在每年举办的人工智能洛伯纳大奖赛(LoebnerAI)中，图灵测试让人工智能程序和人类竞赛，以此判断计算机是否可以思考，作者根据参赛亲身经历，讨论该如何认识人类本身的意义。本书还介绍了人工智能的发展历程，从多个方面阐述了人工智能的本质，引出了机器是否能够替代人这个人工智能的根本问题。

本书主要内容包括普通最小二乘法回归、岭回归、Lasso回归、弹性网络回归、正交匹配追踪回归、贝叶斯回归、广义线性回归、随机梯度下降回归、被动攻击回归、鲁棒回归、多项式回归、支持向量机回归、核岭回归、最近邻回归、高斯过程回归、决策树、神经网络模型、保序回归、岭分类、逻辑回归分类、随机梯度下降分类、感知机、被动攻击分类、支

本书较系统、全面的介绍了自动控制基础理论与应用。全书共分9章，主要内容有：自动控制系统的基本概念和结构、微分方程、传递函数、结构图模型、连续系统时域分析、复域分析与校正、频域分析方法与校正、离散控制基础、状态空间分析和设计方法、非线性控制理论等。本书以经典控制、现代控制理论为主，也兼顾了一些理论联系实际的工程应用内容。

本书主要讲解了图像和文本在计算机中的表达和计算方法、神经网络的基本原理，并以圈叉棋为例讲解了计算机在图像分类问题上挑战人类的卷积神经网络技术，以单词拼写为例讲解了处理文本和语音的循环神经网络技术。读者只需要具备基础的加减乘除计算能力，就可以不借助计算机而掌握书中的所有技术和原理，并尝试实现书中的所有实例。可以说，这本书

本书是一本面向青少年的人工智能科普读本。本书从科普和青少年教育的角度，用浅显易懂和活泼有趣的语言，结合大量漫画图片、情景对话、感知实验、探索实例，介绍人工智能会“学习”、会“看”、会“听说”等方面的技术和应用，并讨论人工智能伦理和展望人工智能未来。本书培养学生对人工智能及新科技的认知，引导学生对人工智能领域产生兴趣，提

神经网络在深度学习和人工智能中发挥着非常重要的作用，其应用领域非常广泛，涵盖从医疗诊断、财务预测到机器诊断等多个领域。《神经网络设计与实现》旨在指导你以实用的方式学习神经网络。书中将简要介绍感知器网络，从而帮助你入门。然后，你将获得有关机器学习的见解，并了解人工智能的未来。接下来，你将研究如何使用嵌入来处理文本数据，并

本书从人工智能的基本定义出发，由浅入深地阐述了人工智能的理论、策略、研究方法和应用领域，以梳理知识脉络和要点的方式，详细介绍了知识表示、逻辑推理及方法、非确定性推理及方法、搜索策略、机器学习等方面的内容。作为导论书籍，本书概念论述清楚，内容丰富，通俗易懂，在较为全面介绍人工智能的基础上对一些传统内容进行了取舍。为满足读

《TensorFlow2实战》首先讲解深度学习和TensorFlow2的基础知识，然后通过图像处理和自然语言处理两方面的实例，帮助读者进一步掌握深度学习的应用，最后通过对生成对抗网络和强化学习知识的讲解，带领读者精通深度学习。 《TensorFlow2实战》适合想要学习和了解人工智能、深度学习技术的程序员阅读，也可作为

零基础读者应如何快速入门机器学习？数学基础薄弱的读者应如何理解机器学习中的数学原理？这些正是本书要解决的问题。本书从数学基础知识入手，通过前3章的介绍，帮助读者轻松复习机器学习涉及的数学知识；然后，通过第4-第13章的介绍，逐步讲解机器学习常见算法的相关知识，帮助读者快速入门机器学习；最后，通过第14章的综合实践，帮助

《人工智能导论》为大连理工大学“新工科”系列精品教材。本书内容包括绪论、知识表示、确定性推理、不确定性推理、搜索求解策略、遗传算法及其应用、群智能算法及其应用、人工神经网络及其应用、机器学习、专家系统、自然语言理解及其应用等。本书可供电子信息类专业本、专科学生作为教材使用，也可供从事人工智能领域的技术人员参考。