本書主要介紹深度學習方面的基本理論和方法，具體包括基礎內(nèi)容、提高性內(nèi)容和應用三個部分。其中，基礎性內(nèi)容是深度學習最核心部分，具體包括：機器學習基本概念及數(shù)學知識、全連接網(wǎng)絡、卷積網(wǎng)絡、循環(huán)網(wǎng)絡、以及優(yōu)化算法。第二部分是提高性內(nèi)容，主要是闡述最新發(fā)展的一些技術，可供課時充足的專業(yè)進行學習。這部分主要包括：GAN生成對抗網(wǎng)

本書正是聚焦于大語言模型的應用，旨在全面提升讀者大語言模型的使用水平。本書共8章，介紹與AI溝通的基本技巧，并講解了大語言模型在職場應用、溝通與表達、新媒體運營、營銷文案寫作、高效學習、教育教學及生活娛樂等7個方面的使用方法與技巧。本書內(nèi)容以案例為出發(fā)點，緊扣方法的實用性。

本書以ROS系統(tǒng)為基礎，以SLAM技術為前提闡述了機器人自主導航的相關理論知識，主要內(nèi)容包括ROS系統(tǒng)相關理論，闡述ROS的相關概念、設計目標、特點、發(fā)展歷史和基本框架；ROS通信機制實現(xiàn)：話題通信、服務通信、參數(shù)服務器等。

本書介紹數(shù)據(jù)分析的完整流程及Python實現(xiàn)，分為三篇共10章。第一篇為基礎篇，包括數(shù)據(jù)分析概述、Python基礎、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化；第二篇為應用篇，包括電影評論數(shù)據(jù)爬取、文學作品文本分析、股票行情分析、電商用戶行為分析；第三篇為綜合實踐篇，包括抖音短視頻數(shù)據(jù)分析。

本書共分8章：第1章主要介紹大模型機器發(fā)展現(xiàn)狀，闡述提示詞工程的重要性與意義，為后續(xù)部分奠定理論基礎；第2-4章主要介紹了提示詞基礎、設計及優(yōu)化與評估；第5章和第6章主要介紹了跨模態(tài)提示詞的基本內(nèi)容，包括文生圖提示詞與文生視頻提示詞以及未來面對的挑戰(zhàn)與局限；第7章為實戰(zhàn)案例，介紹了在各種應用案例中應該如何撰寫提示詞，才

本書共9章，主要內(nèi)容如下：第1章介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本知識，講解了數(shù)據(jù)獲取的關鍵環(huán)節(jié)以及數(shù)據(jù)挖掘流程；第2章講解了數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉換與規(guī)范化，以及數(shù)據(jù)規(guī)約等數(shù)據(jù)預處理方法，重視數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)準備工作，強調(diào)數(shù)據(jù)質(zhì)量對數(shù)據(jù)挖掘算法性能的影響；第3章講解了數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)立方體的基本概念和系統(tǒng)架構，為處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)

本書主要講述信息物理系統(tǒng)的基本原理，圍繞系統(tǒng)建模、模型驗證、系統(tǒng)設計與應用三方面進行詳細介紹。在系統(tǒng)建模方面，概述自動機模型和常微分方程，進一步將兩者結合，介紹混雜自動機模型和組合模型。在模型驗證方面，討論安全性需求和活性需求，進而介紹基于不變量的驗證方法。在系統(tǒng)設計與應用方面，重點探討信息物理系統(tǒng)面向自動駕駛車輛、多

本書基于以人工智能為代表的新一代通用目的技術對經(jīng)濟社會發(fā)展帶來的影響，探討了通用目的技術，以理解人工智能所表現(xiàn)出的創(chuàng)新特征；論述了復雜系統(tǒng)理論以及經(jīng)濟的演化理論，從理論上闡釋人工智能創(chuàng)新的復雜結構，同時采用復雜網(wǎng)絡仿真和系統(tǒng)動力學仿真測度相關要素對人工智能創(chuàng)新涌現(xiàn)的影響等內(nèi)容。

本書準確解釋了機器學習領域的106個重要概念，覆蓋從隨機森林到神經(jīng)網(wǎng)絡的各種算法。本書通過言簡意賅的語言、易懂易記的插圖、簡潔明晰的排版，生動地呈現(xiàn)了相關概念的思想內(nèi)核，能幫助讀者快速高效地理解與記憶，同時還能讓讀者保持清晰的思路，輕松地把握每個概念的精髓。

本書共7章，第1-6章講解伺服驅(qū)動器及伺服電動機的相關原理；第7章為伺服控制系統(tǒng)的應用案例，主要介紹三菱交流伺服控制系統(tǒng)的原理和應用。