本書主要介紹人工智能的起源與發(fā)展、發(fā)展人工智能的國(guó)家戰(zhàn)略意義、人工智能專業(yè)的培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系，以及人工智能技術(shù)在生活、生產(chǎn)、交通、電力、建筑、醫(yī)療、電競(jìng)、金融、物流、國(guó)防等領(lǐng)域應(yīng)用的新進(jìn)展。本書的編寫深入淺出、突出應(yīng)用、圖文并茂、通俗易懂，通過人工智能在各個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用的具體案例，介紹了人工智能的內(nèi)在實(shí)現(xiàn)機(jī)理和應(yīng)用現(xiàn)狀，

本書比較全面系統(tǒng)地闡述了自動(dòng)控制原理的基本理論和應(yīng)用。全書分8章。第1章深入淺出地講述了自動(dòng)控制的基本概念和發(fā)展歷史；第2章介紹了線性連續(xù)控制系統(tǒng)在時(shí)域和復(fù)域中的數(shù)學(xué)模型及其結(jié)構(gòu)圖和信號(hào)流圖；第3~5章分別講述了線性連續(xù)控制系統(tǒng)的時(shí)域分析法、根軌跡分析法、頻域分析法；第6章比較全面地闡述了線性連續(xù)控制系統(tǒng)的幾種典型校正

通過這本實(shí)用的教程，你將學(xué)會(huì)如何構(gòu)建一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用示例，將最初的想法轉(zhuǎn)化成可部署的產(chǎn)品。數(shù)據(jù)科學(xué)家、軟件工程師和產(chǎn)品經(jīng)理——無論經(jīng)驗(yàn)豐富的的專家，還是剛剛?cè)腴T的新手——都可以循序漸進(jìn)地學(xué)習(xí)構(gòu)建真實(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用涉及的工具、最佳實(shí)踐，完成相關(guān)的技術(shù)挑戰(zhàn)。學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)、構(gòu)建和部署機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）應(yīng)用所需的技能。通過這

本書把窄帶物聯(lián)網(wǎng)（NB-IoT）的應(yīng)用知識(shí)體系歸納為終端、信息郵局、人機(jī)交互系統(tǒng)3個(gè)有機(jī)組成部分。針對(duì)終端，給出通用嵌入式計(jì)算機(jī)的概念，并將其軟件分為BIOS與User兩部分；針對(duì)信息郵局，將其抽象為固定IP地址與端口，并由此設(shè)計(jì)了云偵聽程序模板；針對(duì)人機(jī)交互系統(tǒng)，設(shè)計(jì)了Web網(wǎng)頁、微信小程序、手機(jī)App及PC客戶端等

本書以NB-IoT實(shí)訓(xùn)套件為載體，采用項(xiàng)目化教學(xué)方式，講解了NB-IoT的相關(guān)知識(shí)及其在物聯(lián)網(wǎng)中的重要作用。本書主要分為理論、項(xiàng)目和實(shí)戰(zhàn)演練三部分。理論部分講解了NB-IoT物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，并對(duì)架構(gòu)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)做技術(shù)解析；項(xiàng)目部分由淺入深，從NB-IoT通信、OceanConnect平臺(tái)操作系統(tǒng)到LiteOS的基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)開發(fā)

本書系“科學(xué)起跑線”叢書之一，是一本面向中小學(xué)生的人工智能科普讀物。本書針對(duì)青少年的心智特點(diǎn)，兼顧趣味性和系統(tǒng)性，用淺顯易懂的語言，結(jié)合大量實(shí)例和圖片，介紹了人工智能的定義、起源、關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用場(chǎng)景，并對(duì)其未來的發(fā)展前景進(jìn)行了展望，旨在引導(dǎo)青少年對(duì)人工智能這一新興領(lǐng)域產(chǎn)生興趣并初步入門。為了提升青少年讀者的科學(xué)素養(yǎng)、動(dòng)

隨著數(shù)字音樂內(nèi)容的迅速增長(zhǎng)以及人們對(duì)音樂鑒賞需求的日益提升，音樂信息的分類檢索及個(gè)性化推薦受到廣大網(wǎng)民和有關(guān)從業(yè)人員越來越廣泛的關(guān)注,并成為研究及應(yīng)用的新熱點(diǎn)。本書系統(tǒng)地闡述了機(jī)器學(xué)習(xí)中的常用分類與推薦方法,介紹了網(wǎng)絡(luò)音樂自動(dòng)分類與推薦的理論基礎(chǔ)，重點(diǎn)探討了ＳＶＭ和ＫＮＮ分類算法的改進(jìn)，以及協(xié)同過濾推薦算法和基于馬爾可

人工智能是一門發(fā)展極其迅速且內(nèi)容豐富的學(xué)科，其眾多分支領(lǐng)域都值得大家去探索和學(xué)習(xí)�！度斯ぶ悄芑�礎(chǔ)與進(jìn)階》分為基礎(chǔ)篇和進(jìn)階篇兩個(gè)篇章。其中，基礎(chǔ)篇內(nèi)容包括了人工智能的基本概念、人工智能的發(fā)展歷史、計(jì)算機(jī)與環(huán)境感知、簡(jiǎn)單幾何形狀的識(shí)別、人工智能搜索算法；進(jìn)階篇?jiǎng)t包括大數(shù)據(jù)的定義、知識(shí)與推理、回歸與分類、深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)、感知信

深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)正變得越來越小。谷歌助理（GoogleAssistant）團(tuán)隊(duì)可以在微控制器上運(yùn)行只有14KB大小的模型來檢測(cè)單詞。這本實(shí)用的書將帶你進(jìn)入TinyML的世界，讓深度學(xué)習(xí)和嵌入式系統(tǒng)結(jié)合在一起，用微小的設(shè)備創(chuàng)造出驚奇的事業(yè)。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)成為最受關(guān)注的領(lǐng)域之一。在深度學(xué)習(xí)的諸多開發(fā)框架中，TensorFlow是最受歡迎的開發(fā)框架。本書以培養(yǎng)人工智能編程思維和技能為核心，以工作過程為導(dǎo)向，采用任務(wù)驅(qū)動(dòng)的方式組織內(nèi)容。全書共分為8個(gè)任務(wù)，任務(wù)1介紹深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、應(yīng)用領(lǐng)域以及開發(fā)環(huán)境的搭建過程；任務(wù)2介紹TensorFl