本书以智能博弈对抗为主线，聚焦技术进展、紧盯研究前沿，分为理论方法、应用实践、前沿展望三大部分。理论方法着重介绍智能博弈对抗的理论、相关基础方法；应用实践针对当前三类典型智能博弈对抗系统平台，提出人工智能程序设计思路并进行设计实现；前沿展望分析当前智能博弈对抗领域的前沿元理论，探讨智能博弈对抗的典型应用场景。

多智能体系统协调控制是控制领域的研究热点，正渗透到社会系统、生物系统、军事系统、经济系统等众多领域中，其相关的研究已成为目前学术界一个具有挑战性的研究课题。本书系统地介绍作者近年来在多智能体系统的协调分析与控制领域的研究成果，具体内容包括线性多智能体系统的有限时间编队跟踪控制、包含控制、编队包含控制，以及非线性**者-

ChatGPT颠覆了互联网格局。本书紧跟技术前沿，是一本针对ChatGPT的超级实战指南。本书介绍了ChatGPT的发展历史与常用功能，剖析讲授了其初阶、进阶、高阶操作，枚举解析了27个有趣的应用例子、75个高级提示例子，以及100多条商业变现思路。本书摒弃繁杂理论，尤重实用性；又以内容充实、案例丰富为特色；同时采用场

本书以能够搭建自定义神经网络为直接目的，以Python为软件平台，全面介绍了大众化的深度学习框架——TensorFlow的主要功能、使用方法及其在神经网络搭建中的具体应用。全书内容简洁、通俗易懂、紧密联系工程实际，具有良好的可操作性。本书既可作为职业技术学校人工智能相关专业的教材，也可供其他学习Python的初学者使用

本书是一本专注于探讨如何与AI对话的实用指南，旨在帮助读者更好地利用AI技术，特别是OpenAI的ChatGPT。本书结合了《学会提问》、《批判性思考》的核心理念，结合Prompt工程技术，深入剖析如何与AI进行高效对话。 本书介绍了AI对话的基本概念，包括Prompt工程师这一新兴职业的职责和前景、AI对话与人类对

随着深度学习、大规模预训练模型和生成式人工智能的进展，机器学习已成为解决很多工程和科学问题的**方案。《概率机器学习》一书从概率建模和统计推断的角度系统介绍机器学习的基本概念、经典算法及前沿进展。主要内容包括概率机器学习基础、学习理论、概率图模型、近似概率推断、高斯过程、深度生成模型、强化学习等。全书从实例出发，由浅入

《机器学习与人工智能实战：基于业务场景的工程应用》分为两部分共14章，介绍了如何用Scikit-Learn来构建机器学习模型以及如何用Keras和TensorFlow来构建神经网络。书中的内容和实例基于作者过去几年在全球各地开设相关课程的经历，阐述了如何借助于机器学习和深度学习来构建产品或服务，从而真正解决现实业务场景

《机器学习项目交付实战》将介绍如何从模型和数据中获取**性能，帮助你构建稳定的数据管道。通过高效的可复用技术集合，来确保应用程序工作流程的顺利执行，以及提高模型的可维护性。基于数十年的良好软件工程实践，机器学习工程可确保你的机器学习系统具有弹性、适应性和可执行性。《机器学习项目交付实战》将介绍设计、构建和交付成功的机器

我国物联网产业发展势头强劲，技术发展日新月异。大数据、人工智能和边缘计算等技术在物联网平台上的深度融合，推动了智能物联网的快速发展，接入层是智能物联网层次结构中的重要层次。本书力图体现物联网接入技术在物联网中的重要作用。图文并茂，易读易懂。本书给出大量示意图，尽量采用通俗易懂的语言，帮助读者更好地理解内容。内容全面，案

粒计算采用模拟人类大脑的认知思维规律，从而提高解决复杂问题的效率，已经在智能信息处理领域发挥了重要的作用。《不确定性问题的多粒度建模与决策方法》重点从多粒度的视角研究不确定性问题。从多粒度建模和决策两个角度出发，研究多粒度知识空间的结构特征，并在多粒度知识空间的框架下研究不确定性问题的近似描述、粒度优化模型、动态更新模