本书分为2个部分，共12章。第1章-11章为理论知识部分，以软件开发流程为主线，分别从结构化方法和面向对象方法两个方面进行编写。将“高校财务问答系统”进行拆分，作为软件工程概述、可行性研究、软件需求工程、结构化分析、结构化设计、面向对象分析与设计、软件实现、软件测试等章节的应用案例。第12章为实践案例部分，以“学生选课系统”和“民主测评系统”为案例，用于学生对软件工程生命周期全流程知识进行梳理和实践。本书知识结构完整，理论实践结合，习题丰富多样，配套资源全面，案例贯穿全书，可以很好地帮

"机器学习和深度学习是人工智能领域开展科学研究的核心前沿理论，本书以“理论算法”为基础核心，以“实践案例”为创新驱动，帮助读者在了解机器学习和深度学习发展前沿的基础上，掌握基本核心知识，深刻理解应用案例，加深实践开发要素理解，夯实人工智能领域核心理论算法。全书共12章内容。第1章“绪论”，第2章“线性模型”，第3章“决策树”，第4章“贝叶斯分类器”，第5章“支持向量机”，第6章“聚类”，第7章“神经网络”，第8章“卷积神经网络”，第9章“循环神经网络”，第10章“生成对抗网络”，第11

本书是一本零基础的Illustrator软件的实战教材，旨在介绍如何使用Illustrator软件在平面设计领域的使用方法与技巧。本书首先介绍Illustrator软件在平面领域中的主要应用范围和领域，然后逐步由浅入深的介绍如何使用软件完成图形的设计与编辑、路径的绘制与编辑、图形样式的创建与编辑、文本与图表的创建与编辑、图层与蒙版的应用、效果类应用方法、混合与封套的应用方法等。 书籍中所涉及的案例都是平面设计领域中最为常见与普及度比较广泛的案例，让读者在熟悉和掌握Illustrator软件的同时

本书是一本机器学习实用指南，提供从基础知识到进阶技能的全面学习路径。本书以浅显 易懂的方式介绍了机器学习的基本概念和主要类型，并详细介绍使用 Python 及常见的库进行数 据处理和机器学习的实操。此外，介绍了数据预处理的详细过程，最后通过若干典型案例加深 读者对机器学习的理解。本书适合对机器学习感兴趣的初学者，也可作为软件开发人员、数据分析师、学术研究人员的参考书籍。

本书以项目为载体，依序对机器学习、深度学习和计算机视觉进行实践探究，帮助读者认识三者的关系，聚焦深度学习技术应用的重点领域计算机视觉，从调用云服务接口和开发模型两个方面做深层次探究。本书以企业用人需求为导向，以岗位技能和综合素质为核心，通过理论教学与实践教学相结合的方式，旨在培养具有深度学习技术应用意识，能够根据不同行业的不同需求，进行深度学习应用开发的高水平技术技能型人才。 全书共 3 篇：入门篇（项目1～项目3）为走进深度学习，分别对机器学习、深度学习和计算机视觉展开学习；基础篇（项目4～项

深度学习是人工智能的重要分支，在多个应用领域取得了突破性成果。本书作为深度学习的入门教材，基本涵盖了深度学习的各个方面。全书共8章，第1章概要介绍了深度学习的基本概念、典型算法及应用；第2~5章是本书的核心内容，详细介绍了卷积神经网络、循环神经网络、Transformer和生成对抗网络的基本原理、典型算法以及主要应用；第6章介绍了一些典型的深度生成模型以及近期比较流行的扩散模型；第7章介绍了深度学习中常用的正则化与优化方法；第8章介绍了TensorFlow、PyTorch和飞桨三个常用的深度学习

本书是以实验案例方式而组织的, 全书共给出了21个人工智能实验案例, 覆盖了人工智能课程涉及的主要内容, 包括搜索求解、逻辑推理、贝叶斯网络、马尔可夫决策、监督学习、非监督学习、强化学习等各个方面, 也包含了深度神经网络技术。为了便于教学, 每个实验案例对实验的内容、背景和目标进行了明确阐述, 对所涉及的理论基础及算法也进行了详细介绍, 并提供了相应的Python语言代码。

本书以机器学习算法为主题，详细介绍算法的理论细节与应用方法。全书共19章，分别介绍了逻辑回归与最大熵模型、k-近邻模型、决策树模型、朴素贝叶斯模型、支持向量机模型、集成学习框架、EM算法、降维算法、聚类算法、神经网络模型等基础模型或算法，以及8个综合项目实例。本书重视理论与实践相结合，希望为读者提供全面而细致的学习指导。

本书围绕人工智能的基础、模型和应用介绍Python编程语言，最终实现基于RNN和CNN的人工智能典型应用。具体内容包括：Python编程基础、Python编程进阶、人工智能概述、人工智能实践四个模块。Python编程基础模块包括Python的基本语法和数据结构，Python编程进阶包括面向对象编程、数值计算和可视化，为实现人工智能模型与应用打下基础；人工智能概述部分在简单介绍机器学习流程的基础上，基于numpy实现线性回归和逻辑斯蒂回归，使得读者对机器学习有感性和深入的认识；在人工智能实践部分，

本书结合作者的职场工作经验和 AI 使用经验，讲解了 AI 工具在不同工作场景中的使用方法和技巧，能帮助读者快速提升工作效率。全书共设置了13个知识模块，分别是办公技能、求职面试、职场人际关系处理、文案写作、演讲、团队活动策划、电商营销、团队管理、实体创业、教育培训、金融、亲子教育和文创文旅。每个知识模块都设置了场景模拟与实操案例。真正做到了让读者看得懂，学得会，用得上。全书语言通俗易懂，案例来自实际工作，并有详细的思路点评，能够帮助读者轻松入门并建立系统认知，吃透 AI 运用的底层逻辑，真正拥