本书分为8章。第1章为绪论，概述AI、AIGC和Python的基本概念与发展历史；第2～3章分别讲解Python语言基础、AI模型训练与优化，为后续项目实践打下基础；第4～８章围绕真实应用场景展开项目式教学，包括基于机器学习的DDoS攻击检测、AIGC内容审核与过滤、基于AI的金融环境信贷业务风控识别、基于AI的加密恶意流量检测、基于PyTorch的花卉识别模型应用。每章均配有课后习题，帮助读者巩固知识、提升实操能力。

本书系统阐述了人工智能三大流派（符号主义、行为主义、联结主义）的核心理论与技术，并融合大数据技术体系，构建完整知识框架。全书分为五部分：导论，综述了人工智能本质特征、发展脉络及社会价值；符号主义篇探讨知识表示与推理，涵盖逻辑系统、专家系统及不确定性处理；行为主义篇重点介绍搜索策略与群体智能算法；联结主义篇介绍数据科学的基础理论，并深度解析机器学习与深度学习技术体系；大数据篇则将内容延伸到大数据的相关技术以及其安全治理。本书内容既系统阐述经典理论，又结合前沿案例解析技术应用；通过算法分析与行业场景

本书提供了全面、系统的深度学习知识，从基础理论到前沿应用，覆盖了深度学习的各个重要领域。本书首先从深度学习基础出发，帮助初学者对深度学习基础技术有初步的理解和认识。随后，本书转向计算机视觉和自然语言处理两大基础领域，揭示了深度学习如何赋能图像和语言的理解，还介绍了生成式模型与大模型这一当下研究热点，引领读者探索了当前深度学习的前沿领域，感受技术创新的魅力。此外，本书还介绍了深度强化学习的相关知识，帮助读者掌握从强化学习的基本原理到复杂深度强化学习算法的全面理解和实际操作能力。最后，本书特别关注了

本书主要内容包括：机器学习概述、机器学习的统计学基础、机器学习的常用Python库、机器学习的基本流程、回归、分类：Logistic回归和最大熵模型、分类：决策树、分类：贝叶斯分类器、分类：支持向量机、分类：集成学习、聚类分析、降维、神经网络、深度学习。

本书围绕机器学习的生命周期展开，涵盖数据预处理、特征工程、模型构建、训练调优等核心环节，精选图像分类、自然语言处理、天气预测等行业典型项目，按照行动导向教学法的实施路径编排教学内容，强化从理论到实践的能力转化，帮助读者从零基础学习到独立完成企业级AI项目开发，构建完整的技能体系。

本书是针对工科院校的教学特点，集多年的教学经验和科研工作的实际而编写的。全书共分6章，包括控制系统的一般概念、控制系统的数学模型、时域分析法、根轨迹法、频率分析法、系统校正，采样系统分析等内容，各章均加入了应用MATLAB进行控制理论设计与仿真的内容。另外，为了便于读者自学，在每章后面都备有小结、习题及部分习题参考答案。全书涵概了经典控制理论和现代控制理论的基本内容，淡化繁复的理论推导，加强理论与实际的结合，注重工业特色的生产实践背景。本书适合于电气类、自动化类、机械类、仪器类等相关专

《DK一分钟科学：人工智能》是一本面向7-18岁青少年的科普读物，系统而生动地介绍了人工智能的基本概念、发展历程、技术原理与实际应用。全书从人工智能的起源讲起，涵盖自动机、图灵机、二进制、算法等基础内容，逐步深入至机器学习、神经网络、深度学习等现代AI核心技术，并结合图像识别、自然语言处理、自动驾驶、医疗诊断等现实案例，展示AI如何改变我们的生活。 书中不仅梳理了经典AI与统计AI的区别，还探讨了人工智能背后的哲学思考与社会伦理问题，如技术奇点、意识本质、数据偏见、就业影响等，引导读者理性看待A

本书内容包括绪论、控制系统的数学模型、线性系统的时间响应分析、系统的频率特性分析、系统的稳定性、连续线性系统的校正方法、线性离散系统的初步分析和系统辨识，有针对性地结合控制理论及自动控制技术解决问题的思路过程组织编写内容，兼顾传承和发展，阐释控制理论与技术的方法及原理。

本书全面系统地介绍机器学习的经典方法、前沿技术和应用实践。全书分为基础篇、进阶篇和实践篇，共10章，主要内容包括绪论、学习模式、判别式模型、生成式模型、高级机器学习概述、特征表示学习、新兴学习机制概述、主流机器学习编程框架、人脸识别、灾害性天气预报。 本书坚持理论联系实际，兼顾经典与前沿，为读者由浅入深地构建机器学习的知识体系。其中，理论部分均给出严谨的数学推导，实践部分则注重阐述实施路径和实现代码，以让读者更好地掌握机器学习的理论与应用技术。 本书可作为高等院校人工智能、计算机科学与技术、大数