本书是中国科协新一代信息技术系列丛书之一。本书内容包括知识表示、知识获取、知识应用三部分。其中，知识表示主要介绍概念表示、知识表示、知识图谱；知识获取主要介绍搜索技术、群智能算法、机器学习、人工神经网络与深度学习；知识应用涉及计算机视觉、自然语言处理、语音处理、专家系统、规划、多智能体系统与智能机器人六部分。力求将人工智能的发展脉络、技术理论、产业成果以翔实的形态展现于人前。除了必要的知识点与宽泛的知识图谱，本书还深入浅出地介绍了有关智能搜索技术、计算机视觉、语言智能、机器人等在内的不同领域的应用实践成果。本书主要面向大学非计算机类的工科专业的高年级学生与研究生，帮助学生了解人工智能的发展过程与基本知识，熟悉人工智能产业的发展现状与市场需求，培养人工智能应用能力。同时，

白志刚编著的《自动调节系统解析与PID整定》采用生动形象的语言，深入讲解了PID参数整定的方法和自动调节系统控制策略的制定。书中带领读者一步一步理解PID参数的含义、曲线特征和整定方法，其中还有作者总结的整定口诀，好记好用，之后，通过火电厂自动调节系统的实例，具体说明了控制策略的制定和参数整定在实践中的应用，后总结了自动调节系统外围设备的故障处理。《自动调节系统解析与PID整定》作者在自动调节系统一线工作二十多年，对自动调节系统有深刻的认识，具有非常丰富的现场经验。《自动调节系统解析与PID整定》适用于化工、矿业、冶金、仪器仪表等自动化技术人员。

《我的AI助手》深入探讨了如何利用AI提高工作效率和生活品质。作者结合自身的丰富实践经验，通过实际案例为读者提供了利用AI技术简化工作流程，提高工作效率的实用方法和建议。作者强调了保持 好奇心和开放心态的重要性，她鼓励读者反思现有生活方式，学习如何将AI技术有效地运用到生活中。通过阅读本书，读者将更好地提升在AI时代的工作效率、生活质量，释放生产力，探索更多可能。

本书以开源的计算机视觉库OpenCV为基础，面向Python初学者讲解以视觉识别为代表的人工智能入门知识，以及包括图像处理、数据分析、神经网络在内的人工智能应用的基本实现方法。 全书共8章，主要内容包括机器视觉、显示图片与视频、图像处理、图像特征检测、人脸检测、人工智能与机器学习、手写文字的图像识别、人脸识别与手势识别等。附录总结了OpenCV模块中的函数及方法。

■ 介绍机器学习领域的模型、算法和数据训练。 ■ 了解监督和非监督机器学习算法。 ■ 针对模型使用的数据进行统计验证。 ■ 深入了解商业和科学中使用的线性回归模型。 ■ 使用单层和多层神经网络计算结果。 ■ 介绍基于树的模型的工作原理，以及流行的决策树。 ■ 了解R语言中机器学习的生态环境。 ■ 介绍R语言提供的强大的工具caret包。

我们在运用AI的时候，有时得不到自己想要的回答，于是责怪AI不够智能。我们容易忽略的是，AI的回答质量往往取决于提问的质量。《秒懂AI提问：让人工智能成为你的效率利器》系统地介绍了20种向AI提问的

本书围绕自律型机器人三要素（感知、动作以及智能），面向Python初学者讲解自律型轮式机器人的基础知识与制作。 全书共8章，主要内容包括自律型机器人的概念、机器人的运动方式、直流电机/舵机的控制、线控操作型机器人和遥控操作型机器人的制作、广播遥控机器人和网络遥控机器人的实现。

本书从人工智能的概念、发展历史、主要技术理论及应用等方面，全面讲解了人工智能的相关知识。全书分八章，分别介绍了人工智能的概念及相关术语、人工智能发展史、传统人工智能与智能计算、人工智能与机器学习、人工智能与大数据、人工智能的典型应用、世界主要国家及科技公司的脑计划项目、人工智能的未来发展。其中，人工智能与机器学习部分，具体介绍了当前主流的人工智能算法；人工智能的典型应用部分，介绍了专家系统、图形图像处理、语音处理、自然语言理解、智能推荐、智能博弈、自动驾驶、虚拟现实和增强现实、智能家居等具体应用。*后一章预测了人工智能的发展方向，以及需要解决的法律、伦理等方面的问题。全书专业性和普及性并重，多采用案例分析和类比的手法，帮助读者对人工智能有初步但全面的了解。

《图解机器学习》用丰富的图示，从最小二乘法出发，对基于最小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法；第

本书内容兼顾经典的神经网络和近期新的深度学习神经网络。本书为中国海洋大学核心通识课的配套教材，也可以作为本科生、研究生的专业课教材。

本书以基于ArduinoMega2560开发的控制器作为主控单元，配以积木式的结构件和传感器模块，通过由浅入深的若干实例使得读者在完成一个个有趣的机器人任务后掌握教育机器人的设计与编程方法，并获得参加相关机器人比赛的能力。

本书旨在介绍提示（prompt）工程师的工作内容和相关技能。本书首先讲述提示技术的基本工作原理、提示工程师的常用工具、提示技术的基础模式和提示技术的进阶知识（包括零样本提示、少样本提示和思维链提示）；

诺贝尔生理或医学奖得主山中伸弥与被称为历史记录强棋士的羽生善治，两位拥有很好智慧的名人围绕着“十年后，百年后的世界将变得如何”展开对谈。人工智能、不断进化的机器人、诱导多功能干细胞带来的医学革命……话

本套丛书注重对人工智能各个方面的了解和体验，学习和理解重要的人工智能基本概念，熟悉人工智能编程语言，了解人工智能的载体——机器人。因此，本书《人工智能（上）》重点阐述AI基本概念、基本知识和应用场景，培养学生智能化时代的思维方式、科技视野、创新意识和科技人文素养，使学生理解人工智能是用人工的方法使人造系统呈现某种智能，理解人工智能的基本概念和解决问题的基本思路。

人工智能经常被人们认为是计算机科学中一门高度复杂甚至令人生畏的学科。长期以来人工智能方面的书籍往往包含复杂矩阵代数和微分方程。本书基于作者多年来给没有多少微积分知识的学生授课时所用的讲义。假定读者没有编程经验，以简单易懂的方式介绍了智能系统的基础知识。尼格尼维斯基编著的《人工智能》目前已经被国际上多所大学（例如，德国的马格德堡大学、日本的广岛大学、美国的波士顿大学和罗切斯特理工学院等）采纳为教材。如果您正在寻找关于人工智能或智能系统设计课程的浅显易懂的入门级教材，如果您不是计算机科学领域的专业人员而又正在寻找介绍基于知识系统技术发展的自学指南，本书将是您的选择。与上一版相比，本版进行了全面更新，以反映人工智能领域的进展。其中新增了数据挖掘与知识发现一章和自组织神经网络聚类一