本書共五章，內容包括：人工智能基礎、圖和圖算法、機器學習入門、機器學習應用、機器學習進階。書后附有項目活動評價表。

本書從人工智能的發(fā)展歷史、基本概念、技術支持和實際應用等角度出發(fā)，向學生較為系統(tǒng)地介紹了人工智能的基本原理，特別是數(shù)據(jù)、算法與應用之間的相互關系，并簡要介紹了人工智能在智能搜索技術、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡、計算機視覺、語言智能、機器人等不同領域的應用實踐成果，力求全方位、多角度地展現(xiàn)人工智能的發(fā)展脈絡、技術理論以及相關產業(yè)

本書分兩部分對時滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的理論與應用進行了介紹：第一部分對隨機時滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的穩(wěn)定性進行了分析，第二部分則對遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡在優(yōu)化算法及智能控制等方面的應用進行了介紹。

本教材從簡明實用的角度出發(fā)，著重介紹了基于MALAB/SIMULINK軟件的經(jīng)典控制理論知識和技能。本書分為控制理論基本概念、JMATILAB基礎、控制系統(tǒng)數(shù)學建模、線性系統(tǒng)時域、頻域、根軌跡分析、PID控制方法和控制系統(tǒng)應用及實驗等七部分，注重理論教學、仿真和實踐的連貫性。在課程教學的基礎上，介紹實際運用控制理論解訣

本書分為基礎理論篇與應用實踐篇。基礎理論篇主要闡述機器學習基本概念與技術體系，從應用角度分析各技術環(huán)節(jié)，并借助專利分析方法與文獻分析方法，總結機器學習在不同領域的發(fā)展趨勢和研究熱點。應用實踐篇主要結合實際工作中機器學習的運用情況，從技術支撐角度闡述機器學習在各行業(yè)領域的應用現(xiàn)狀；對科技管理、醫(yī)療健康、稅務大數(shù)據(jù)、缺陷檢

本書根據(jù)教學大綱和學時安排,選取了經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論方法的基礎部分,編寫了本教材。內容包括:自動控制原理概念;自動控制原理的數(shù)學模型時域分析方法;根軌跡法;頻率域方法;控制系統(tǒng)的校正設計;非線性系統(tǒng)理論;采樣系統(tǒng)理論;現(xiàn)代控制理論基礎;李雅普諾夫穩(wěn)定性分析。

本書探究多學科理論與方法集成模型，將人機工程學(Ergonomics，E)理論、QFD方法、TRIZ理論、模糊綜合評價方法進行有效結合，發(fā)揮理論與方法的集成與互補優(yōu)勢，從而實現(xiàn)人機產品創(chuàng)新設計與評價的科學性與準確性，指導設計過程的準確實施。

本書以高校和企業(yè)合作的人工智能大數(shù)據(jù)標注基地的實際運作經(jīng)驗為基礎,將自己在AI大數(shù)據(jù)標注工廠中所領悟到的管理方法和所使用的技術平臺進行詳細闡述,并結合實際案例進行講解,在兼顧初學者的同時,更偏重于如何以數(shù)據(jù)標注工廠的層面從管理方法和技術手段上提高AI大數(shù)據(jù)標注生產能力的探討。

本書分為計算機語言、數(shù)學、AI基本概念、基本程序4部分，共14章，包括MATLAB、Linux、Python、簡單隨機過程基礎知識、隨機矩陣理論簡述、深度學習基本概念等內容。

本書分為人工智能啟蒙、人工智能創(chuàng)新實踐和人工智能科創(chuàng)實踐3個章節(jié)，每個章節(jié)包含若干個主題活動，每個主題設置了情境導入、知識沖浪、編程實踐和總結與反饋等環(huán)節(jié)。