"本书从数据表示学习角度介绍机器学习及其应用。全书共7章，分别介绍数据表示学习与数学基础、传统降维方法、分布式表示学习和聚类算法、稀疏表示学习、神经网络中的特征提取、生成式表示学习和对比式表示学习。本书涉及的数据表示学习算法的具体应用领域包括计算机视觉、自然语言处理以及图网络分析等。

本书主要面向广大从事人工智能、机器学习或深度学习、数据挖掘、模式识别等领域的专业人员，从事高等教育的专任教师，高等院校的在读学生及相关领域的广大科研人员。
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《机器学习原理及应用》从机器学习原理和应用出发，结合案例介绍了机器学习的基础技术和典型模型算法，包括机器学习的基础、特征选择与降维、典型学习算法、深度学习与神经网络、集成学习与迁移学习、强化学习、计算机视觉与语音识别等技术；详细介绍了机器学习典型模型算法及神经网络学习、计算机视觉和语音识别技术应用，并以实例介绍了应用场景需求、特征表示、深度神经网络设计、预训练模型及预测应用的开发方法和开发过程。
每个案例配有源码，每章配有习题，帮助读者进行深入学习。
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本书内容包括深度学习的基本原理和常用算法、深度学习框架PyTorch的环境搭建及基础编程方法、使用PyTorch实现手势识别、CNN图像分类、数据处理、国际航空乘客预测等项目，以及张量的应用、手写数字体识别、面部表情识别等拓展案例。本书每个单元都配备知识点微课，“任务实施”结合实践应用有序排列学习任务，符合人才成长的特点和教学规律，突出培养学生的专业数字化素养，实现理论与实践的统一。

"本书以模糊计算、神经计算、进化计算三大模块为主，从理论基础和实践应用两个维度全面、系统地介绍关于计算智能的常见算法，并设计8个上机实验，以满足前面章节内容仿真验证的需要。全书共11章，内容分别为绪论、模糊系统理论、模糊系统应用、神经网络理论、支持向量机、深度学习、遗传算法、遗传规划、蚁群算法、粒子群算法、新型群智能优化算法等知识，并对大部分知识点配以相应的案例。

本书主要面向广大从事数据分析、机器学习、数据挖掘或深度学习的专业人员，从事高等教育的专任教师，高等学校的在读学生及相关

本书是为高等院校、职业本科院校计算机、人工智能各专业“人工智能导论”课程设计编写的教材，具有丰富的应用特色。全书较为系统、全面地介绍了人工智能相关的概念、理论、技术与应用，可以帮助读者扎实地打好人工智能的专业知识基础。本书共18章，内容包括概论、模糊逻辑与大数据思维、智能体与智能代理、知识表示及其方法、规则与专家系统、机器学习及其算法、神经网络与深度学习、创建智能系统的强化学习、数据挖掘与经典算法、计算机视觉与处理、包容体系结构与机器人、自然语言与语音处理、GPT大语言模型崛起、向动物

针对当前智能传感器、人工智能、数字孪生等的发展趋势，本书以智慧地球概述、智慧地球建设战略需求、关键技术、核心支撑技术、应用案例为线索组织写作，在系统阐述智慧地球概念、内涵和剖析智慧地球发展现状以及面临的问题和挑战的基础上，依次分析面向行业的智慧地球建设战略需求、智慧地球构建关键技术，以及包括通导遥一体化复杂环境智能感知、智慧地球辅助决策系统、基于多源信息融合技术的复杂环境认知、感知-认知-决策-行动互馈应用模式、轻量级云边端一体化运行环境等在内的智慧地球构建依赖的核心支撑技术

"本书从基础概念、历史沿革、基础算法、代表性应用、前沿进展、跨学科交叉融合等方面全面深入地介绍人工智能，侧重人工智能基础思维方式的培养和跨学科广域视野的构建。全书以图片为主并辅以少量文字说明，每节配有视频资源，不同学科背景的读者都可以轻松获得人工智能的基础知识。为配合课堂教学，本书配有全套PPT课件、思考与讨论、实践设计等教学资源。对有兴趣深入钻研的读者，可以从本书的资源网站中获得更多内容，包括扩展阅读资料、经典论文、源代码等。
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