人工智能（初中版）从人工智能的发展与应用，数据、算力和算法，监督学习，非监督学习，人工神经网络及对人工智能的思考等方面对人工智能进行了初步讲解。通过本书的学习，初中生能够了解人工智能相关知识和技术，激发对人工智能的兴趣。本书案例、项目难易适中，与学生实际生活联系密切，与其他学科知识适度融合，让学生能够在实践中体验创造的乐趣。 本书适合初中学生阅读使用，可作为初中人工智能入门教材。

本书主要讲解了图像和文本在计算机中的表达和计算方法、神经网络的基本原理，并以圈叉棋为例讲解了计算机在图像分类问题上挑战人类的卷积神经网络技术，以单词拼写为例讲解了处理文本和语音的循环神经网络技术。 读者只需要具备基础的加减乘除计算能力，就可以不借助计算机而掌握书中的所有技术和原理，并尝试实现书中的所有实例。可以说，这本书的真正目的是实现作者的期望：人人都会人工智能！

在以ChatGPT为代表的大模型掀起AIGC（人工智能生成内容）应用热潮之后，各行各业都希望深入了解流行的AI工具，将其引入日常工作，以节省工作时间，提高办公效率。本书作者团队较早开始将AI工具应用于实际工作，积累了丰富的使用经验，因此为没有太多技术基础的职场人士创作了这本实操指南。 本书分为三篇，上篇是基础篇，介绍了AIGC的基础知识及其应用潜力；中篇是工具篇，介绍了AI文本应用、AI绘画和AI图像处理的 外流行工具的基本功能和基础用法；下篇是应用篇，分别介绍了通用办公场景下的AI应用以及不同行业、不同岗位的典型办公场景下的AI应用。书中提供了大量的实用案例，读者可以参考并模仿操作。

文本挖掘与信息检索是近年来人工智能领域的热点研究方向。本书共8章，包括信息检索概述、信息检索模型、信息检索的评价、文本分类技术、文本聚类技术、自动摘要技术、文本推荐技术和网页链接分析，融合了统计学、机器学习、数据库等知识，具有多学科交叉的特点。 内容全面，案例丰富，适合作为人工智能、数据科学、计算机、软件工程等专业的本科生和研究生教材，也可作为企事业单位相关研究人员的参考资料。

本书系统全面地覆盖了深度学习的主要原理、方法和应用实践。介绍了深度学习的概念、主流工具及框架，分析了神经网络原理并实现，对卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）这些常用的深度学习模型进行了演练，在此基础上展开基于深度学习的目标检测、图像分割、人脸识别、文本自动生成等热门应用，为读者提供了从理论学习到工程实践的视图。 本书适合高等学校计算机、软件工程、人工智能等本专科专业，也适合作为对实际使用深度学习感兴趣的研究生、工程师和研究人员的学习资料。

本书以影响未来战争形态的人工智能军事应用为背景，以美军人工智能战略发展过程中的智库策源作用为研究对象，通过对兰德公司、新美国安全中心等 智库对美国 、美国国会的影响机制研究，详细剖析美军人工智能战略发展过程中，智库对美军人工智能战略发展问题的观察与研究，对政策议题的推动与设立，在议程进行中的咨询与作证，通过“旋转门”实现思想到政策的转换。从人工智能扩展到量子科技、5G、高超声速等领域的智库策源机制，并对智库在美军军事技术优势形成过程的特点规律和模型机理进行分析。 ，借鉴美国情况，为我国新型特色智库建设和国防科技战略发展提出针对性建议。

《AI，2045》，面对AI我们看到了人类的弱点，也清楚地认识到AI超越人脑的可能性。作者希望通过该书告诉读者AI日趋进步，人类也必须要改变自己，不要被AI威胁论吓倒，也不要掉以轻心。

撰写主旨——“深度学习”是21世纪型学校变革的风向标，也是我国 “新课程改革”以来一直倡导的教学指导方针。“深度学习”指向学生高阶智能的发展，以及健全人格的养成。因此，倘若离开了当代学习科学的指引，漠视“课堂转型”的挑战，却高谈阔论“深度学习”，纯粹是一句空话而已。本书旨在梳理 教育界掀起的“深度学习”的思潮及其成果——包括理论基础、实施模型、实践案例，借此为我国新时代教学理论的建构和一线教师的教学创造，提供鲜活的理论与经验。

《人工智能》为创客教育系列丛书小学第二册，包括 体验人工智能 编程控制机器人 两部分内容，围绕创新思维的培养目标，设计了 爱学习的机器猫 机器人闯关 项目范例，通过 情境 主题 规划 探究 实施 成果 评价 的小项目学习方式，开展自主、探究、合作学习活动，运用简单的硬件设备和方便操作的软件平台，帮助同学们体验人工智能和智能机器人的技术魅力，学会通过编程尝试实现简单的人工智能，控制机器人的简单动作。 《人工智能》为创客教育系列丛书小学第二册，适合小学二年级学生阅读使用。

随着人工智能技术的发展，深度学习成为*受关注的领域之一。在深度学习的诸多开发框架中， TensorFlow 是*受欢迎的开发框架。 本书以培养人工智能编程思维和技能为核心，以工作过程为导向，采用任务驱动的方式组织内容。全 书共分为8 个任务，任务1 介绍深度学习的发展历程、应用领域以及开发环境的搭建过程；任务2 介绍 TensorFlow 框架的基本原理、计算图、会话、张量等概念；任务3 和任务4 阐述全连接神经网络模型、神 经网络优化方法及反向传播算法；任务5 和任务6 讨论卷积神经网络、卷积、池化的原理；任务7 和任务8 演示网络模型可视化操作步骤及制作与解析数据集的方法。 本书既可作为大数据、人工智能等相关专业应用型人才的教学用书，也可以作为TensorFlow 初学者的 学习参考书。

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