本书主要从技术原理和技术应用两方面讲述人工智能技术。全书共12章，内容涵盖人工智能概述、人工智能软硬件、人工智能与数据、计算机视觉、语音识别、自然语言理解、知识推理、经典机器学习、深度学习与强化学习、自动驾驶、智能问答及人工智能伦理等。本书不仅可作为高等院校智能科学与技术、计算机科学、电子科学与技术、控制科学与工程等专

本书介绍了经典人工智能（逻辑或演绎推理）和现代人工智能（归纳学习和神经网络）之间的覆盖范围。分别阐述了三类方法：演绎推理方法：这些方法从预先定义的假设开始，并对其进行推理，以得出合乎逻辑的结论。底层方法包括搜索和基于逻辑的方法。这些方法在第1章到第5章中讨论。归纳学习方法：这些方法从例子开始，并使用统计方法来得出假设。

2019年我社联合南京大学人工智能学院出版了国内外率先公开出版和发表的人工智能本科专业教育培养体系，在国内人工智能教育领域起到了很好的引领和示范作用，有效推动了中国人工智能高等教育的发展。经过3年多的探索和实践，南京大学完成了一整轮本科和研究生培养方案的修订，准备集结出版这本AI人才培养体系的第2版，一方面对原有的AI

本书语言通俗易懂，以理论和实际应用相结合的方式，深入浅出地介绍了人工智能的基础知识和实现的基本技术。通过典型场景化应用案例，帮助读者理解人工智能技术的概念、原理，激发学生对人工智能的学习兴趣。注重算法思想的介绍，简化了算法的数学推导，让学生在课堂上能够“听得懂、学得会”。本书共8章，分别是人工智能概述、大数据与人工智能

鉴于小数据和数据孤岛成为制约人工智能技术发展的关键挑战性问题。本书全方位讲解人工智能领域的联邦学习原理，翔实阐述在平衡智能学习和信息安全的前提下，如何通过加密机制进行模型参数交换，安全地进行人工智能模型训练，所建立的虚拟共享智能模型与直接聚合所有数据获得的zui优模型性能相近。除此之外，本书致力于全流程介绍联邦学习实践

软件架构是指可以简化软件开发过程并提高应用程序质量的实现架构和系统。本书在第1版的基础上进行了全面修订和扩展，面向.NET5和C#9，介绍了一些能够助你成为一名卓越的软件架构师所需的关键技能、知识和**实践。第2版增加了对软件架构原则的额外讲述、Azure服务结构、Kubernetes和Blazor等新章节。另外，还增

本书是新一代人工智能实践系列教材之一，从理论基础、平台框架、网络模型和模型优化4个方面重点阐述深度学习技术的基础与实践。本书分为4篇8章内容，包括深度学习概述、深度学习原理、深度学习框架、MindSpore实践、卷积神经网络、模型优化与强化学习实战。 本书可作为人工智能专业、智能科学与技术专业以及计算机类相关专业的本科

自动驾驶汽车、自然语言识别、内容推荐引擎的实现都离不开人工智能和机器学习算法。机器学习算法只有在解决具体问题时才能体现价值。本书以解决各种趣味问题为目标，教读者用Python、JavaScript、C编写机器学习算法，内容深入浅出，兼具实用性与大局观。读者将学习编写遗传算法、启发式算法、爬山算法、模拟退火算法，运用蒙特

本书结合物联网应用技术人才培养方案和职业技能需求，以NB-IoT一体化教学实训套件为载体，采用项目化教学方式，将理论与实践结合起来组织全书的内容。本书共分为7章：第1～4章是理论部分，内容涵盖了物联网技术相关理论、NB-IoT技术相关理论、NB-IoT应用开发平台介绍和开发环境搭建；第5～7章是实践部分，由浅入深进行讲

本书深入浅出地介绍了人工智能的相关内容，旨在帮助读者快速了解人工智能的基础知识、最新应用和未来发展。 全书分为5篇，共12章。第1篇为基础知识篇，主要包括人工智能概述、AI行业发展的驱动力和机器学习的基础概念及应用；第2篇为感知表达篇，主要包括智能感知和自然语言理解的主要技术及应用；第3篇为专业智能篇，主要包括音乐人工