《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。

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

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

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

随着时代的发展、计算机硬件性能的提升与大数据技术的进步,深度学习在理论上不断创新,尤其在商业场景应用中取得重要成果,使得人工智能又一次进入黄金发展时期,“深度学习时代”已经来临!本书将带领读者了解深度学习技术的理论及应用情况。全书共10章,分3部分。第1部分,即第1-第4章,主要介绍人工智能与神经网络的基础知识,以及深

本书的主要特色在于知识建模和智能推理技术方面的创新，并基于知识图谱建模和智能推理技术的集成完成了一系列应用软件的开发，直观形象、易学易用。本书是AI3软件的详尽解读，分为AI3普及版（自由拷贝，不限使用）、AI3智能教学版以及AI3专业版（适用于复杂过程工业系统AI应用）。

人工智能的迅猛发展，对整个人类、社会和时代的进步起到了不可估量的作用。然而，人工智能的未来奇点在哪儿？人工智能是否具有人类意识？人工智能会导致人类大规模失业吗？会替代人类吗？本书以通俗易懂的语言，图文并茂的方式不仅描绘了人工智能发展的历史、现状与未来，而且探讨了人工智能发展可能对经济、政治、军事、法律等方面的影响，其中

生成对抗神经网络（GenerativeAdversarialNets，GAN）作为一种深度学习框架，发展十分迅猛。通过相互对抗的神经网络模型，GAN能够生成结构复杂且十分逼真的高维度数据。因此，被广泛应用于学术研究和工程领域，包括图像处理，如图像生成、图像转换、视频合成；序列数据生成，如语音生成、音乐生成等；以及其他众

本书旨在帮助老年朋友快捷、充分地使用智能手机，帮助老年人实现老有所乐、老有所为的美好愿望。本书以手机使用较为广泛的支付宝、微信等应用为例，从真实的操作环境出发，以图文并茂的方式讲解手机软件安装、注册、登录及手机多功能应用的操作方法，并针对老年人的行为习惯及智能手机使用特点进行优化解读，在功能较复杂之处还配有相对应的提示

本书以漫画形式讲解机器学习的基本概念和关键知识点，尽可能通俗易懂地讲解回归、分类、结果评价、深度学习、集成学习、无监督学习等的原理。本书内容基于大学一年级的数学知识，着眼于主人公们学习和工作中遇到的问题，探究机器学习解决方案。