全书分为四篇，即基础篇、陆地篇、海洋篇、航空篇。第一篇为基础篇，介绍人工智能的基本概念、发展历程和基础编程语言。第二篇为陆地篇，介绍陆地机器人的分类、结构设计及应用，模块化组装的理念增加趣味性同时充分发挥学生的想象力思维，实现其创意设计。第三篇为海洋篇，介绍水下机器人的研究背景和意义，通过遥控水下机器人(ROV)和自主

埃里克，J.拉森描绘了人工智能发展的历史，包括图灵的早期工作到今天占主导地位的机器学习模型。从一开始，人工智能研究人员和爱好者就把人工智能的推理方法等同于人类智能的推理方法。但这是一个严重的错误。即使是最先进的人工智能，看上去也与人类智能相去甚远。现代人工智能是基于归纳推理的：计算机做出统计相关性，以确定哪个答案可能是

本书从人工智能的理论和实践出发，重点论述了卷积神经网络模型在遥感应用中所需解决的算法优化问题及硬件实现方案。全书按内容可主要分为五部分，分别是遥感技术及卷积神经网络模型的发展、卷积神经网络模型优化压缩算法、卷积神经网络模型的硬件加速设计、硬件加速器的编译软件设计、基于HLS的卷积神经网络模型快速实现。书后附有相关的参考

本书主要阐述人工智能的基础理论和方法，介绍当今人工智能领域核心技术的基本原理，分析如何采用不同的人工智能方法完成各类机器推理和问题求解任务。全书共分七章，第一章人工智能概述部分除介绍人工智能的基础概念、基本研究内容和主要应用领域外，还重点介绍和梳理了人工智能的发展简史，加深读者对人工智能发展全貌和不同技术路线的理解；接

本书回顾了人类从石器时代到智能时代的科技发展历史，并用深入浅出的语言介绍了人工智能的相关技术。主要内容包括：从石器时代到智能时代——人类科学技术发展史；人工智能技术的起源——从计算机开始；从互联网到物联网——从计算机相连到万物相连等。

本书基于实际应用需求,采用项目教学方式全面介绍了机器学习的各种算法及其应用场景。全书共11个项目,内容涵盖:机器学习的基础知识、线性回归算法、逻辑回归算法、k近邻算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机、集成学习、k均值聚类算法、层次聚类算法、人工神经网络算法和综合案例。

本书基于Python语言及TensorFlow框架,结合计算机视觉、自然语言处理等方面的项目,全面系统地讲述深度学习的相关知识。全书共8个项目,内容涵盖:搭建深度学习开发环境、夯实深度学习开发基础、构建神经网络、利用卷积神经网络进行图像处理、利用循环神经网络进行文本预测和分类、利用生成对抗网络进行图像处理和综合案例。

人类意识与人工智能

近年来，越来越多的人开始关注到人工智能，模式识别、模糊检索、机器学习、智能驾驶等人工智能技术均取得了突破性进展，人工智能也被广泛地应用于生活中，科普人工智能也成为一堂非常重要的公众必修课。本选题旨在打造一套文科生也能读懂的人工智能科普丛书。本分册为丛书的总论，将系统地介绍了人工智能的由来与发展、技术与应用，并详细介绍人

本书系统介绍了人工智能学科的基本原理与算法，着重介绍了基于符号的推理、深度学习以及强化学习等，并提供了Python、Lisp、Prolog语言的入门级教程，还专门介绍了专家系统构造工具CLIPS以及Agent系统开发平台SPADE。本书共分10章，第1章为绪论，第2章介绍人工智能程序设计语言，之后5章介绍人工智能的基本