机器学习是人工智能领域的重要组成部分，其深度和广度都在持续扩展。本书不仅对机器学习基础知识进行了全面介绍，而且深入讨论了各种经典和常用的机器学习方法。通过理论与实践相结合的方式，帮助读者理解机器学习的基本原理，掌握常用的方法，并能够在实际问题中应用这些技术。本书共10章，可分为两部分。第一部分主要介绍机器学习的背景知识，包括其定义、应用领域、发展历程等。这部分旨在为读者提供一个全面的视角，从而了解机器学习的概貌。第二部分则侧重于技术的讨论，包括各种经典和常用的机器学习方法的具体实现和应

本书主要介绍深度学习方面的基本理论和方法，具体包括基础内容、提高性内容和应用三个部分。其中，基础性内容是深度学习最核心部分，具体包括：机器学习基本概念及数学知识、全连接网络、卷积网络、循环网络、以及优化算法。第二部分是提高性内容，主要是阐述最新发展的一些技术，可供课时充足的专业进行学习。这部分主要包括：GAN生成对抗网络、图神经网络、Transformer与注意力机制，以及深度强化学习。本书第三部分是应用部分，具体包括：计算机视觉、自然语言处理，以及大语言模型。

本书内容已经外聘和清华大学党委审读审核通过（清委文[2025]52号）后同意安排出版。在大数据时代，数据孤岛问题严重阻碍了数据共享与人工智能应用的发展。联邦学习作为一种隐私保护的机器学习范式，允许各机构在不泄露本地数据的前提下协同训练全局模型，有效挖掘分散数据并降低泄露风险，推动了人工智能在各领域的应用。本书全面介绍了联邦学习的核心概念与关键技术，涵盖基础知识、隐私安全、个性化学习、贡献度评估、与大模型的关系、拜占庭问题及实际应用案例。本书将帮助读者深入理解并掌握联邦学习这一前沿领域的理论

《数据挖掘与机器学习》以应用为导向介绍数据挖掘与机器学习相关理论与方法，包括概述、数据与数据平台、数据预处理与特征工程、关联分析、决策树、集成学习、贝叶斯分类、神经网络与深度学习等相关理论及经典算法，以及相关实践案例。本书所有案例均通过R或Python实现，同时包含详细的分析过程和可视化内容。本书可作为统计学、数据科学与大数据等相关专业高年级本科生和硕士研究生的数据挖掘与机器学习相关课程的教材，也可作为其他数据挖掘与机器学习爱好者的参考用书。

本书系统地介绍了包括线性回归、逻辑斯谛回归、决策树、支持向量机、聚类等经典机器学习方法，并对卷积神经网络、循环神经网络和Transformer等深度学习方法进行了简要介绍。

本书是一本融合人工智能及其在海洋机器人中应用的综合性教材，旨在为学生、研究人员和工程师提供全面的理论基础和实际应用技能。本书内容涵盖了人工智能的基础理论、人工神经网络在海洋机器人控制中的应用、强化学习方法在海洋机器人决策上的应用、基于深度学习的水下目标探测，以及人工智 能在海洋机器人中的具体应用实例。

本书是一本教材。 本书以独特的视角、平实易懂的方式，介绍机器学习实用案例，这使读者无须编程基础，就能立即上手，应用书中所学。 书中第一部分介绍了机器学习和人工智能的基本概念；第二部分分章节深入分析机器学习算法、机器学习模型性能评估，以及如何在机器学习中考虑数据等问题；第三部分解读自动语音识别；第四部分说明生物特征识别、人脸识别和说话人识别。在第五部分中，作者用实例来说明机器学习，提供了大量真实世界的应用、问题和技术，比如异常检测和根本原因分析、业务流程优化、疾病检测和预测、人工智能推荐

本书是一本专为编程爱好者和专业人士设计的实用指南。全书共分为十个章节，系统地介绍了人工智能在编程领域的应用，特别是AI辅助编程工具如何简化编程学习过程和提升编程能力。第一章从AI辅助编程工具的基本概念入手，为读者揭开AI编程的神秘面纱。随后，书中深入探讨了GitHub Copilot等前沿工具，这些工具能够通过智能代码补全和建议，极大地提高编程效率和质量。书中不仅停留在理论层面，更通过丰富的实战案例，如批量文件翻译和构建网页版智能对话机器人，让读者能够直观地看到AI工具在实际工作中的应用。这些案

12 大专题讲解 +31 个温馨提示＋ 70 多个效果文件 +208 页 PPT 教学课件＋ 210 多分钟教学视频＋280 多张精美插图，随书还提供了 200 多个提示词等资源，帮助读者从入门到精通，快速掌握 ChatGPT 4的操作技巧。全书共分为 5 篇，具体内容如下： AI 提示篇介绍了 ChatGPT 4 的基本操作，以及优化 AI 提示让回答更加精准等内容。 AI 文案篇介绍了 ChatGPT 4 生成优质文案的方法，以及电商、新媒体等常见案例。 AI 绘画篇介绍了 DALL·E 3

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。