本教材遵循“实用为主、够用为度”的教学理念，从职场交际口语开始，然后开展阅读、应用文写作和拓展知识等相关内容。本教材共有8个单元，主要内容包括Introduction、Greeting、Phone Call、Invitation、Reservation、Appointment、Suggestions、Interview。每个单元均通过口语、阅读、写作和知识拓展来提高学生的专业英语语言技能和职场交际能力。

本书可作为高职高专院校自动化类专业的教材，也可供相关专业的英语爱好者使用。

如何更好地将人机交互技术应用到具体领域是目前的热点研究问题。本书对人机交互技术及应用进行了比较全面的介绍，内容包括人机交互技术发展历程与设计原则、认知过程、交互模型和系统设计、评估方法、人机交互开发软硬件工具，然后介绍了人机交互技术在体感、手势、增强现实以及脑电交互中的应用。本书的主要内容源于作者的研究工作，部分内容取材于参考文献。
《人机交互技术及应用》可作为高等院校计算机专业基础教学用书，也可作为人机交互技术爱好者的参考书。

本书以提高中等职业学校学生继电控制线路维修的能力为目的，在介绍继电控制线路中直流电动机、交流电动机和特种电机等相关设备的基础上，对继电控制线路的典型控制线路及其动作原理、故障检修等进行了全面、系统的介绍。
本书共有五个项目：交流电动机，直流电动机，特种电机，三相异步电动机控制线路故障检修、典型机床控制线路及常见故障分析。
本书可作为中等职业学校电气、机电、数控及其他相关专业的教材，也可作为相关工种培训教材及竞赛参考书。

　　随着人工智能时代的到来，它对机器学习发展的影响日益剧增。从基于符号主义的机器学习发展到基于数据统计的机器学习，反映了机器学习从纯粹的理论研究和模型研究发展到以解决现实生活中实际问题为目的的应用研究，这是科学研究的一种进步。目前市面上有机器学习的纯理论书籍，也有具体操作实践的书籍，然而理论与实践相结合的书籍却少之又少。《机器学习从入门到精通/高等学校人工智能教育丛书》从理论入门到实际操练，全面而详细地介绍了机器学习的各个分支以及其实现，实现了机器学习从理论到实践的完美结合。
　　《机器学

本书是智能计算平台应用开发中级教材，主要介绍了智能计算平台搭建、平台管理、数据管理、应用开发等相关知识。全书共分9章，内容包括智能计算平台应用开发概述、人工智能与平台搭建、平台管理、数据采集、数据存储、数据处理、数据备份与恢复、机器学习基础算法建模和人工智能模型开发测试。

本书是智能计算平台应用开发高级教材，主要介绍了智能计算平台搭建、平台管理、数据管理、应用开发等相关知识。全书共9章，内容包括智能计算平台应用开发概述、智能计算高级环境、平台管理、数据存储、数据处理、数据备份及恢复、深度学习基础算法建模、人工智能算法优化、人工智能高级应用软件开发测试。

本书共分8章，内容包括深度学习基础、深度学习框架PyTorch的安装、PyTorch基础、线性回归和逻辑回归、全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络及生成式对抗网络。本书首先从深度学习基础知识入手，引领读者动手搭建深度学习框架PyTorch，然后在PyTorch框架下实现深度学习中常用的网络模型。通过本书，读者可对深度学习有一个清晰的认识。本书中的程序均可在Windows系统中运行，不受是否具备GPU的限制。本书提供电子课件、源代码，读者可登录“华信教育资源网”（www.hxed

工智能AI是计算机科学与技术的一个重要分支与应用，目前人工智能主要的研究与开发方向有模拟、延伸与扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统，涉及的技术与应用包括：大数据基础、知识表示、专家系统、机器学习、深度学习、机器人与智能制造、图像识别、语音识别和自然语言处理等方向。
本书是为高等院校相关专业“人工智能导论”课程全新设计编写，具有丰富实践特色的主教材。针对学生的发展需求，本书内容引言与典型应用、基础知识、基于知识的系统和高级专题等四部分，可依照学习进度与需求，做适当选择。

人工智能已经上升到了国家战略层面的高度。面对人工智能发展的浪潮与需求高等教育应主动变革，围绕国家人工智能出台的规划和政策，加快促进人工智能技术人才培养。本书以优化知识结构、培养10项能力为出发点，以实施素质教育、培养学生具有新一代人工智能应用意识为目标，以培养学生创新精神、创业能力为重点，以企业人才需求构建新的知识体系为主线。全书共16章，分为4篇：科普篇、行业应用篇、理论篇和创新创业篇。以朴素的语言和浅显的例子，用图文并茂的形式，向读者生动展示新一代人工智能的专业知识。
《人工智能技术及

《人工智能导论 第2版》系统地阐述了人工智能的基本理论、基本技术、研究方法和应用领域，全面地反映了人工智能研究领域的发展，并根据人工智能的发展动向对一些传统内容做了取舍，如详细介绍了机器学习方面的内容。《人工智能导论 第2版》共分为8章，内容涉及人工智能的基本概念、知识工程、确定性推理和不确定性推理、搜索与优化策略、机器学习、人工神经网络与深度学习，以及模式识别、自然语言处理和多智能体等。每章后面附有习题，以供读者练习。
《人工智能导论 第2版》充分考虑到人工智能领域的发展动态，注重系统性