当前AI图书市场，理论知识与实践经验的脱节，是很多书籍的缺点。本书立足于理论，从实例入手，将理论知识和实际应用结合，目标是让读者能够快速地熟悉人工智能中经典算法。全书分为4篇，共20章。其中第1篇为基础算法篇，主要讲述排序、查找、线性结构、树、队列、散列、图、堆栈等基本数据结构算法；第2篇为机器学习算法篇，主要讲述分类

青少年人工智能编程水平测试涵盖从数学逻辑到计算思维、从拖曳程序模块到程序编写、从数学建模到算法设计等多学科知识，能够对学生的多学科知识综合运用能力做出评价；能够通过设计的具体解决方案，对学生的计算思维、创造性思维等能力做出评价；在具体的解决方案中，能够通过设计算法模型和实现算法，对学 生掌握和运用编程的能力做出评价。

强化学习作为机器学习及人工智能领域的一种重要方法，在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。 本书结合了李宏毅老师的“深度强化学习”、周博磊老师的“强化学习纲要”、李科浇老师的“世界冠军带你从零实践强化学习”公开课的精华内容，在理论严谨的基础上深入浅出地介绍马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、

本书从强化学习的基础知识出发，结合PyTorch深度学习框架，介绍深度强化学习算法各种模型的相关算法原理和基于PyTorch的代码实现。作为一本介绍深度强化学习知识的相关图书，本书介绍了常用的强化学习环境，基于价值网络的强化学习算法和基于策略梯度的强化学习算法，以及一些常用的比较流行的深度强化学习算法（如蒙特卡洛树搜索

本书结合了最新的深度学习技术应用成果，充分考虑了大学生的知识结构和学习特点，结合各个专业特点介绍了深度学习的基本概念及TensorFlow框架，以及深度学习在各个领域的具体应用。本书为高职高专院校深度学习基础课程教材重点介绍了神经网络与深度学习、TensorFlow环境使用、卷积神经网络、循环神经网络、迁移学习等内容。

本书系统地阐述机器学习的数学基础知识，但并非大学数学教材的翻版，而是以机器学习算法为依据，选取数学知识，并从应用的角度阐述各种数学定义、定理等，侧重于讲清楚它们的应用和实现方法。所以，书中将使用开发者喜欢的编程语言（Python）来实现各种数学计算，并阐述数学知识在机器学习算法中的应用体现。

本书聚焦信息科学、生命科学、新能源、新材料等为代表的高科技领域，以及物理、化学、数学等基础科学的进展与新兴技术的交叉融合，其中70%的内容来源于IEEE计算机协会相关刊物内容的全文翻译，另外30%的内容由SteerTech和iCANXTalks上的国际知名科学家的学术报告、报道以及相关活动内容组成。本书将以创新的方式宣

虽然很多深度学习工具都使用Python，但PyTorch库是真正具备Python风格的。对于任何了解NumPy和scikit-learn等工具的人来说，上手PyTorch轻而易举。PyTorch在不牺牲高级特性的情况下简化了深度学习，它非常适合构建快速模型，并且可以平稳地从个人应用扩展到企业级应用。由于像苹果、Face

本书首先介绍深度学习方面的数学知识与Python基础知识，线性模型中的线性回归模型和logistic模型；然后讲述正向传播算法、反向传播算法及深度神经网络的完整训练流程，输出层的激活函数和隐藏层的常见激活函数，深度学习的过拟合和欠拟合，应对过拟合的方法，以及使用TensorFlow2建立深度神经网络模型的步骤；接着介绍

本书较为全面地介绍了深度学习模型训练、计算机视觉模型应用、自然语言处理模型应用等技术。全书共9个实训项目,包括深度学习全连接神经网络应用、深度学习卷积神经网络应用、深度学习循环神经网络应用、计算机视觉模型数据准备、计算机视觉模型训练与应用、计算机视觉模型部署、自然语言处理预训练模型数据准备、自然语言处理预训练模型训练与

本书较为全面地介绍了深度学习应用场景下的人工智能技术服务、深度学习数据应用、深度学习基础应用等技术。全书共10个实训项目,包括人工智能需求分析、人工智能产品设计、人工智能平台应用、数据采集工程应用、数据处理工程应用、数据标注工程应用、机器学习模型训练、深度学习框架应用开发、深度学习框架基础功能应用、深度学习线性回归模型

本书较为全面地介绍了深度学习应用场景下的数据采集、数据处理、数据标注等技术。全书共12个实训项目,包括数据采集概述、网络数据采集、端侧数据采集、数据存储与加载、数据处理概述、图像类数据处理、文本类数据处理、数据标注概述、图像数据标注、文本数据标注、深度学习图像分类应用实战、深度学习情感分析应用实战等。本书以企业用人需求

本书是一本面向计算机类以及非计算机类专业学生的人工智能通识课程。内容选取上注重人工智能的通识性、典型性，旨在培养高职以及应用型本科学生的人工智能素养、计算思维能力。全书分为6大模块，分别从不用的层面对人工智能进行介绍。 本书在介绍人工智能通识知识的同时还以新形态二维码的方式嵌入了与课程内容相融合的思政元素，分别从家国

人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的新的技术科学，涉及机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方面。本书第1章主要讲解了人工智能的重要概念、发展现状和相关技术等，为下文进一步研究人工智能打基础；第2章对人工智能目前主要用到的Python进行了简单的介绍，有利于下

作为一门应用型学科，机器学习植根于数学理论，落地于代码实现。这就意味着，掌握公式推导和代码编写，方能更加深入地理解机器学习算法的内在逻辑和运行机制。本书在对全部机器学习算法进行分类梳理的基础之上，分别对监督学习单模型、监督学习集成模型、无监督学习模型、概率模型四个大类共26个经典算法进行了细致的公式推导和代码实现，旨在

本书第1章介绍联邦学习的发展背景和历程，以及金融业中数据共享的机遇和挑战。第2-5章介绍不同类型的机器学习方法在联邦学习模式下的实现，以及关键算法原理。第6章介绍联邦学习开源框架FATE的架构和部署，以及在金融控股集团内大数据平台上建立跨机构统一数据科学平台的实施方案。第7章从建模者的角度展示了典型建模流程的实战过程。

本书结合生活中的实例,系统地介绍了不同进制之间的转换、函数参数的作用域、枚举算法、二分查找算法、选择排序算法、欧几里得算法等内容。通过分析和解决问题,培养青少年的逻辑思维能力。由知识内容的学习到具体案例的探究,由简单到复杂、由直观到抽象,帮助学生从编程意识、编程思维、编程学习与创新3个层面进行学习,掌握C++编程语言。

《人工智能与电气应用》系统地阐述了人工智能与电气应用的理论基础及应用实践。《人工智能与电气应用》共分为五部分，分别为理论篇、基于人工智能的故障诊断技术、基于人工智能的模式识别和预测技术、基于人工智能的控制和优化技术以及展望篇。部分介绍人工智能技术的理论基础。第二部分介绍风机叶片覆冰故障检测技术、电网故障诊断技术、电力设

本书从技术、应用和产业3个维度为切入点，对智能语音语义领域相关的热点和趋势展开研究。本书以“人与机器的对话”开篇，讲述人类语音生成、传播和感知的过程，引发对于机器智能语音听说的思考，进而阐述技术探索发展史；然后，分析了以语音交互为核心的技术现状，综合剖析提出全双工、端到端模型构建、语音假冒攻击等热点；其次，从政策、投融

本书介绍了人工智能领域常用的方法，包括搜索、统计学习、深度学习和自动机器学习等内容。各章节涉及的问题均根据历史典故或现实生活引出，并使用通俗易懂的方式提出问题及其解决方法。因此，读者在阅读本书时不会感到枯燥无味，也不需要具备人工智能相关的知识背景。书中包含很多代码示例，每个示例均有详细的解释，有助于读者进一步理解相应的