本书是日本人工智能领域的畅销书，作者均为模式识别领域的知名学者，并基于他们多年的研究、实践经验和独特的视角，从模式识别的基本概念开始，以通俗易懂的语言介绍了机器学习、识别函数设计、特征的评价、特征空间的变换、子空间法、最小二乘法等常用的模式识别基础知识和算法，精心设计的习题能帮助读者进一步深入理解模式识别理论。在心得栏

本书共10章，涵盖的主要内容：机器学习概述；为什么机器学习需要概率论；概率的定义；集合和事件；独立性；概率的性质；常见的计算概率方法；离散型和连续型概率分布；离散型和连续型概率分布的期望值、方差与标准差；几种常见的离散型和连续型概率分布；条件概率；联合概率；边缘概率；贝叶斯理论；随机过程简介；马尔可夫链；隐马尔可夫模型

本书作者分享了数十个来自初创公司和各领域企业的人工智能应用案例，讲述了从事人工智能部署工作者的个人经历，生动形象地向读者展示了人工智能的实践思路，继而描绘了未来熟练应用人工智能的场景。

教育信息化促进了教育测评理念的变革，人工智能时代的教育更加关注以智能技术驱动的学习者认知分析与个性化学习的诉求。本书遵循"理论-方法-应用"研究范式，探索人工智能时代的学习认知分析的新理论与新方法。

本书是作者对自2008年起系统分析"机器能否获得认知发展能力"这一问题而不得不先诉诸于"人工智能基础问题"或"认知哲学"方面的研究其结果的总结。本书立论开宗明义：将机器认知发展问题简化为"物理机器的概念产生问题"。据此，作者遂建立起自己对"概念体系"的理论和对"心灵哲学"的基本观念，之后使用符合哲学讨论习惯的方式进行论

本书从软件工程的角度出发，将软件工程和人机交互进行有机融合，全面系统地介绍人机交互领域涉及的核心概念和重要思想，着重介绍如何从软件工程的视角理解并进行人机交互系统的需求获取、系统设计、原型设计和评估迭代，以及主流的交互原型开发工具的使用，同时还介绍人机交互的前沿热点技术，如多模态交互、虚拟现实、智能交互等内容。全书共分

大致内容：第一章，从阿尔法零的卓越性能出发，深入解读其背后着实不易的成长历程，揭示其数学模型。第二章，从确定性和随机动态规划问题入手，介绍决策问题的数学模型。第三章，从抽象视角回顾纷繁复杂的强化学习算法，揭示值函数近似与滚动改进的重要作用。第四章，从经典的线性二次型**控制问题入手，分析从阿尔法零的成功中学到的经验。第

识别关系是机器学习的基础。通过识别和分析数据中的关系，以图为核心的算法(如K-邻近或PageRank)显著提高了机器学习应用的效率。基于图的机器学习技术以全新方式为社交网络、欺诈检测、自然语言处理和推荐系统等领域的机器学习提供了强有力的支持。《动手学图机器学习》是行业类的**书籍，旨在倾授如何利用面向图的机器学习算法和

《ChatGPT内容生成指令与范例大全》主要讲解ChatGPT内容生成指令与范例，从以下两条线进行。一是“指令线”，通过列举30个经典AI应用领域，讲解指令的用法，包括赋予AI身份、设置对话背景、明确主题、开启对话、获得首次回复、获得相关建议、提供需求提示、提出优化要求生成高效内容的指令编写流程，帮助大家建立拟写指令的

"本书是工业和信息化部“十四五”规划教材。本书全面系统地阐述了人工智能的基本原理，论述了人工智能理论和技术体系的基本框架，内容涵盖人工智能各个分支领域的基本知识和主要内容，体现了人工智能的最新进展。本书内容全面、基础、新颖、实用，为读者进一步学习和研究奠定了基础，指引了方向。本书可帮助读者掌握人工智能脉络体系，从算法和