本书主要包括8个项目, 分别为搭建TensorFlow开发环境, 手写数字识别: TensorFlow初探, 波士顿房价预测: 前馈神经网络, 服装图像识别: Keras搭建与训练模型, 图像识别: 卷积神经网络, AI诗人: 循环神经网络, 预测汽车油耗效率: TensorFlow.js应用开发和庆娣花卉识别: TensorFlow Lite。

本书深入浅出地介绍了人工智能的相关内容，旨在帮助读者快速了解人工智能的基础知识、最新应用和未来发展。

全书分为5篇，共12章。第1篇为基础知识篇，主要包括人工智能概述、AI行业发展的驱动力和机器学习的基础概念及应用；第2篇为感知表达篇，主要包括智能感知和自然语言理解的主要技术及应用；第3篇为专业智能篇，主要包括音乐人工智能、智能体育工程和智能绘画的发展及相关智能系统；第4篇为智慧生活篇，主要包括智能医疗、智能家居和智能城市的发展及相关智能系统；第5篇为未来展望篇，主要讲述AI

本书结合物联网应用技术人才培养方案和职业技能需求，以NB-IoT一体化教学实训套件为载体，采用项目化教学方式，将理论与实践结合起来组织全书的内容。本书共分为7章：第1～4章是理论部分，内容涵盖了物联网技术相关理论、NB-IoT技术相关理论、NB-IoT应用开发平台介绍和开发环境搭建；第5～7章是实践部分，由浅入深进行讲解，内容包括基础的STM32嵌入式开发、进阶的传感器数据采集和NB-IoT通信、面向应用的华为物联网云平台NB-IoT物联网产品开发。

本书可作为高职院校物联网

本书语言通俗易懂，以理论和实际应用相结合的方式，深入浅出地介绍了人工智能的基础知识和实现的基本技术。通过典型场景化应用案例，帮助读者理解人工智能技术的概念、原理，激发学生对人工智能的学习兴趣。注重算法思想的介绍，简化了算法的数学推导，让学生在课堂上能够“听得懂、学得会”。
本书共 8 章，分别是人工智能概述、大数据与人工智能、专家系统、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理和机器人技术。
本书可作为高职院校人工智能通识课程教材，也可作为电子信息类、计算机类相关专业的人工智能入门

本书主要从技术原理和技术应用两方面讲述人工智能技术。全书共12章，内容涵盖人工智能概述、人工智能软硬件、人工智能与数据、计算机视觉、语音识别、自然语言理解、知识推理、经典机器学习、深度学习与强化学习、自动驾驶、智能问答及人工智能伦理等。
本书不仅可作为高等院校智能科学与技术、计算机科学、电子科学与技术、控制科学与工程等专业的低年级本科生或专科生的教材，同时也可作为人文社科类各专业本科生的通识课程教材，还可为对人工智能技术及其应用感兴趣的工程技术人员提供参考。

本书介绍了软件测试的基本概念、原理、基本方法及测试过程等内容，包括软件测试技术概述、静态测试、黑盒测试、白盒测试、集成测试、系统测试、测试报告管理、智能软件测试以及单元测试框架Junit、压力测试工具Jmeter的使用方法，同时还介绍了软件测试与质量保证等内容。
本书为软件测试的基础教材，旨在让学生能够熟练地对实际软件进行有效测试，为后续核心课程的学习积累知识，培养学生专业技能，满足软件开发、软件测试、软件质量保障等技能要求。
本书适合作为高等院校计算机相关专业学生的教材，也可作为软

本教材遵循案例教学模式进行课程教学设计，围绕人工智能应用案例展开，强调学科教学设计、主要研究内容、核心研究领域及前沿理论和技术等，内容涉及图像、视频、语音、文本和机器人。本教材覆盖人工智能（师范）专业入门必须掌握的知识，强调基础性和前沿性并重，理论和实验相统一，着力于师范生的课程设计能力、案例分析能力和动手实践能力的培养，使学生掌握人工智能的教学设计、课程教学案例和机器人实践等方面的内容。本教材可作为高校人工智能（师范）、智能科学与技术、计算机科学与技术及相关专业的教学设计课程的教材，也可作为其

本书着重介绍人工智能的基本概老，力求團清人工智能相关学科理论与实际应用之间的关联。从智能引入人工智能的概老、发展。主要流源和未来发展的趋势:在数据、算力和算法的核心驱动下，引入计算智能。感知智能、语富智能、行为智能和混合智能的概念。原理、方法与进展，并从不同的学科角度介细人工智能的应用与趋势:最后介部人工智能面临的问题和当代大学生如何面对人工智能的挑战和机遇。本书不仅可以作为经济学、法学、文学、理学、工学、农学、医学、历史、管理、艺术、教育学等学科各本科专业的通识教材，也可作为了解 人工智

本书围绕应用环境中实际问题的求解过程来阐述和讲解程序设计思想方法和相关技术知识, 向学生展示如何设计和选择合适的数据结构来表示实际问题中的处理对象, 如何把一个实际问题转化成一个程序可计算的逻辑模型, 以及如何考虑程序运行的效率来满足问题求解对时间的要求等。