本書服務的主要對象為人工智能技術應用專業(yè)學生、相關人工智能類專業(yè)學生以及想要涉足人工智能的讀者。本書采用"教、學、做一體化”的教學方法，圍繞智能語音技術，主要介紹了云端智能語音應用、終端智能語音應用、綜合智能語音應用三大部分。課程以實際項目轉化的案例為主線，按"理實一體化”的指導思想，從"魚”到"漁”，培養(yǎng)學生知識遷移

本書全面敘述了蒙特卡羅方法，包括序貫蒙特卡羅方法、馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法基礎、Metropolis算法及其變體、吉布斯采樣器及其變體、聚類采樣方法、馬爾可夫鏈蒙特卡羅的收斂性分析、數(shù)據(jù)驅動的馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法、哈密頓和朗之萬蒙特卡羅方法、隨機梯度學習和可視化能級圖等。為了便于學習，每章都包含了不同領域的代表性應用實

隨著大語言模型的快速發(fā)展，語言AI已經進入了新的階段。這種新型的語言AI模型具有強大的自然語言處理能力，能夠理解和生成人類語言，從而在許多領域中都有廣泛的應用前景。大語言模型的出現(xiàn)將深刻影響人類的生產和生活方式。本書將介紹提示工程的基本概念和實踐，旨在幫助讀者了解如何構建高質量的提示內容，以便更高效地利用大語言模型進行

本書主要介紹控制系統(tǒng)的基礎知識和設計方法。全書首先介紹了控制系統(tǒng)的基本概念，然后論述了控制系統(tǒng)的微分方程和傳遞函數(shù)等數(shù)學模型的建立和等效簡化方法。在系統(tǒng)分析方面，主要介紹了控制系統(tǒng)的時域分析法、根軌跡分析法和頻域分析法。在系統(tǒng)設計方面，主要介紹了串聯(lián)校正技術和PID控制技術。在計算機控制技術方面，論述了連續(xù)信號的采樣過

本書循序漸進地講解了使用TensorFlow開發(fā)深度學習程序的核心知識，并通過具體實例的實現(xiàn)過程演練了使用TensorFlow的方法和流程。書中首先講解了TensorFlow深度學習基礎知識；然后介紹了數(shù)據(jù)集制作、前饋神經網(wǎng)絡、卷積神經網(wǎng)絡、循環(huán)神經網(wǎng)絡、生成式對抗網(wǎng)絡、自然語言處理、注意力機制、概率圖模型、深度信念網(wǎng)

許多部門和行業(yè)都渴望將AI和數(shù)據(jù)驅動技術整合到自己的系統(tǒng)和運營中。但要構建真正成功的AI系統(tǒng)，你需要牢固掌握底層的數(shù)學知識。這本綜合指南彌補了AI所展現(xiàn)出的無限潛力和應用與相關數(shù)學基礎之間的存在的現(xiàn)實差距。作者HalaNelson并沒有討論高深的學術理論，而是以現(xiàn)實世界的應用和最先進的模型為重點，介紹了在人工智能領域發(fā)

隨著人工智能在醫(yī)學、法律和國防等高風險領域的使用越來越多，大批組織花費了大量時間和金錢來使ML模型值得信賴。許多關于這一主題的書都深入探討了一些理論和概念。本指南提供了一個實用的起點，幫助開發(fā)團隊生成安全、更健壯、更少偏見和更容易解釋的模型。作者YadaPruksachatkun、MatthewMcAteer和Subh

現(xiàn)在人工智能技術受到世界關注，中國已具有較強競爭力，本書將以弘揚中國科技力量為思政主線，以提升學生的社會責任感、創(chuàng)新精神為核心，在教材中加入思政元素，融入到實例中。內容涵蓋了人工智能研究的多個領域和相關技術，包括人工智能概述、知識表示、搜索技術、機器學習、人工神經網(wǎng)絡、計算機視覺、自然語言處理、智能機器人。本書涵蓋了人

全書共分為六章，具體內容包括交互設計概述，用戶研究，交互設計的分類，交互界面的內容及軟件，交互界面設計的平臺、流程、規(guī)范及實施要點和交互設計經典案例賞析。

大多數(shù)中級機器學習教材側重于通過提高準確性或降低預測誤差來優(yōu)化模型。但這種方法往往忽視了理解您的機器學習模型為什么以及如何做出預測的重要性�？山忉屝苑椒ㄌ峁┝烁�好理解模型行為的基本工具包，而這本實用指南《面向從業(yè)者的可解釋人工智能》集結了最佳的模型可解釋性技術。介紹可解釋人工智能技術，包括技術的特點、實施方法和技巧、技