本书是面向高级人工智能人才培养的高等学校人工智能相关专业规划教材中的一本，通过梳理人工智能涉及的相关数学理论，并通过Python实现相关案例，使抽象的理论具体化，从而加深读者对数学的感性认识，提高读者对数学理论的理解能力。本书首先介绍了人工智能所需的基础数学理论，然后根据数学内容的逻辑顺序，以微积分、线性代数、概率论、

本书由全球知名的3位专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的

本书涵盖人工智能概述、Python编程基础、TensorFlow机器学习框架、机器学习算法、MNIST数据集及神经网络、TensorFlow高级框架、OpenCV开发与应用等基础知识，并介绍且搭建了计算机视觉中的手写数字识别与人脸识别、自然语言处理中的语音识别与智能聊天机器人具体项目，还介绍并实践了AI开放平台的接入与

本书针对产业界在智能化过程中普遍面临的数据不足问题，详细地阐述了联邦学习如何帮助企业引入更多数据、提升机器学习模型效果。互联网数据一般分布在不同的位置，受隐私保护法规限制不能共享，形成了“数据孤岛”。联邦学习像“数据孤岛”之间的特殊桥梁，通过传输变换后的临时变量，既能实现模型效果提升，又能确保隐私信息的安全。本书介绍了

机器学习虽然对改进产品性能和推进研究有很大的潜力，但无法对它们的预测做出解释，这是当前面临的一大障碍。《可解释机器学习：黑盒模型可解释性理解指南》书是一本关于使机器学习模型及其决策具有可解释性的书。本书探索了可解释性的概念，介绍了简单的、可解释的模型，例如决策树、决策规则和线性回归，重点介绍了解释黑盒模型的、与模型无关

本书是高等院校非自动化类、工科或农科相关专业的专业基础课教材。共分七章，主要介绍了自动控制系统的基本概念，控制系统在时域和复频域中的数学模型及其动态结构图的建立与化简的过程和方法；阐述了线性定常控制系统的时域分析法、根轨迹分析法和频域分析法以及控制系统设计和校正的基本方法；给出了非线性控制系统中常见的非线性特性对系统性

人工智能时代已经来临，这项技术正在改变人类的认知和生活，也对社会各个领域产生了重大的影响。本书从理论基础、商业落地、实战场景、案例分析多个方面介绍人工智能，讲述人工智能对农业、金融、娱乐、医疗、营销、工业、教育等领域的影响。另外，为了迎合时代热点，本书还分析了人工智能与5G、区块链等前沿技术的融合及融合效果，使读者了解

本书主要面向OpenCV领域的研究与开发人员，采用原理结合实战的方式，介绍OpenCV4的机器学习算法模块与深度神经网络模块中的核心算法原理与C++编程实战。全书共10章，第1~3章，介绍OpenCV4的基础知识、基本图像操作和机器学习基础知识；第4~8章，介绍K-means、KNN、决策树、随机森林、Boosting

本书以知识表示与处理所涉及的相关知识，如知识获取、知识表示、知识推理、知识迁移等内容为主体，完整呈现了知识表示与处理的知识体系。本书首先，介绍了知识表示与处理的发展、相关概念、流程等；其次，介绍了知识获取的内容；再次，重点介绍了知识表示的各种方法，如逻辑谓词、产生式规则、语义网络、本体、知识图谱等，以及知识推理所涉及的

本书系统性地介绍了深度学习的原理、关键技术及相关应用，首先从基本概念、必备的线性代数、微积分、概率统计等数学知识等入手，这些预备知识可帮助读者更好地理解深度学习技术。接着对深度学习方法和技术进行了详细介绍，包括卷积神经网络、反馈神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等，针对每个技术都力图用简单易懂的语言、详尽的公式推导说

本书主要介绍构建和训练生成对抗网络（GAN）的方法。全书共12章，先介绍生成模型以及GAN的工作原理，并概述它们的潜在用途，然后探索GAN的基础结构（生成器和鉴别器），引导读者搭建一个简单的对抗系统。 本书给出了大量的示例，教读者学习针对不同的场景训练不同的GAN，进而完成生成高分辨率图像、实现图像到图像的转换、生成对

周志华老师的《机器学习》（俗称“西瓜书”）是机器学习领域的经典入门教材之一。本书（俗称“南瓜书”）基于Datawhale成员自学“西瓜书”时记下的笔记编著而成，旨在对“西瓜书”中重难点公式加以解析，以及对部分公式补充具体的推导细节。 全书共16章，与“西瓜书”章节、公式对应，每个公式的推导和解析都以本科数学基础的视角

演化学习作为机器学习中解决复杂优化问题的重要方法，此前一直因为理论支撑不足未得到应有重视。本书将介绍作者团队近几年在演化学习理论和算法方面取得的重要进展，弥补上述缺憾。本书内容主要分四部分，第一部分简要介绍演化学习基础知识；第二部分讲述演化算法中用于分析运行时和近似性能的通用理论工具；第三部分讲解关于演化优化中主要因素

知识图谱的发展历史源远流长，从经典人工智能的核心命题——知识工程，到互联网时代的语义Web，再到当下很多领域构建的数千亿级别的现代知识图谱。知识图谱兼具人工智能、大数据和互联网的多重技术基因，是知识表示、表示学习、自然语言处理、图数据库和图计算等多个领域技术的综合集成。本书全面覆盖了知识图谱的表示、存储、获取、推理、融

本书以数据驱动的数学问题研究为核心，是一部由研究工作构成的原创著作。全书共分7章，按三个模块划分：第一个模块是研究背景和框架介绍，即第1章绪论，这是本书主题内容的一个导论；第二个模块是粒度空间的基础理论及模型，由第2～5章组成，其中涉及粒度空间的基本理论，结构聚类特征与融合，以及聚类结构分析理论等研究；第三个模块是粒度

本书为青少年人工智能编程水平测试C++4级官方指定教程,对应青少年人工智能编程水平测试第4级的测试标准。该标准主要用于测试青少年学习C++编程的初级水平。全书共有28课,主要围绕测评大纲,用生动的案例来讲解C++基础知识,包括输出、变量和常量、程序结构、运算符、分支、循环、枚举、函数、排序算法等。全书体系完整、结构合理

本书以TensorFlow2深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出介绍TensorFlow2深度学习的重要内容。全书共7章,内容包括深度学习入门、TensorFlow2快速入门、深度神经网络原理及实现、基于CNN的门牌号识别、基于LSTM的语音识别、基于CycleGAN的图像风格转换等技术,以及如何使用Ti

本书分八章，内容包括：深度学习简介、搭建深度学习开发环境、数字图像处理技术、神经网络基础、卷积神经网络、图像合成等。

《数字媒体交互设计原理与方法》通过丰富的案例，系统地讲解了数字媒体交互设计的基本原理和方法。本书共7章，主要讲解了数字媒体交互设计的基础知识、用户体验、用户研究方法，以及设计流程、设计工具和设计法则，由浅入深地带领读者逐步加深对数字媒体交互设计的认知，提升自身工作能力。本书每一章的章末都附有同步模拟题及作业，以帮助读者

本书致力于推动人工智能的普及教育，结合最新的人工智能科学技术的发展成果，使用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了人工智能的相关知识，重点介绍了人工智能的孕育、人工智能的诞生、人工智能的复苏、人工智能的高速发展、人工智能的应用分支和哲学与思考等方面，在每章节后都有与之对应的章节习题，供学习者学习，以强化学生解决问题的能力。