通過技術(shù)創(chuàng)新為教育的未來發(fā)展注入強大勢能，以智能技術(shù)解決教育難點問題、增強國家競爭力已成為國際共識。近年來，我國政府出臺了系列文件，包括對教育信息化、教育新基建的部署等，旨在推動智能技術(shù)與教育的融合走向深入，以進一步推進教育創(chuàng)新和高質(zhì)量發(fā)展，提升智慧教育的整體發(fā)展水平。本書探索了人工智能與未來教育的關(guān)系，探討了人工智能

本書為該系列第一卷，梳理了自1979年至1993年中國人工智能領(lǐng)域初期十多年的發(fā)展歷程，用輕松而真誠的筆觸，講述了為中國人工智能發(fā)展尋路的奠基者，并介紹了重要歷史事件的來龍去脈，帶領(lǐng)讀者深入了解中國人工智能發(fā)展早期鮮為人知的歷史。本書供人工智能領(lǐng)域的研究者、從業(yè)者，尤其是相關(guān)院系學(xué)生以及對人工智能感興趣的大眾讀者閱讀，

簡單來說，“機器問題”是這樣一個問題：機器能夠被納入道德共同體嗎？ 本書詳細考察了各種解答機器問題的可能方案，但到最后也沒有告訴我們機器到底“能”還是“不能”被納入道德共同體。這種選擇是出于對康德意義上“批判哲學(xué)”的贊同，更是基于機器問題自身的內(nèi)在要求，即道德共同體恰恰是通過對機器的排斥才得以建立。 或許可以說，《

本書針對學(xué)習(xí)者在選擇合適的學(xué)習(xí)資源時所面臨的學(xué)習(xí)資源問題，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)分別對學(xué)習(xí)者模型、學(xué)習(xí)者的反饋信息、學(xué)習(xí)者的社交關(guān)系和學(xué)習(xí)資源的知識圖譜等方面的內(nèi)容進行建模研究。本書采用定量與定性的研究方式評估了所提出的學(xué)習(xí)資源適配模型，并實現(xiàn)和開發(fā)了學(xué)習(xí)資源適配服務(wù)平臺，從理論和實證研究相結(jié)合的角度對學(xué)習(xí)資源適配技術(shù)進行了

本書從人工智能（AI）項目管理中的實際困難出發(fā)，覆蓋通用項目管理、通用人工智能、特定領(lǐng)域人工智能三個層次的問題。重點討論治理、范圍、進度和質(zhì)量四個大類的問題，并提供一系列適用于AI項目管理的基本框架、分析思路和翔實可用的模板、思維圖表和流程，幫助讀者快速理解人工智能項目管理的特點，并應(yīng)用到具體的項目中，解決具體的問題。

本書旨在介紹人工智能中深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，為即將進入深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域進行研究的讀者奠定基礎(chǔ)。全書共13章，其中，第1～4章為理論部分，第5～13章為應(yīng)用部分。理論部分介紹了機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本內(nèi)容，以及TensorFlow開發(fā)框架的搭建和使用；應(yīng)用部分設(shè)置了多個項目案例，并介紹了這些案例詳細的實現(xiàn)步驟和代碼，使讀者在練

本書以LabVIEW為開發(fā)平臺，講述物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中通信組網(wǎng)基本原理、應(yīng)用開發(fā)技術(shù)和程序設(shè)計方法。全書共7章，第1章簡要介紹物聯(lián)網(wǎng)的方法和技術(shù)，概述常用的物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)；第2章介紹LabVIEW程序設(shè)計方法，包括開發(fā)平臺簡介、LabVIEW中的數(shù)據(jù)類型、LabVIEW程序設(shè)計基礎(chǔ)及其應(yīng)用程序典型設(shè)計模式；第3～7章，分別介

人工智能正以前所未有的速度改變著世界。 GPT作為強大的人工智能語言模型，具有廣泛的應(yīng)用場景，必將改變?nèi)祟惖纳�產(chǎn)與生活方式，為人類社會帶來巨大且深遠的影響。而只要一個人開始使用GPT，他將大概率發(fā)現(xiàn)向GPT提問頗為關(guān)鍵。很大程度上，提問的質(zhì)量決定著回答的質(zhì)量，提問的效率決定著工作的效率。 本書旨在幫助讀者學(xué)會

人工智能（AI）是否會取代人類？是不是所有的事情機器都能比人做得好？當(dāng)AlphaGo能下圍棋、ChatGPT能理解并生成內(nèi)容時，當(dāng)每一次AI應(yīng)用取得突破時，這兩個問題都會引起人們的廣泛討論。 本書提供了多個AI應(yīng)用的例子，可讓讀者直觀地了解AI已經(jīng)可以出色地完成很多任務(wù)。通過一個個具體的案例，本書細致講解了主要AI工

本書基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖像識別方法，介紹了PyTorch和PaddlePaddle兩種框架，并結(jié)合移動機器人講解了具體的開發(fā)過程。書中所用的硬件平臺，帶有兩個攝像頭傳感器，為機器人和無人駕駛車輛多攝像頭導(dǎo)航提供了理論指導(dǎo)。書中提到的模擬沙盤，正是機器人作為園區(qū)巡檢或無人配送實例的縮影。通過基于理論的實踐，本書不局限于具