人工智能是一門以自動化理論與計算機技術(shù)為基礎(chǔ)，涉及多學科交叉融合的新興學科，是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量，對于推動經(jīng)濟發(fā)展、提高生產(chǎn)力、促進社會進步具有重要意義。本書在總結(jié)編者及團隊多年教學及科研經(jīng)驗的基礎(chǔ)上編寫完成，內(nèi)容涵蓋了人工智能的基本概念、發(fā)展歷程、關(guān)鍵技術(shù)以及典型應(yīng)用，旨在幫助學生快速了解人工智能

"本書按照教育部組織制訂的《新時代大學計算機教學基本要求》編寫。本書采用“案例引導(dǎo)、任務(wù)驅(qū)動”的編寫思路，案例緊貼學生實際需求，著重培養(yǎng)學生的計算思維能力，內(nèi)容緊密結(jié)合國家信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展重大戰(zhàn)略需求，引入了國產(chǎn)操作系統(tǒng)與國產(chǎn)辦公軟件。全書分為上、下兩篇，上篇基礎(chǔ)篇著重培養(yǎng)學生使用麒麟操作系統(tǒng)和WPSOffice等國產(chǎn)軟件

"本書從屬于深圳信息職業(yè)技術(shù)學院等高職院校與騰訊集團共同編寫的高等職業(yè)教育人工智能技術(shù)與服務(wù)專業(yè)校企“雙元”合作系列教材。機器學習是人工智能技術(shù)的重要基礎(chǔ)，本書介紹了機器學習的基礎(chǔ)概念，Python工具包的使用，機器學習的工作流程，涵蓋數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理，回歸、分類、聚類等經(jīng)典模型構(gòu)建，模型評估和優(yōu)化，模型部署等內(nèi)容。此

本書首先闡述了人工智能素養(yǎng)的內(nèi)涵。人工智能素養(yǎng)代表的是一種公民適應(yīng)智能社會的基本能力，包括：能力論，即人工智能素養(yǎng)代表的是一種公民適應(yīng)智能社會的基本能力,即個體適應(yīng)人工智能時代工作、學習和生活所需的能力；綜合素質(zhì)論，即人工智能素養(yǎng)象征著一種綜合素質(zhì),不僅包括人工智能相關(guān)的知識和能力,還包括與人工智能技術(shù)使用相關(guān)的態(tài)度和

"《人工智能設(shè)計概論》深入探討了人工智能與藝術(shù)設(shè)計融合的理論與應(yīng)用實踐。本書采用跨學科視角，深入剖析人工智能在設(shè)計領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論與應(yīng)用實踐，揭示了AI賦能設(shè)計創(chuàng)新的內(nèi)在邏輯與實現(xiàn)機制。本書精心編排了6個章節(jié)，不僅涵蓋了AI賦能設(shè)計的基礎(chǔ)知識與前沿技術(shù)，還融入了倫理、社會等多維度的深入分析，全面展現(xiàn)了設(shè)計學科在智能化浪潮

"隨著深度學習相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的成熟，深度學習已經(jīng)成為多種計算機視覺任務(wù)的常用工具。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由于其強大的表征能力，可以作為一種優(yōu)秀主干模型，但往往以較大的參數(shù)量和計算量為代價。本書從基本架構(gòu)設(shè)計、新式通用組件、模型壓縮方法三個方面著手，試圖普遍地、一般地提升卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精度和效率。書中介

本書致力于為廣大讀者提供一份深入且實用的指引，旨在闡述如何將ChatGPT技術(shù)高效融入多個行業(yè)及日常生活之中。本書自ChatGPT基礎(chǔ)概念講起，逐步深入至其高級功能與參數(shù)設(shè)定，同時細致解析通過API實現(xiàn)個性化定制的途徑。書中不僅著重于ChatGPT在教育、金融、心理健康、翻譯、辦公自動化等關(guān)鍵領(lǐng)域的應(yīng)用案例，亦旨在激發(fā)

"人工智能（AI）技術(shù)造福了人類,但是如果不恰當?shù)亻_發(fā)和使用，反而會傷害人類和社會。針對AI技術(shù)的新特征和新挑戰(zhàn)，本書系統(tǒng)提出并全面介紹“以人為中心人工智能”的理念、方法和應(yīng)用�；�于“以人為中心人工智能”的理念，本書系統(tǒng)提出“人智交互”(人�踩斯ぶ悄芙换�)這一跨學科新領(lǐng)域，定義人智交互的研究對象、方法、關(guān)鍵問題、研究范

機器學習是人工智能的重要技術(shù)基礎(chǔ)，涉及的內(nèi)容十分廣泛。本書內(nèi)容涵蓋了機器學習的基礎(chǔ)知識，主要包括機器學習的概論、統(tǒng)計學習基礎(chǔ)、分類、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、進化計算、文本分析等經(jīng)典的機器學習理論知識，也包括用于大數(shù)據(jù)機器學習的分布式機器學習算法、深度學習和加強學習等高等級內(nèi)容。此外，還介紹了機器學習的熱

"本書介紹了現(xiàn)代智能信息處理的多個方面，包括人工智能的發(fā)展歷程，人工智能的應(yīng)用現(xiàn)狀，人工智能相關(guān)的數(shù)學知識，人工智能方法（監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習、強化學習、深度學習），智能通信信息處理，智能計算機信息處理以及智能生物醫(yī)學信息處理等�！冬F(xiàn)代智能信息處理》側(cè)重智能信息處理的基本方法，突出結(jié)合實際運用場景展開，展示