數(shù)據(jù)、人工智能等專業(yè)編寫的基礎(chǔ)教材。內(nèi)容涵蓋自然語處理、計算機視覺、語音識別、智能搜索、智能編程等基礎(chǔ)工具的應(yīng)用，從日常應(yīng)用工具到專業(yè)知識覆蓋等多個方面進行討論。全書共6章，第1章主要介紹了人工智能的起源與發(fā)展、引用場景、人工智能背景下數(shù)字工匠的認識；第2章至第6章分別從工具引用、基礎(chǔ)知識論

自動控制理論是專門研究有關(guān)自動控制系統(tǒng)基本概念、基本原理、基本方法的一門課程。本書是針對該課程編寫的高等教材。本書較全面系統(tǒng)地闡述自動控制理論的基本分析和校正方法。全書共分7章，主要內(nèi)容包括自動控制概述、線性控制系統(tǒng)的數(shù)學模型、時域分析和校正、根軌跡法﹑頻域分析和校正﹑離散控制系統(tǒng)﹑非線性系統(tǒng)分析等。

《2022-2023人工智能學科發(fā)展報告》通過分析相關(guān)文獻，總結(jié)和回顧了過去五年本學科發(fā)展所取得的重要成就，特別是對本學科戰(zhàn)略地位及其轉(zhuǎn)型升級有重要意義的新觀點、新理論、新方法、新成果進行了評述。在此基礎(chǔ)上，深入分析了本學科發(fā)展難點和亟待解決的問題，并預(yù)測了本學科未來發(fā)展趨勢。此外，本報告還討論了本學科的人才隊伍的建設(shè)

本書具體包括以下內(nèi)容：人工智能時代、人工智能技術(shù)在無人駕駛汽車中的應(yīng)用、人工智能在無人機中的應(yīng)用、人工智能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用、人工智能分散多動力、人工智能集成一體化、典型智能生產(chǎn)線及智能機器、人工智能教學設(shè)計、智能文本數(shù)據(jù)分型教學設(shè)計、智能機器人教學設(shè)計、智能語音數(shù)據(jù)分析教學設(shè)計。

本書系統(tǒng)介紹了可信人工智能的基礎(chǔ)知識、理論方法和應(yīng)用要素。內(nèi)容包括緒論、人工智能的風險與信任、人工智能可解釋推理、人工智能對抗樣本和防御、人工智能內(nèi)容生成與深度偽造、人工智能使能系統(tǒng)的可信決策、人工智能可信應(yīng)用的要素。本書還討論了以人為本人工智能系統(tǒng)的設(shè)計、開發(fā)和使用中涉及的人類、組織和技術(shù)等復(fù)雜的因素。本書可以作為教