本書專注于當(dāng)今人工智能的核心技術(shù)和過程，包括章節(jié)總結(jié)、歷史概述、練習(xí)、計(jì)算機(jī)作業(yè)、思維實(shí)驗(yàn)，以及強(qiáng)化關(guān)鍵概念的控制題；借助可視化圖形來說明基本思想，通過易于遵循的示例來說明如何在實(shí)際實(shí)現(xiàn)中使用這些思想。本書可作為人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、控制科學(xué)與工程、優(yōu)化理論等專業(yè)本科生、研究生的專業(yè)課教材，也可供計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)

本書以團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)《青少年編程能力等級第5部分：人工智能編程》（T/CERACU/AFCEC100.5—2022）為依據(jù)，旨在引導(dǎo)青少年走進(jìn)人工智能編程的世界，形成基本的人工智能認(rèn)知和編程思維。本書共有4個(gè)單元，內(nèi)容覆蓋人工智能編程能力等級標(biāo)準(zhǔn)一級15個(gè)知識點(diǎn)。第1單元為初步認(rèn)識人工智能（共3節(jié)），主要介紹什么是人工智能，

本書介紹與人工智能關(guān)系緊密的數(shù)學(xué)知識模塊，以使讀者更好地掌握數(shù)學(xué)方法在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用。本書整合了隨機(jī)過程、矩陣論和運(yùn)籌學(xué)中相關(guān)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，共12章，分為3部分。第1部分為隨機(jī)過程，包括第1～3章，主要介紹概率論預(yù)備知識、隨機(jī)過程的概念和基本類型、馬爾可夫鏈。第2部分為矩陣論，包括第4～8章，主要介紹矩陣論預(yù)備知識、

本書在全面覆蓋人工智能框架知識的基礎(chǔ)上，以精簡內(nèi)容、突出重點(diǎn)為準(zhǔn)則，避免面面俱到。每一部分都是挑選經(jīng)典、實(shí)用的知識內(nèi)容，同時(shí)配有典型案例和源代碼，將人工智能原理融會到典型案例中詳細(xì)講授，可以使初學(xué)者以較快的節(jié)奏學(xué)習(xí)、實(shí)踐人工智能基礎(chǔ)知識，重點(diǎn)掌握關(guān)鍵部分的常用算法，進(jìn)而了解人工智能領(lǐng)域的知識輪廓。全書共分7章：第1章為

深度學(xué)習(xí)理論無疑是當(dāng)今教育界的重要探索主題，其中“深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)是什么”“深度學(xué)習(xí)的價(jià)值追求是什么”及“深度學(xué)習(xí)是怎樣的活動”是人類深度學(xué)習(xí)理論發(fā)展和實(shí)踐推進(jìn)的關(guān)鍵問題。走向文化之思成為當(dāng)前深度學(xué)習(xí)研究與探索的新興方向。文化哲學(xué)理論體系對人與文化、文化與教育教學(xué)等方面的問題有深刻洞察力，其所蘊(yùn)含的“文化本質(zhì)論—文化價(jià)值

本書主要內(nèi)容包括：1.AIGC在文字內(nèi)容創(chuàng)作中的應(yīng)用；2.AIGC在圖片內(nèi)容創(chuàng)作中的應(yīng)用；3.AIGC在影像內(nèi)容創(chuàng)作(數(shù)字人)中的應(yīng)用；4.AIGC在數(shù)字課程內(nèi)容創(chuàng)作中的應(yīng)用；5.AIGC在短視頻內(nèi)容創(chuàng)作中的應(yīng)用在每一部分的具體應(yīng)用場景任務(wù)之中，通過舉例說明的方式，講解各場景任務(wù)下AIGC模型工具的應(yīng)用。

本書分為“人工智能”和“大數(shù)據(jù)”兩部分，主要研究了人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)在現(xiàn)代社會中的應(yīng)用，介紹了人工智能的基本概念、發(fā)展歷程和關(guān)鍵技術(shù)，對大數(shù)據(jù)進(jìn)行概述，闡述了大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融領(lǐng)域和電子商務(wù)中的實(shí)際應(yīng)用，分析了其發(fā)展趨勢，探討了大數(shù)據(jù)與人工智能的融合，以及構(gòu)建人工智能大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺的可行性。本書結(jié)構(gòu)清晰，內(nèi)容連貫，語言

本書是基于對區(qū)塊鏈與人工智能融合領(lǐng)域的深入研究編寫而成。第一章介紹了研究的背景、目的和意義；第二章研析了區(qū)塊鏈的原理和關(guān)鍵技術(shù)；第三章探討了人工智能的分類和核心技術(shù)；第四章提出了融合概念和理論模型；第五章著重介紹了區(qū)塊鏈在構(gòu)建去中心化人工智能平臺中的作用；第六章探討了物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展；第七章分析了智能合約與區(qū)塊鏈在金融科技

本書介紹通用人工智能管理系統(tǒng)智能生成系統(tǒng)軟件系統(tǒng)工程體系架構(gòu)、所有各種不同智能管理系統(tǒng)應(yīng)用需求的智能生成系統(tǒng)軟件功能應(yīng)用技術(shù)方法，所有管理人員全面掌握智能生成系統(tǒng)的軟件功能技術(shù)方法綜合操作應(yīng)用。本書具體內(nèi)容如下：智能數(shù)據(jù)管理表共性共享數(shù)據(jù)基礎(chǔ)技術(shù)、應(yīng)用智能管理系統(tǒng)生成系統(tǒng)的技術(shù)特征、智能生成應(yīng)用系統(tǒng)解決方案規(guī)劃設(shè)計(jì)、智

本書以機(jī)器學(xué)習(xí)算法為主題，詳細(xì)介紹算法的理論細(xì)節(jié)與應(yīng)用方法。全書共19章，分別介紹了邏輯回歸與最大熵模型、k-近鄰模型、決策樹模型、樸素貝葉斯模型、支持向量機(jī)模型、集成學(xué)習(xí)框架、EM算法、降維算法、聚類算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等基礎(chǔ)模型或算法，以及8個(gè)綜合項(xiàng)目實(shí)例。本書重視理論與實(shí)踐相結(jié)合，希望為讀者提供全面而細(xì)致的學(xué)習(xí)指導(dǎo)