"《生成式人工智能基礎與應用》是一本介紹生成式人工智能（AIGC）技術及應用的通識教程。全書精心設計了8章內(nèi)容，從基礎知識到實戰(zhàn)應用，層層遞進，進行了詳盡闡述。書中覆蓋基礎知識及6大應用場景，包括文案創(chuàng)作、高效處理辦公事務、創(chuàng)作圖形圖像、音頻優(yōu)化合成、生成短視頻、代碼編寫等�！渡�成式人工智能基礎與應用》旨在幫助讀者快速

"《人工智能概論》共分為12章。第1章敘述人工智能的定義、起源、流派與發(fā)展，第2章和第3章研究人工智能的知識表示方法和知識圖譜，第4章探索搜索推理技術，第5章探討群智能算法的主要方法，第6章至第11章逐一討論人工智能的主要應用領域，包括機器學習、人工神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習、專家系統(tǒng)、計算機視覺、自然語言處理和語音處理等，第

本書是一流本科課程“人工智能”的配套教材，是作者二十余年教學經(jīng)驗的結晶。考慮初學者的特點，遵循思維過程安排全書內(nèi)容，同時通過案例學習深化理解。全書分兩篇，共11章�；�礎篇（第1～6章）包括緒論、確定性推理、不確定性推理、搜索策略、機器學習和知識圖譜。應用篇（第7～11章），包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡及其圖

"機器學習是以概率論、統(tǒng)計學、信息論、**化理論、計算理論等為基礎的計算機應用理論學科，也是人工智能、數(shù)據(jù)挖掘等領域的基礎學科。本書全面系統(tǒng)地介紹了機器學習的主要方法，共分4篇。第一篇介紹監(jiān)督學習的主要方法，包括線性回歸、感知機、支持向量機、**熵模型與邏輯斯諦回歸、提升法、隱馬爾可夫模型和條件隨機場等；第二篇介紹無監(jiān)

"本書主要介紹分析和設計反饋控制系統(tǒng)的經(jīng)典理論和應用方法。全書共8章，內(nèi)容包括自動控制系統(tǒng)的基本概念，自動控制系統(tǒng)的數(shù)學模型，自動控制系統(tǒng)的時域分析法、根軌跡法、頻率特性法，控制系統(tǒng)的校正、非線性控制系統(tǒng)、離散控制系統(tǒng)的分析和綜合應用等。在每章后面分別介紹了MATLAB在自動控制理論中的一些應用，以及如何利用計算機輔助

Python程序設計與人工智能實踐

本書以計算思維為主線，以人工智能相關問題為引導，秉承“基礎性、系統(tǒng)性、實踐性、先進性”的基本思想，引導學生深度探索，為求解本學科問題奠定基礎。全書分為9章，分別講述計算機與計算思維、計算機系統(tǒng)、計算機操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)庫技術基礎、計算機網(wǎng)絡基礎、Internet應用與網(wǎng)絡安全、人工智能與算法、計算機前沿技術等內(nèi)容

TensorFlow大模型開發(fā)實踐（制作+優(yōu)化+應用）》循序漸進地講解了TensorFlow大模型開發(fā)的核心知識，并通過具體實例演練了開發(fā)TensorFlow大模型程序的方法和流程。全書共14章，分別講解了TensorFlow數(shù)據(jù)集制作、使用機器學習算法制作TensorFlow模型、保存和加載模型、使用深度學習算法制作

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在AI（ArtificialIntelligence，人工智能）時代，編程不再是程序員的專屬技能。本書是一本面向零基礎讀者的AI編程實戰(zhàn)指南，旨在教會讀者使用自然語言指揮AI自動完成辦公、學習和生活中的各類任務。全書以對話即編程為核心，通過五大真實應用場景、20余個實戰(zhàn)案例，手把手教讀者如何用AI生成、優(yōu)化和調(diào)試代碼，