《自動(dòng)控制原理（第2版）》主要內(nèi)容包括控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，線性系統(tǒng)的時(shí)域分析法、根軌跡法、頻域分析法、綜合與校正，非線性系統(tǒng)的分析，線性離散系統(tǒng)的分析。本書著重于基本概念、基本理論和基本分析方法，并附加學(xué)習(xí)資源，掃描書中的二維碼可隨時(shí)完成基本測(cè)試題練習(xí)并查看參考答案。本書在國家智慧教育公共服務(wù)平臺(tái)有配套在線課程，可供讀

本書的主體內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)概念與特征工程、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、模型關(guān)系管理，其中，模型關(guān)系管理部分主要介紹了弱集成學(xué)習(xí)、強(qiáng)集成學(xué)習(xí)和混合專家模型。弱集成學(xué)習(xí)是指使用機(jī)器學(xué)習(xí)中的弱分類器實(shí)現(xiàn)模型準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性之間的平衡。強(qiáng)集成學(xué)習(xí)是指協(xié)同特征工程與強(qiáng)分類器形成強(qiáng)集成學(xué)習(xí)環(huán)境�；旌蠈＜夷Ｐ褪侵竿ㄟ^神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)形成深

在人工智能發(fā)展的漫長歷程中，如何讓機(jī)器學(xué)會(huì)創(chuàng)作一直被視為難以逾越的天塹，創(chuàng)造力也因此被視為人類與機(jī)器最本質(zhì)的區(qū)別之一。然而，人類的創(chuàng)造力也終將賦予機(jī)器創(chuàng)造力，把世界送入智能創(chuàng)作的新時(shí)代。人工智能繪畫作品的奪冠、超級(jí)聊天機(jī)器人ChatGPT的出現(xiàn)，無疑拉開了智能創(chuàng)作時(shí)代的序幕。從機(jī)器學(xué)習(xí)到智能創(chuàng)造，從PGC、UGC到AI

本書以“行業(yè)應(yīng)用案例”貫穿課程，每個(gè)單元以相關(guān)行業(yè)中的真實(shí)企業(yè)應(yīng)用案例為基礎(chǔ)，涉及制造、交通、電商、財(cái)會(huì)、傳媒、金融、互聯(lián)網(wǎng)、文旅等多個(gè)傳統(tǒng)行業(yè)，在此過程中培養(yǎng)學(xué)生人工智能意識(shí)、人工智能技術(shù)應(yīng)用等綜合職業(yè)能力。本書共含12個(gè)知識(shí)單元，系統(tǒng)講解了人工智能基礎(chǔ)知識(shí)及其應(yīng)用，并通過人工智能技術(shù)在各專業(yè)場景下的應(yīng)用案例，解答“

《人工智能基礎(chǔ)項(xiàng)目教程》采用項(xiàng)目教程的編排方式，實(shí)現(xiàn)了基于工作過程、項(xiàng)目教學(xué)的理念。本書共由8個(gè)項(xiàng)目組成：人工智能概論、人工智能數(shù)據(jù)預(yù)處理、云計(jì)算下的人工智能、人工智能基礎(chǔ)知識(shí)、人工智能技術(shù)在交通系統(tǒng)中的應(yīng)用、人工智能編程入門、人工智能框架技術(shù)、人工智能的行業(yè)應(yīng)用。本書內(nèi)容豐富，結(jié)構(gòu)清晰，通過具體的實(shí)例對(duì)人工智能的概念

2017年，國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，要求中小學(xué)開設(shè)人工智能相關(guān)課程，并提倡以計(jì)算思維為指導(dǎo)，將信息技術(shù)課程從技術(shù)導(dǎo)向轉(zhuǎn)換為科學(xué)導(dǎo)向。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能技術(shù)的內(nèi)核，走入我國廣大中小學(xué)生的課堂是科技發(fā)展的必然選擇�！禕R》本書共11章，系統(tǒng)地介紹機(jī)器學(xué)習(xí)模型中常見的白盒和黑盒模型，以及這些模型統(tǒng)一的框

本書兼顧機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、經(jīng)典方法和深度學(xué)習(xí)方法,對(duì)組成機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和基本算法進(jìn)行了比較細(xì)致的介紹,對(duì)廣泛應(yīng)用的經(jīng)典算法如線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、決策樹和集成學(xué)習(xí)等算法都給出了深入的分析并討論了無監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本方法,對(duì)深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行了全面的敘述,比較深入地討論了反向傳播算法、多層感知機(jī)、C

本書是人工智能專業(yè)最基礎(chǔ)最全面的高校教材，作者陸汝鈐院士系中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院數(shù)學(xué)研究所研究員。在知識(shí)工程和基于知識(shí)的軟件工程方面做了系統(tǒng)的、創(chuàng)造性的工作，是我國該領(lǐng)域研究的開拓者之一。倡導(dǎo)并主持完成了以軟件的機(jī)械化生成和移植為目標(biāo)的系列軟件計(jì)劃（XR計(jì)劃），推動(dòng)了當(dāng)時(shí)國產(chǎn)機(jī)軟件缺乏問題的解決。本書首次把異構(gòu)

本書系國家自然科學(xué)基金重大研究計(jì)劃視聽覺信息的認(rèn)知計(jì)算的出版成果。本書為《視聽覺信息的認(rèn)知計(jì)算》的英文版。本書從人類的視聽覺認(rèn)知與神經(jīng)機(jī)理出發(fā)，圍繞認(rèn)知過程的表達(dá)與計(jì)算的基本科學(xué)問題，重點(diǎn)開展感知的基本特征、表達(dá)與整合感知數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)與理解多模態(tài)信息協(xié)同計(jì)算等三個(gè)核心科學(xué)問題的研究，發(fā)展和構(gòu)建新的計(jì)算模型與算法，為提

本書是《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》的重磅升級(jí)版本，選用經(jīng)典的PyTorch深度學(xué)習(xí)框架，旨在向讀者交付更為便捷的有關(guān)深度學(xué)習(xí)的交互式學(xué)習(xí)體驗(yàn)。本書重新修訂《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》的所有內(nèi)容，并針對(duì)技術(shù)的發(fā)展，新增注意力機(jī)制、預(yù)訓(xùn)練等內(nèi)容。本書包含15章，第一部分介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和預(yù)備知識(shí)，并由線性模型引出最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知