本书是根据“自动控制原理实验教程”课程教学大纲并配合大多数高等理工科院校“自动控制原理”课程教材的基本内容和教学要求编写的，同时兼顾了非自动化专业本科生、硕士研究生的教学要求。本书较全面地涵盖了经典控制理论知识的重点和难点，精心设计了近30个实验项目，包含分立元件电路模拟和MATLAB软件仿真等多种实验方法。MATLA

人工智能及其应用（第6版）

在未来10到20年，人工智能将严重冲击我们的职场，超过半数的岗位和从业者面临淘汰。历史上其他因技术进步引起的职业消亡，与人工智能的影响相比均不可相提并论。 人工智能很强大，但并不是没有弱点，它的根本弱点就是：永远无法通过目前的数学或者统计学方法获得更高的阅读能力，即它无法准确理解人类的语言，因而也无法

深度学习是人工智能与机器学习领域的重要研究分支，深度卷积神经网络是其核心内容之一。本书作为一本深度卷积神经网络方面的入门与提高书籍，目的是使读者通过学习了解和掌握卷积神经网络的理论基础与应用方法。全书共10章，分为三个部分：第1～3章为第一部分，主要介绍卷积神经网络基本理论；第4～5章为第二部分，概述卷积神经网络相关工

本书可视为一本以问题为导向的书籍,非常适合具备一定数据基础和Python基础的读者学习,作为一本数据科学的基础书籍,读者可以在短时间内学习数据科学的经典算法。主要阐述python3基础内容；常用模块进行扼要阐述和实例操作；常见统计量,数据转换,以及多维数组等内容,并通过代码实现；特色是以问题导向的方式阐述了常见的12种

本书分为基础篇和高级篇。基础篇介绍机器学习的主要原理和方法、以及最近几年来的最新进展，包括机器学习的发展史、决策树学习、PAC模型、贝叶斯学习、支持向量机、AdaBoost、压缩感知、子空间、深度学习与神经网络、MCNs、强化学习等内容。在高级篇部分，主要介绍一下作者多年来在机器学习与视觉感知方面的研究成果，包括HGP

本书主要介绍人工智能的发展历史、技术和应用，内容主要包括知识图谱、搜索技术、智能优化算法、机器学习、人工神经网络、深度学习、人工智能应用（人脸识别、语音识别、自然语言处理、机器人等）、人工智能工具、人工智能伦理等。本书的特色是通过案例为主线，提出关键问题，以解决问题为导向，介绍人工智能领域的相关概念、理论、技术和应用，

本书主要围绕人工智能平台ModelArts和人工智能应用开发流程，介绍基本概念、关键模块以及典型的场景化应用开发案例。全书共分为三篇：第一篇人工智能应用开发概述(第1章和第2章)，介绍了人工智能技术、应用、平台，以及人工智能应用快速开发流程；第二篇人工智能应用开发方法(第3章~第9章)，介绍了人工智能应用开发全流程及其

本书讨论了机器学习的基本问题和基本算法。从方便学习的目的出发，本书主要以聚类任务、回归任务、分类任务、标注任务、概率模型、神经网络模型、深度学习模型七个主题对相关内容进行组织。前四个主题以机器学习的四个主要任务为核心讨论相关算法及基础知识。概率类模型和神经网络类模型可以完成聚类、回归、分类和标注等多类任务，但它们各有自

身处AI（人工智能）世界，人类所有生活领域都面临着一场巨大变革。人工智能的未来发展将走向何处？我们必须对什么情况做好心理准备？什么是与现实无关的、仅仅被渲染突出的幻境？智能机器在多大程度上构成一种威胁？将来我们与智能机器还有什么区别？本书的每个章节都以一幕科幻剧作为开场，巧妙地回答了人类对无处不在的AI世界中，有关宇宙