本书从人工智能的基本概念、Python编程基础，到数据获取、整理与可视化，机器学习初步、分类、回归分析，再到深度学习、神经网络等方面进行系统介绍。本书既有经典的机器学习方法，也包括大模型等前沿应用。

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本书从祖先的“仿生”入手，到机器“仿人”，到人工智能技术在人们生活中的应用，集科技与生活于一书，分为八个话题，图文并茂地向读者介绍以“灵性”为核心的“人工智能”基础科学知识，讲述作为世界第一梯队的中国科技工作者在人工智能领域取得伟大成就背后的故事。本书主要讲述民用人工智能技术的基本情况，能够激发读者的阅读兴趣，引领读者了解人工智能，展现了在国家强盛、科技发达的背景下，中国人工智能迅猛发展的宏伟蓝图。

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本书是作者研究和实践人工智能算法的经验总结。本书通过图表、案例和示例代码相结合的方式，介绍TensorFlow框架的相关知识，帮助读者打好扎实的人工智能理论基础，并将理论付诸实践，通过“干中学”的方式让读者全面掌握复杂的算法理论。 本书共3篇。第1篇“TensorFlow基础”，主要介绍TensorFlow的基本开发方法及其重要接口的使用方法，让读者对TensorFlow框架有较为深入的了解。第2篇“TensorFlow进阶”，详细介绍TensorFlow的高级开发功能，以及如何使用它开发基于

本书主要内容包括：概述、人工智能的关键技术、人工智能在智能机器人领域的应用、人工智能技术的其他应用领域与开发环境、国际科技合作态势综合评估等。

本书基于作者前期的研究工作，深入调查分析，结合推荐系统的发展历史与现状，提出了几种关键技术，可有效提升推荐效果，解决当前推荐系统中主要存在的数据稀疏性及冷启动等问题，建立智能推荐模型，提高推荐系统的准确性，提升用户满意度。

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