本書主要介紹主流的人工智能理論、算法以及Python實(shí)現(xiàn)方法，目的是使學(xué)生學(xué)會(huì)人工智能理論及推導(dǎo)過程，并且掌握調(diào)用Python人工智能庫(kù)和自定義編碼的方法。全書共分10章，分別為人工智能與Python概述、Python基礎(chǔ)、線性回歸及其Python實(shí)現(xiàn)、邏輯斯蒂分類及其Python實(shí)現(xiàn)、最大熵模型及其Python實(shí)現(xiàn)、

本書遵循理念與方法、經(jīng)典與前沿、技術(shù)與應(yīng)用相融合滲透的原則，在理念、結(jié)構(gòu)、內(nèi)容和資源上都極具特色和創(chuàng)新。按照人工智能新知識(shí)體系，本書內(nèi)容分為五大部分13章。將傳統(tǒng)或經(jīng)典人工智能理論、方法與技術(shù)以及新一代人工智能技術(shù)和方法相結(jié)合，形成基礎(chǔ)概念（1-3章）+基礎(chǔ)技術(shù)（4-5章）+重點(diǎn)研究?jī)?nèi)容與方向（機(jī)器智能）（6-12章）

《MediaPipe機(jī)器學(xué)習(xí)跨平臺(tái)框架實(shí)戰(zhàn)》以實(shí)際項(xiàng)目為線索，帶領(lǐng)讀者探索MediaPipe在不同場(chǎng)景中的應(yīng)用，使讀者既能了解理論知識(shí)，又能通過實(shí)踐掌握技能。全書共9章，第1章介紹MediaPipe基礎(chǔ)；第2章重點(diǎn)探討MediaPipe的控制流、同步機(jī)制以及GPU的使用；第3章介紹MediaPipe中的Facemesh

深度學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)重要分支，是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法的總稱。深度學(xué)習(xí)是傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的發(fā)展和衍生，相關(guān)內(nèi)容涉及代數(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、優(yōu)化理論、矩陣計(jì)算等多個(gè)領(lǐng)域�！渡疃葘W(xué)習(xí)理論與實(shí)踐》是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)入門級(jí)教材，在內(nèi)容上盡可能覆蓋深度學(xué)習(xí)算法相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)。全書共11章，大致可分為三大部分：

本書通過近百個(gè)實(shí)際的研究案例，詳細(xì)介紹了研究人員如何讓ChatGPT成為一位稱職的研究助手，利用chatgpt可以完成以下幾方面的內(nèi)容：1.確定研究主題并構(gòu)建問題。2.根據(jù)選擇的研究問題制定和完善假設(shè)。3.進(jìn)行文獻(xiàn)綜述，覆蓋系統(tǒng)綜述的所有步驟。4.選擇適當(dāng)?shù)难芯吭O(shè)計(jì)和相應(yīng)的方法論。5.開發(fā)可靠且高效的研究工具。6.收集

本書以情感識(shí)別模型作為研究對(duì)象提高模型識(shí)別率作為研究目標(biāo)，開展基于加權(quán)融合策略的情感識(shí)別建模方法研究�？紤]人體情感信息類型和情感特征的多樣性根據(jù)模型對(duì)正確率和運(yùn)算量的要求，針對(duì)建模過程中的特征級(jí)融合、模型級(jí)融合、決策級(jí)融合以及權(quán)重確定方法等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行深入的研究。

本書從人工智能對(duì)工作的影響切入，介紹了人工智能的概念及其對(duì)工作崗位帶來了哪些風(fēng)險(xiǎn)，獲得成功所需的關(guān)鍵技能和關(guān)于職業(yè)生涯的建議，“人類+人工智能”混合系統(tǒng)的能力并且如何在實(shí)際場(chǎng)景中應(yīng)用它們，最后展望了人工智能和人類結(jié)合的未來，為個(gè)人、企業(yè)組織和政府部門如何迎接工作的未來提供見解和技巧。

本書共14章。第1章對(duì)AIGC新時(shí)代進(jìn)行闡述，第2章集中介紹AIGC工具，第3章對(duì)Prompt進(jìn)行定義和說明。第4章到第13章針對(duì)多個(gè)行業(yè)的不同場(chǎng)景給出寫Prompt的技巧和案例。第14章對(duì)AI的未來進(jìn)行展望。

人工智能發(fā)展所帶來的顛覆即將到來。 目前，人工智能已經(jīng)影響了全球許多行業(yè)金融、制藥、汽車、醫(yī)療、制造和零售等。然而，這只是人工智能開始向更便宜、更好、更快預(yù)測(cè)邁進(jìn)的開始，當(dāng)預(yù)測(cè)被發(fā)揮到極致時(shí)，各行各業(yè)就會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)變，而這種轉(zhuǎn)變也會(huì)帶來顛覆。 其根源何在？著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家阿杰伊·阿格拉沃爾、喬舒亞

物聯(lián)網(wǎng)工程是計(jì)算機(jī)、控制、通信等學(xué)科交叉的跨學(xué)科專業(yè)。本書主要從物聯(lián)網(wǎng)中所需要的控制技術(shù)、計(jì)算機(jī)控制的基礎(chǔ)知識(shí)、過程控制的理論技術(shù)和方法以及基于各種實(shí)際控制系統(tǒng)應(yīng)用背景的工程分析與設(shè)計(jì)等方面，帶領(lǐng)讀者深入淺出地體會(huì)物聯(lián)網(wǎng)控制技術(shù)的過程。本書語(yǔ)言簡(jiǎn)明，注重應(yīng)用，理論與實(shí)際相結(jié)合，遵循“理論-擴(kuò)展-應(yīng)用”的過程，章節(jié)中對(duì)應(yīng)