《人工智能的多视角审视》一书共分六章。第一章是有关人工智能的三个问题，分三节依次探讨智能、人类智能、人工智能的内涵以及为什么要对人工智能进行反思和如何对人工智能进行反思。第二章是人工智能与心理学，分三节依次剖析心理学对人工智能的促进、人工智能对心理学的促进和进一步增进人工智能与心理学良性互动的建议。第三章是人工智能与教

本书旨在为读者提供一个全面理解计算机网络、人工智能及其安全性的平台。本书不仅深入探讨了技术的基础理论，还关注了它们的最新进展和未来趋势。首先，绪论部分奠定了整个话题的基础，涵盖了计算机网络技术、人工智能理论和网络安全的概览。其次，专注于人工智能技术的各个方面，从逻辑推理到自然语言处理，再到专家系统的构建。再次，详细解析

本书阐述了边缘智能的科学问题、基本原理、核心技术、落地方案及产业价值，全面介绍了人工智能服务应如何释放到数据源附近的网络边缘，并指出人工智能和边缘计算结合的巨大市场潜力。内容包括边缘智能的发展背景、应用场景、以及一系列边缘智能与云边端协同、机器学习、强化学习、深度学习、区块链等技术共同部署应用的核心技术点与架构方案。此

本书聚焦于大模型技术在企业中的实际应用，帮助读者应用大模型为企业降本增效。全书共6章：初识大模型、大模型产品生态圈、大模型的技术原理、企业如何部署和应用大模型、企业大模型项目的实施方法、大模型企业应用实践。本书提供了详细的大模型选型和建设标准，旨在为企业提供一份清晰的大模型建设指南，帮助读者了解如何建设、部署和应用大模

本书在介绍机器学习和通信辐射源个体识别的基本概念与研究现状的基础上，用机器学习领域最新的理论成果去解决通信辐射源个体识别存在的具体问题，系统阐述了流形学习、稀疏表示、深度学习、浅层学习等机器学习方法在通信辐射源个体识别中应用的最新研究成果。

本书聚焦人工智能迅速发展及广泛应用背景下的深度学习主题，内容以数学优化(线性回归和逻辑回归)为起点，延申到单神经元神经网络，依次介绍全连接网络、卷积网络、循环网络，并给出应用实例。全书内容阐述以“简中求道”为核心思想，遵循由数理到网络、由简单网络到复杂网络、由理论到实践的路线，引导读者循序渐进地掌握深度学习的核心技术。

本书对机器学习的基础知识和基本算法进行了详细的介绍，对广泛应用的经典算法(如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等)进行了深入的分析，并讨论了无监督学习的基本方法。用6章对深度学习和深度强化学习进行了相当全面的叙述，不仅深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络和长短期记忆

随着大数据、物联网和5G等技术的发展，人工智能早已进入我们的生活，并作为核心驱动力，对各行各业进行了深刻的塑造和改变，推动着商业模式、经济结构甚至国家战略的升级革新。本书作者精心构建了认知觉醒、工具赋能和商业落地三个篇章九大思维，旨在全方位、多层次地展现AI思维的魅力与力量，为读者呈现一个完整的AI思维框架体系。本书是

随着人工智能技术的广泛应用，传统的意识形态工作面临着前所未有的机遇和挑战。一方面，人工智能以其强大的信息传播能力，为意识形态的传播提供了更为便捷、高效的渠道，使得各种思想和观念能够以前所未有的速度和广度进行传递；另一方面，人工智能技术也可能成为某些不良信息的扩散工具。本书旨在为读者提供一个全面、深入地理解人工智能在意识

本教材全面介绍了机器学习与模式识别的基本概念、核心理论方法和最新研究进展与应用。全书系统地讲解了机器学习算法、模型评估与优化、特征提取与选择、深度学习与神经网络等关键技术。同时，结合实际案例，分析了机器学习与模式识别在计算机视觉、智能语音识别、自然语言处理等领域的应用。