《机器学习实战：视频教学版》基于Python语言详细讲解机器学习算法及其应用，用于读者快速入门机器学习。本书配套示例源代码、PPT课件、教学视频、教学大纲、习题与答案、作者微信答疑。 《机器学习实战：视频教学版》共分12章，内容包括机器学习概述、Python数据处理基础、Python常用机器学习库、线性回归及应用、分类算法及应用、数据降维及应用、聚类算法及应用、关联规则挖掘算法及应用、协同过滤算法及应用，最后通过3个综合实战项目（包括新闻内容分类实战、泰坦尼克号获救预测实战、中药数据分析项目实战），帮助读者对所学技能进行巩固和提升。本书主要章节都给出了对应的示例及其详细的分析步骤，方便读者从编程中掌握机器学习基础算法及应用。 《机器学习实战：视频教学版》适合机器学习初学者、大数据分析人员和机器学习算法开发工

《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。

情感是人类特有的一种思维方式，如果机器具备了情感，是不是就可以取代人类？ 在《情感机器(人类思维与人工智能的未来)(精)/机器人与人工智能书系》中，人工智能之父马文·明斯基有力地论证了：情感、直觉和情绪并不是与众不同的东西，而只是一种人类特有的思维方式。也同时揭示了为什么人类思维有时需要理性推理,而有时又会转向情感的奥秘。通过对人类思维方式建模,他为我们剖析了人类思维的本质，为大众提供了一幅创建能理解、会思考、具备人类意识、常识性思考能力，乃至自我观念的情感机器的路线图。

《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。

《普通高等教育“十二五”规划教材：工业自动化网络》除了第1章概述外，其他内容可以大体分为五部分。*部分为网络基础知识部分，即第2章，介绍了通信技术基础。第二部分为计算机局域网部分，即第3、4章，介绍了计算机领域的常用局域网技术和标准。第三部分为传统现场总线部分，即第5～9章，重点介绍了工业应用领域比较典型且技术特点鲜明的现场总线技术，如HART、MODBUS、CAN、FF、PROFIBUS等。第四部分为工业以太网部分，即第10章，在介绍了工业以太网、实时以太网概念的基础上，重点介绍了EPA、Ethernet／IP、EtherCAT等工业实时以太网技术。第五部分为工业无线局域网部分，即第1l章，主要包含了无线局域通信技术、蓝牙技术、Zigbee通信技术、WiFi通信技术、ISA 100、无线HART协议、EPA无线通信技术等。上述五个部分，*部分是全书的基础，第二、三、四部分是全

大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠，也是当前A和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch2.O作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、

《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》由(法)丹尼斯·罗斯曼著

青少年人工智能编程水平测试涵盖从数学逻辑到计算思维、从拖曳程序模块到程序编写、从数学建模到算法设计等多学科知识，能够对学生的多学科知识综合运用能力做出评价；能够通过设计的具体解决方案，对学生的计算思维

本书共10章。第1章介绍AI与AI生态，第2章阐述AI很好实践和DataOps、第3章说明AI数据的获取，第4章谈到云与机器学习，第5章讨论神经网络与深度学习，第6章聊到AutoML、AutoAI以及

数据作为第五大生产要素，已成为数字经济发展的重要引擎，正在深刻影响着全社会生产生活的方方面面。隐私保护计算是在保障数据要素和隐私安全的同时实现有效计算的技术体系，在加速数据要素流通和释放数据要素价值等

使用机器学习技术解决实际应用问题涉及模型的建立、训练及评估等步骤。优化算法常被用于训练模型的参数，是机器学习的重要组成部分。机器学习模型的训练可以建模成无约束优化问题或带约束优化问题，约束可以为模型增

本书基于真实数据集，全面系统地阐述现代计算机视觉实用技术、方法和实践，涵盖50多个计算机视觉问题。全书分为四部分：di一部分（第1~3章）介绍神经网络和PyTorch的基础知识，以及如何使用PyTor

遗传算法是受自然进化启发的搜索、优化和学习算法家族中的一员。通过模拟进化过程，遗传算法较传统搜索算法具有更多优势，可为各种问题提供高质量的解决方案。通过本书，读者可以基于Python掌握行之有效的将遗

《自动控制理论》为21世纪高等学校规划教材。全书共分10章，包括经典控制理论和现代控制理论两大部分。经典控制理论主要阐述了自动控制系统的基本概念，控制系统的数学模型，线性控制系统的时域分析法、根轨迹法、频域分析法及校正方法；对线性离散系统的基础理论、数学模型、稳定性及稳态误差、动态性能分析以及*少拍设计等问题，进行了比较详细的讨论；在非线性控制系统分析方面，给出了相平面和描述函数两种常用的分析方法。现代控制理论主要阐述了控制系统的状态空间模型及建立方法，对控制系统进行定量分析即状态方程求解和定性分析，包括能控性分析和能观测性分析，主要讨论在状态空间设计中两种常用的设计方法——状态反馈和输出反馈，以及状态反馈的实现问题，即状态观测器的设计。*后讨论线性定常连续系统的稳定性分析方法，即

在《终极算法(机器学习和人工智能如何重塑世界)(精)》中，全球很好的算法问题专家、机器学习领域的先驱人物佩德罗·多明戈斯，为我们揭开了算法的神秘面纱，让我们一窥谷歌、亚马逊以及你的智能手机背后的机器学习原理。他阐释了机器学习的五大学派思想，解释了它们如何将神经科学、心理学、物理等领域的理论转变为算法并为你服务，并提出了“终极算法”的设想，探讨了终极算法对未来商业、科学、社会以及对每个人的意义。对于想要理解未来将发生怎样的变革、想走在变革前沿的人来说，这是一本必不可少的思想指南。 “如果这种终极算法存在，那么它将可以通过数据获得世界上过去、现在、未来的所有知识。这个算法的发明将会是科学目前伟大的进步之一。”

小高知宏著的《自然语言处理与深度学习》详细介绍了将深度学习应用于自然语言处理的方法，并概述了自然语言处理的一般概念，通过具体实例说明了如何提取自然语言文本的特征以及如何考虑上下文关系来生成文本。书中自然语言文本的特征提取是通过卷积神经网络来实现的，而根据上下文关系来生成文本则利用了循环神经网络。这两个网络是深度学习领域中常用的基础技术。 本书通过实现C语言程序来具体讲解自然语言处理与深度学习的相关技术。本书给出的程序都能在普通个人电脑上执行。通过实际执行这些C语言程序，确认其运行过程，并根据需要对程序进行修改，读者能够 深刻地理解自然语言处理与深度学习技术。

本书从机器学习的基本原理入手，以常见模型为驱动，配以精心设计的实践案例，为大家呈现了机器学习理论知识和应用方法。书中运用Python语言及scikit-learn库实现了几大常见机器学习模型的训练程序

本书系统地介绍了机械手控制的几种优选设计方法，是作者多年来从事机器人控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的近期新成果。本书主要以机械手的控制为论述对象，共包括16章内容，分

人工智能时代正悄悄向我们走来，人工智能技术的迅速发展，给人们带来各种便利的同时，也带来了风险，其中的刑事风险包括可能使得部分传统犯罪的危害性发生量变，可能会导致新的犯罪形式产生，以及人工智能产品可能因为种种原因脱离人类控制，进而实施严重危害社会的犯罪行为。刘宪权主编的《人工智能--刑法的时代挑战》即针对人工智能时代刑法所面临的各种问题进行回应，如人工智能时代智能机器人的刑事责任能力、人工智能产品的设计者和使用者的注意义务即刑事责任风险，针对人工智能产品具体罪名的设置、针对人工智能产品的刑罚种类等问题。