本書是依據(jù)教育部**頒布的《高等職業(yè)學(xué)校專業(yè)教學(xué)標(biāo)準(zhǔn)》中對本課程的教學(xué)要求編寫而成的。本書主要內(nèi)容包括：走近人工智能、初識Python、讓機(jī)器認(rèn)識你、機(jī)器怎么學(xué)習(xí)、讓機(jī)器聽你指揮、走進(jìn)人工智能等。本書試圖突破人工智能算法難以理解的難點(diǎn)，通過具象化的小項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)做中學(xué)、做中教，強(qiáng)調(diào)人工智能技術(shù)的應(yīng)用。為方便教學(xué)，本書配套有

《人工智能：機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》以人工智能實(shí)現(xiàn)算法為視角，系統(tǒng)闡述機(jī)器學(xué)習(xí)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這兩個彼此緊密聯(lián)系的人工智能實(shí)現(xiàn)途徑中的主要問題與解決方法。對于機(jī)器學(xué)習(xí)，在深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)與關(guān)鍵問題的基礎(chǔ)上，探討監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)這四大類歸納學(xué)習(xí)問題的本質(zhì)特性及其解決方案，同時論述作為歸納學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的

本書主要內(nèi)容包括人工智能概述、知識表示和知識圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、智能識別、自然語言處理、專家系統(tǒng)、智能體與智能機(jī)器人、Python語言、人工智能案例設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

隨著人工智能時代的到來，它對機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的影響日益劇增。從基于符號主義的機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展到基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)，反映了機(jī)器學(xué)習(xí)從純粹的理論研究和模型研究發(fā)展到以解決現(xiàn)實(shí)生活中實(shí)際問題為目的的應(yīng)用研究，這是科學(xué)研究的一種進(jìn)步。目前市面上有機(jī)器學(xué)習(xí)的純理論書籍，也有具體操作實(shí)踐的書籍，然而理論與實(shí)踐相結(jié)合的書籍卻少之又少�！�

數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課旨在幫助讀者快速打下數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，通俗講解每一個知識點(diǎn)。 全書分為3篇，共17章。其中第1篇為基礎(chǔ)篇，主要講述了高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、微積分、泰勒公式與拉格朗日；第2篇為核心知識篇，主要講述了線性代數(shù)基礎(chǔ)、特征值與矩陣分解、隨機(jī)變量與概率估計(jì)、概率論基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)科學(xué)的幾種分布、核函數(shù)變換、熵與激活函數(shù)；第

本書是一本人工智能應(yīng)用技術(shù)方面的入門教材，介紹了網(wǎng)絡(luò)、設(shè)備、制造、安全、大數(shù)據(jù)、多媒體等應(yīng)用領(lǐng)域在智能化方面的發(fā)展。本書從人工智能應(yīng)用的角度，全面系統(tǒng)地闡述了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、出版印刷、互聯(lián)網(wǎng)安全、云計(jì)算與大數(shù)據(jù)、圖像處理、生物特征識別、多媒體交互等在智能化方面的應(yīng)用和實(shí)踐，主要內(nèi)容包括人工智能導(dǎo)論；三種

《物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與創(chuàng)新》對物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)方面，提出了在物聯(lián)網(wǎng)連接對象（CO）中與環(huán)境、體系結(jié)構(gòu)和協(xié)議相關(guān)的要素，提出了需要解決的重大科學(xué)問題：對象的準(zhǔn)確識別、數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議、機(jī)器與機(jī)器（M2M）通信、加密和安全、法律體系以及物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化；介紹了幫助物聯(lián)網(wǎng)的不同范式、物聯(lián)網(wǎng)和多智體系統(tǒng)之間建立聯(lián)系的MQTT協(xié)議，D

全書共10章分別從構(gòu)建非生物智能體、感知、描述、連接、記憶和理解、學(xué)習(xí)與交互、智能體運(yùn)算模式與處理功能、資源和任務(wù)功能系統(tǒng)、生存、思維、控制與主體性、智能體生命周期等角度深入討論了智能體的方方面面，本書討論一個極為龐大、復(fù)雜，且沒有先例、沒有形成共識的智能體或機(jī)器智能系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)機(jī)理、過程、要點(diǎn)，沒有能、也做不到面面俱到

本書以深度學(xué)習(xí)為核心，詳細(xì)講解Pytorch技術(shù)堆棧，力求使用最直白的語言，帶更多的小白學(xué)員入門甚至精通深度學(xué)習(xí)。本書共分為10個章節(jié)，前五個章節(jié)主要講解深度學(xué)習(xí)中的基本算法及概念，通過使用Pytorch實(shí)現(xiàn)經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并輔以\"課后加油站”小節(jié)補(bǔ)充數(shù)學(xué)知識，力求讓每一個知識點(diǎn)、每一個章節(jié)、每一個實(shí)驗(yàn)都能在學(xué)員腦海中

本書是智能計(jì)算平臺應(yīng)用開發(fā)中級教材，主要介紹了智能計(jì)算平臺搭建、平臺管理、數(shù)據(jù)管理、應(yīng)用開發(fā)等相關(guān)知識。全書共分9章，內(nèi)容包括智能計(jì)算平臺應(yīng)用開發(fā)概述、人工智能與平臺搭建、平臺管理、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法建模和人工智能模型開發(fā)測試。