本書旨在為讀者提供一個全面理解計算機網絡、人工智能及其安全性的平臺。本書不僅深入探討了技術的基礎理論，還關注了它們的最新進展和未來趨勢。首先，緒論部分奠定了整個話題的基礎，涵蓋了計算機網絡技術、人工智能理論和網絡安全的概覽。其次，專注于人工智能技術的各個方面，從邏輯推理到自然語言處理，再到專家系統(tǒng)的構建。再次，詳細解析

本書闡述了邊緣智能的科學問題、基本原理、核心技術、落地方案及產業(yè)價值，全面介紹了人工智能服務應如何釋放到數(shù)據(jù)源附近的網絡邊緣，并指出人工智能和邊緣計算結合的巨大市場潛力。內容包括邊緣智能的發(fā)展背景、應用場景、以及一系列邊緣智能與云邊端協(xié)同、機器學習、強化學習、深度學習、區(qū)塊鏈等技術共同部署應用的核心技術點與架構方案。此

本書聚焦于大模型技術在企業(yè)中的實際應用，幫助讀者應用大模型為企業(yè)降本增效。全書共6章：初識大模型、大模型產品生態(tài)圈、大模型的技術原理、企業(yè)如何部署和應用大模型、企業(yè)大模型項目的實施方法、大模型企業(yè)應用實踐。本書提供了詳細的大模型選型和建設標準，旨在為企業(yè)提供一份清晰的大模型建設指南，幫助讀者了解如何建設、部署和應用大模

本書在介紹機器學習和通信輻射源個體識別的基本概念與研究現(xiàn)狀的基礎上，用機器學習領域最新的理論成果去解決通信輻射源個體識別存在的具體問題，系統(tǒng)闡述了流形學習、稀疏表示、深度學習、淺層學習等機器學習方法在通信輻射源個體識別中應用的最新研究成果。

本書聚焦人工智能迅速發(fā)展及廣泛應用背景下的深度學習主題，內容以數(shù)學優(yōu)化(線性回歸和邏輯回歸)為起點，延申到單神經元神經網絡，依次介紹全連接網絡、卷積網絡、循環(huán)網絡，并給出應用實例。全書內容闡述以“簡中求道”為核心思想，遵循由數(shù)理到網絡、由簡單網絡到復雜網絡、由理論到實踐的路線，引導讀者循序漸進地掌握深度學習的核心技術。

本書系“自動控制課程設計”課程的配套教材，以復雜工業(yè)對象的控制系統(tǒng)建模、分析和綜合作為討論對象，從理論和實踐兩個角度闡述自動控制課程設計相關內容。本書共分為9個章節(jié)。第1章介紹自動控制課程設計的背景和目標。第2和第3章介紹控制系統(tǒng)建模方法，第4-5章介紹經典控制算法的設計與實現(xiàn)，第6-8章介紹狀態(tài)空間控制器與先進控制算

本書對機器學習的基礎知識和基本算法進行了詳細的介紹，對廣泛應用的經典算法(如線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、支持向量機、決策樹和集成學習等)進行了深入的分析，并討論了無監(jiān)督學習的基本方法。用6章對深度學習和深度強化學習進行了相當全面的敘述，不僅深入地討論了反向傳播算法、多層感知機、卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡和長短期記憶

隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網和5G等技術的發(fā)展，人工智能早已進入我們的生活，并作為核心驅動力，對各行各業(yè)進行了深刻的塑造和改變，推動著商業(yè)模式、經濟結構甚至國家戰(zhàn)略的升級革新。本書作者精心構建了認知覺醒、工具賦能和商業(yè)落地三個篇章九大思維，旨在全方位、多層次地展現(xiàn)AI思維的魅力與力量，為讀者呈現(xiàn)一個完整的AI思維框架體系。本書是

隨著人工智能技術的廣泛應用，傳統(tǒng)的意識形態(tài)工作面臨著前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。一方面，人工智能以其強大的信息傳播能力，為意識形態(tài)的傳播提供了更為便捷、高效的渠道，使得各種思想和觀念能夠以前所未有的速度和廣度進行傳遞；另一方面，人工智能技術也可能成為某些不良信息的擴散工具。本書旨在為讀者提供一個全面、深入地理解人工智能在意識

本教材全面介紹了機器學習與模式識別的基本概念、核心理論方法和最新研究進展與應用。全書系統(tǒng)地講解了機器學習算法、模型評估與優(yōu)化、特征提取與選擇、深度學習與神經網絡等關鍵技術。同時，結合實際案例，分析了機器學習與模式識別在計算機視覺、智能語音識別、自然語言處理等領域的應用。