本书主要把握计算机科学与技术的发展趋势，熟悉人工智能的前沿知识和研究热点。本书从人工智能的概述出发，介绍了人工智能研究领域的基础知识，与此同时，对人工智能领域的核心算法--机器学习技术展开详细介绍，让读者掌握对相关技术的算法创新以及工程实践等。该教材紧密联系计算机学科中的人工智能前沿内容和所涉及的项目实践技术，读者通过该课程的学习能够了解基本的人工智能新技术和实际问题求解的创新方法。 全书兼具理论性、资料性和实践性。

大模型作为人工智能技术的重要发展方向，逐渐成为未来科技发展的重要方向之一。基于此，本书重点介绍与大模型相关的基础知识、原理与技术。本书分为14章，内容包括深度学习基础、自然语言处理、大模型网络结构、大模型训练与优化、大模型微调及相关应用案例等。全书强调内容的科学性与系统性，从大模型历史发展脉络、理论基础、构建方法到应用场景，循序渐进地全面讲解大模型技术。本书聚焦于大模型在不同领域的扩展应用，提供了应用案例的全方位学习路径，旨在培养和提升学生的实践和创造能力。每章都提供了相应的习题，供学生练习和巩

本书基于国内外对混沌神经网络的研究成果，提出了一种基于脑电波生物机制的变频正弦混沌神经网络（FCSCNN）模型，并通过对该模型的激励函数、退火函数、生物机制、优化机制等进行研究，进一步提出了多种衍生模型。本书详细分析了FCSCNN模型及其衍生模型的混沌动力学特性，通过对解决函数优化、组合优化等问题与同类模型进行对比实验，验证了FCSCNN模型及其衍生模型的优化性能。本书适用于人工神经网络、人工智能等相关专业领域的高校学生、教师及科研工作者。

本书全面且详细地阐述了控制工程领域的基础理论知识。全书共7章，深入浅出地介绍了自动控制系统的基本概念、控制系统的数学模型、基于传递函数的时域分析与设计、控制系统的根轨迹分析与设计、控制系统的频域分析、控制系统的校正、线性离散系统的分析和校正相关知识。

人工智能是一门以自动化理论与计算机技术为基础，涉及多学科交叉融合的新兴学科，是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，对于推动经济发展、提高生产力、促进社会进步具有重要意义。
　　本书在总结编者及团队多年教学及科研经验的基础上编写完成，内容涵盖了人工智能的基本概念、发展历程、关键技术以及典型应用，旨在帮助学生快速了解人工智能理论和初步掌握人工智能应用技术。

本书图文并茂、深入浅出地介绍了机器学习算法所需的数学、Python语言编程基础知识，以及回归模型、K 近邻、K 均值、决策树、弱学习器集成、人工神经网络、深度学习等常用的机器学习算法。全书共10 章，每章习题中都配套了实验练习环节，实验内容包括Python 开发环境配置、机器学习算法的实际应用等，所有实验都配有Jupyter 的Python 代码，从而使读者既能掌握算法理论原理，又能进行实际应用。
　　本书适合作为普通高等院校本科或研究生阶段的人工智能、机器学习、数据挖掘等课程的教材，也适

本书使用浅显易懂的语言，系统介绍了数据标注的概念、分类，重点是通过各个项目来阐述文本数据、图像数据、语音数据等几类数据标注的工具、步骤、规范和质检。通过理论与项目实战相结合，帮助读者由浅入深地学习和实践，从而真正掌握数据标注的理论、技术和实施。本书既可以作为大数据人才培训的基础教材，也适用于初学者的入门教材，以及为大数据初级、中级标注员岗位提供理论知识和技能的行业培训教材。

本书是一本全面介绍人工智能领域的专业教材。分为八章，人工智能概述、人工智能数学基础、人工智能基础模型、人工智能编程框架、视觉智能处理技术、语言智能处理技术、语音智能处理技术和人工智能的未来发展趋势。首先介绍人工智能的相关基础知识，包括人工智能相关概念、人工智能的数学基础、人工智能的模型基础以及相关编程基础，然后分别介绍视觉、语音、语言三个领域中的人工智能原理、方法以及技术应用，最后对人工智能的发展趋势做出了总结、思考和前瞻。本书除了提供全面的人工智能基础知识外，还通过丰富的实践案例和具

本书讲述基于人工智能的控制技术，主要介绍了神经网络控制、模糊
逻辑控制和进化算法控制。全书分为两部分，共10 章。第1 部分为基础
篇，包括第1~6 章，讲述基础理论。第1 章绪论讲述人工智能和控制论的
基础；第2~4 章是神经网络控制部分，主要讲述神经网络理论基础、典型
神经网络、神经网络自适应控制、强化学习和深度强化学习的内容；第5
章讲述模糊控制；第6 章讲述进化算法。第2 部分是实用篇，包括第7~10
章，以机械臂、无人机、五子棋和图像优化处理等为例，

本书较为全面地介绍了人工智能边缘设备的基础概念、技术栈和应用开发等内容，以企业用人需求为导向，以岗位技能和综合素质为核心，通过理论与实战相结合的方式，旨在培养具备人工智能边缘设备基础认知，掌握人工智能模型选择、部署和推理方法的应用型人才。
全书共三篇：第一篇（模块1~4）为基础篇：人工智能边缘设备开发入门，着重讲解人工智能与边缘计算的概念、人工智能边缘设备的挑战与发展、操作系统、硬件基础；第二篇（模块5~7）为进阶篇：人工智能边缘设备应用技术，着重讲解人工智能边缘设备软件、算法、