本教材致力于提升學(xué)生的人工智能素養(yǎng)、計(jì)算思維能力及實(shí)際應(yīng)用能力，其內(nèi)容設(shè)計(jì)既貼合學(xué)生的教育需求，又凸顯了人工智能知識(shí)的普及性、代表性、實(shí)用價(jià)值和可操作性。教材中精心挑選了多個(gè)體現(xiàn)人工智能核心問題的實(shí)例，并創(chuàng)新性地運(yùn)用項(xiàng)目化教學(xué)理念，將每個(gè)項(xiàng)目分解為一系列逐步深入的任務(wù)，以便于在課堂上實(shí)施分層次教學(xué)。全書共分六個(gè)項(xiàng)目，主

本書實(shí)際應(yīng)用的角度出發(fā)，系統(tǒng)闡述了自動(dòng)控制理論的基本分析和研究方法。第1章介紹自動(dòng)控制原理的基本概念、基本分類及自動(dòng)控制理論的發(fā)展歷史。第2章介紹控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)建模方法。第3章到第6章針對(duì)線性定常控制系統(tǒng)，介紹時(shí)域分析法、根軌跡法、頻域分析法以及控制系統(tǒng)的校正與設(shè)計(jì)方法。第7章主要討論描述函數(shù)法、相平面法等常用的非線性

本書以實(shí)用、夠用為創(chuàng)作原則，以普及計(jì)算機(jī)基本技能和信息應(yīng)用技術(shù)為指導(dǎo)思想，并融入思政元素，將計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)和信息應(yīng)用能力培養(yǎng)相結(jié)合，為培養(yǎng)學(xué)生運(yùn)用計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)和技術(shù)，提高計(jì)算機(jī)應(yīng)用能力，逐步掌握利用計(jì)算思維、計(jì)算工具分析和解決各專業(yè)領(lǐng)域?qū)嶋H問題的能力奠定基礎(chǔ)。全書共8章，內(nèi)容涵蓋計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)、Windows10操作

本書從人工智能的起源與基本概念入手，逐步深入到AI的核心技術(shù)、應(yīng)用領(lǐng)域以及未來發(fā)展趨勢(shì)，旨在幫助讀者建立起對(duì)人工智能領(lǐng)域的整體認(rèn)識(shí)，并激發(fā)其進(jìn)一步學(xué)習(xí)和探索的興趣。本書共10章，主要內(nèi)容包括緒論、大數(shù)據(jù)與人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺及應(yīng)用、自然語言處理及應(yīng)用、生成式人工智能、知識(shí)圖譜、人

本書系統(tǒng)地介紹了人工智能的基本原理、方法和應(yīng)用技術(shù)，全面反映了人工智能研究領(lǐng)域的進(jìn)展和發(fā)展方向。全書共8章。第1章簡(jiǎn)要介紹了人工智能發(fā)展史。第2章闡述了人工智能的基本原理和方法，重點(diǎn)論述了知識(shí)表示、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)等。第3章至第7章介紹了當(dāng)前人工智能的應(yīng)用熱點(diǎn)領(lǐng)域，包括智慧城市與智能家居、智慧醫(yī)療與公共健康、新零售與

本書分為四個(gè)部分，共八章，內(nèi)容由淺入深，理論與實(shí)踐相結(jié)合，第一部分基礎(chǔ)篇包括第1章信息與計(jì)算機(jī)和第2章人工智能基礎(chǔ)，為學(xué)生提供技術(shù)支撐與理論基礎(chǔ)；第二部分技術(shù)篇涵蓋第3章機(jī)器學(xué)習(xí)和第4章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)，深入解析AI核心技術(shù)；第三部分應(yīng)用篇包括第5章大模型和第6章AI辦公應(yīng)用，展示AI在實(shí)際場(chǎng)景中的高效智能化價(jià)值

本書首先解析編程方式從機(jī)器指令到高級(jí)編程語言的演進(jìn)脈絡(luò)，闡明大語言模型如何重塑人機(jī)協(xié)作模式。然后通過分析通用大語言模型輔助編程、IDE輔助編程與端到端Agent編程這3類應(yīng)用形態(tài)，結(jié)合獨(dú)立開發(fā)與企業(yè)級(jí)開發(fā)案例說明Vibe編程縮短開發(fā)周期、降低技術(shù)門檻的核心價(jià)值。實(shí)踐部分提供提示詞工程技巧、需求規(guī)劃、代碼審查與優(yōu)化及工程

本書內(nèi)容廣泛涵蓋了人工智能基礎(chǔ)入門、創(chuàng)意設(shè)計(jì)工具應(yīng)用、智能辦公軟件、智能數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)分析工具入門以及智能體開發(fā)等主題與實(shí)踐領(lǐng)域。從基礎(chǔ)操作到復(fù)雜的大模型應(yīng)用實(shí)踐，本書全面展現(xiàn)了人工智能通識(shí)課的實(shí)踐教學(xué)內(nèi)容。本書旨在通過實(shí)踐教學(xué)，鞏固學(xué)生理論知識(shí)，顯著提升學(xué)生實(shí)踐技能，激發(fā)學(xué)生對(duì)人工智能技術(shù)的濃厚興趣，培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新

本書提出了前提不匹配的T-S模糊時(shí)滯模型，此時(shí)該模型中的被控對(duì)象與模糊控制器擁有不同的隸屬度函數(shù)。針對(duì)這類時(shí)滯系統(tǒng)，給出了改進(jìn)的具有較小保守性的穩(wěn)定性條件、魯棒穩(wěn)定性判據(jù)，以及不同于傳統(tǒng)并行分布補(bǔ)償(PDC)控制器的設(shè)計(jì)方法。該設(shè)計(jì)方法彌補(bǔ)了PDC設(shè)計(jì)方法的不足，并且提高了控制器設(shè)計(jì)的靈活性。本書還研究了前提不匹配條件

本書首先介紹了人工智能的基本概念、發(fā)展歷史與現(xiàn)狀，接著詳細(xì)闡述了計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別和自然語言處理等關(guān)鍵技術(shù)，隨后，本書從智能制造、智慧金融、智能教育及智慧交通等多個(gè)領(lǐng)域，探討了人工智能的廣泛應(yīng)用和深遠(yuǎn)影響。